Histórico
O texto de entrada de baixa qualidade (por exemplo, erros de ortografia, representações ambíguas) pode representar desafios para a construção do gráfico de conhecimento e pode levar ao reconhecimento incorreto de entidades ou à falta de relacionamentos.
Programa de prevenção
KGGen Medidas de precaução em uso:
- Pré-processamento de textoProcessamento de texto bruto usando ferramentas de correção ortográfica e gramatical
- segmentaçãoCorte e divisão racionais de grandes seções de texto para melhorar a precisão do processamento
- Validação dos resultadosAtivar o parâmetro -verbose para verificar os links de processamento intermediário
Recomendações específicas
Maneiras de melhorar a qualidade dos textos:
- Verificação de texto com ferramentas de edição profissionais
- Organização do conteúdo seguindo o princípio de um único tema
- Mantenha as declarações simples e completas
- Evite estruturas de frases muito complexas
- Revisão manual de parágrafos-chave, quando necessário
ponto de partida
O controle de qualidade de entrada pode reduzir significativamente a taxa de erro dos gráficos de conhecimento, e os recursos de depuração do KGGen ajudam a identificar problemas em tempo hábil.
Essa resposta foi extraída do artigoKG Gen: uma ferramenta de código aberto para geração automática de gráficos de conhecimento a partir de texto simplesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar erros na geração de gráficos de conhecimento devido à baixa qualidade do texto?
