แนวคิดหลัก
Wissensgraphen bieten eine flexible, skalierbare und semantisch reichhaltige Möglichkeit, Unternehmensdaten zu organisieren und zu verstehen. Die Kombination von Wissensgraphen und Verarbeitung natürlicher Sprache kann Unternehmen bei verschiedenen Anwendungsfällen wie Wissensaufbau, Schlussfolgerung und Anwendung von Wissen unterstützen.
บทคัดย่อ
Der Artikel untersucht, wie Unternehmen von der Kombination von Wissensgraphen und Verarbeitung natürlicher Sprache profitieren können.
Wissensgraphen bieten eine flexible, skalierbare und semantisch reichhaltige Möglichkeit, Unternehmensdaten zu organisieren und zu verstehen. Sie modellieren semantische Beziehungen zwischen wichtigen Entitäten wie Kunden, Märkten oder Dienstleistungen. Wissensgraphen dienen als Abstraktionsschicht, um sowohl Unternehmensdaten als auch explizites Unternehmenswissen zu kombinieren.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann von Wissensgraphen profitieren, da diese eine strukturierte, maschinenlesbare Darstellung von Entitäten und ihren Beziehungen bieten. Dies ermöglicht es Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die Bedeutung von Wörtern und Phrasen im Kontext zu verstehen und dieses Verständnis für Aufgaben wie Frage-Antwort-Systeme oder Textgenerierung zu nutzen.
Der Artikel untersucht ausgewählte Anwendungsszenarien in Unternehmen in den drei Kernbereichen Wissensgraphkonstruktion, Schlussfolgerung auf Wissensgraphen und wissensbasierte Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache. Beispiele umfassen die Konstruktion von Wissensgraphen aus unstrukturierten Texten, die Nutzung von Wissensgraphen für semantische Suche und Dialogsysteme sowie den Einsatz von Wissensgraphen für die Textgenerierung. Abschließend wird die Reife der verschiedenen Anwendungsfälle hinsichtlich ihrer praktischen Umsetzbarkeit diskutiert.
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