KI: Helfer beim Aufbau von Wissensgraphen

KI: Helfer beim Aufbau von Wissensgraphen wird von BTW Media profiliert, da veröffentlichte Belege es mit Internet-Infrastruktur, Governance, betrieblichen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

• Ein Wissensgraph, auch als semantisches Netz bezeichnet, stellt ein Netzwerk realer Entitäten wie Objekte, Ereignisse, Situationen oder Konzepte dar.
• Ein Wissensgraph ist eine Datenbank, die es KI-Systemen ermöglicht, komplexe und voneinander abhängige Daten zu verarbeiten.

Unternehmen nutzen zunehmendKI-Anwendungen, um Entscheidungen zu treffen. Allerdings haben KI-Systeme ihr volles Potenzial als zuverlässige Lösungen für komplexe Probleme noch nicht erreicht. Weder KI noch der Wissensgraph sind neue Technologien; erst in jüngster Zeit sind sie ausgereift und haben ihre Kräfte gebündelt. Während Daten und Rechenleistung ihren Aufstieg im letzten Jahrzehnt befeuert haben, war es die leistungsstarke Kombination beider, die das Interesse an kontextbezogener KI geweckt hat.

Das Konzept des Wissensgraphen

EinWissensgraph, auch als semantisches Netz bezeichnet, stellt ein Netzwerk realer Entitäten dar – wie Objekte, Ereignisse, Situationen oder Konzepte – und veranschaulicht die Beziehungen zwischen ihnen. Diese Informationen werden üblicherweise in einer graphorientierten Datenbank gespeichert und als Graphstruktur visualisiert, daher der Begriff „Wissensgraph“.

Ein Wissensgraph besteht aus drei Hauptkomponenten: Knoten, Kanten und Labels. Jedes Objekt, jeder Ort oder jede Person kann ein Knoten sein. Es ist auch zu beachten, dass die Definitionen von Wissensgraphen variieren und einige Studien zeigen, dass Wissensgraphen sich nicht von Wissensdatenbanken oderOntologienunterscheiden.

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KI-gestützter Aufbau von Wissensgraphen

Daten sind überall. KI ist unverzichtbar geworden, um riesige Informationsmengen zu speichern und zu organisieren – mithilfe des „Wissensgraphen“. Der Wissensgraph ist eine Datenbank, die es einem KI-System ermöglicht, komplexe und miteinander verbundene Daten zu verarbeiten. Er speichert Informationen in Form eines Netzwerks von Datenpunkten, die durch verschiedene Arten von Beziehungen verknüpft sind. Der Wissensgraph treibt die Internetsuche, Empfehlungssysteme und Chatbots an.

In den letzten zehn Jahren haben Deep Learning und Encoder-Decoder-Transformer-Architekturen das Feld der künstlichen Intelligenz grundlegend verändert und die Techniken zur Wissenswahrnehmung erheblich verbessert. Neuronale Netze können nun netzwerkweit Daten nutzen, um Sprachmodelle völlig unüberwacht zu lernen und so riesige Mengen an Grundwissen zu speichern. Die meisten Daten in einem Unternehmen liegen typischerweise in Form von Textdokumenten vor.

Daher erfordert der Aufbau eines Wissensgraphen auf Basis dieser Daten eine maßgeschneiderte Informationsextraktionsanalyse zur Identifizierung von Entitäten und zur Extraktion von Beziehungen. Dieser Prozess wird auch als Wissensdatenbankbefüllung bezeichnet, und eine seiner Aufgaben ist das Füllen von Slots.

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Anwendung und Potenzial von KI in Kombination mit Wissensgraphen

Bildung:Bildung ist für die Entwicklung der menschlichen Gesellschaft von großer Bedeutung. Viele Forschungsarbeiten haben sich auf den Einsatz intelligenter Anwendungen konzentriert, um die Bildungsqualität zu verbessern. Insbesondere im Zeitalter von Big Data wird die Datenverarbeitung aufgrund der Komplexität und unstrukturierten Natur von Bildungsdaten zu einer schwierigen Aufgabe. Daher neigen intelligente Bildungssysteme dazu, strukturierte Daten wie Wissensgraphen zu verwenden. Einige Anwendungen auf Basis von Wissensgraphen unterstützen den Bildungsprozess, mit besonderem Schwerpunkt auf Datenverarbeitung und Wissensverbreitung.

Wissenschaftliche Forschung:Neben der Erstellung akademischer Wissenskarten nutzen viele Forscher Wissensgraphen, um eine Vielzahl von Anwendungen zu entwickeln, die der wissenschaftlichen Forschung zugutekommen. Ein Modell zur Verwaltung wissenschaftlicher Publikationen wird vorgeschlagen, um Nicht-Forschern das Verständnis von Nachhaltigkeitsansätzen aus der Forschung zu erleichtern. Sie haben ein akademisches Netzwerk auf Basis des Wissensgraphen aufgebaut, um wissenschaftliche Entitäten zu verwalten. Wissenschaftliche Entitäten wie Forscher, Artikel, Zeitschriften und Organisationen sind hinsichtlich ihrer Eigenschaften miteinander verbunden.

Soziale Netzwerke:Mit der rasanten Entwicklung sozialer Medien wie Facebook und Twitter haben Online- soziale Netzwerke das menschliche Leben durchdrungen und viele Vorteile wie den Aufbau sozialer Beziehungen und bequemen Zugang zu Informationen gebracht. Verschiedene soziale Wissensgraphen werden modelliert und angewendet, um aus sozialen Netzwerken wichtige Informationen zu analysieren. Diese Wissensgraphen werden in der Regel auf der Grundlage der Aktivitäten von Menschen und ihrer Beiträge in sozialen Medien erstellt und für viele Anwendungen mit unterschiedlichen Funktionen genutzt.