基於圖形的文本挖掘
從非結構化數據中創建知識的最精確方法
Gartner預測,
“到2024年，利用自然語言技術（NLT）項目的圖形和語義方法的公司比沒有那些沒有的人的技術債務減少75％。“
Gartner公司:“預測2020：人工智能 - 生產之路(安東尼·馬倫等人，2019年12月)
組織未使用基於圖形的文本挖掘的最大挑戰。
語言障礙
內容通常由自然語言組成，很難解釋，因為它包含了一些問題，比如同一個單詞含義不同，比如蘋果是水果，蘋果是科技公司。這導致機器誤解意思，這是一個常見的問題，例如，虛擬助理往往隻看字麵意思，沒有能力讀懂字裏行間的意思。
缺乏背景知識
由於組織產生大量的非結構化數據，它很容易丟失知識聯係和理解。在沒有上下文的情況下，許多單詞在數據庫中漂浮，似乎沒有關聯，因為沒有明確的信息將這些單詞連接在一起。
有用的資源
人力資源推薦人演示:聯係員工，向他們展示相關項目等等。
命名實體識別演示：自動從文本中提取概念和術語。
案例研究：銀行和保險部門的知識圖表
使用PoolParty的基於圖的文本挖掘，組織可以利用的最大變化是。
這種方法在其他好處，非常準確的自動標記，這不僅通過避免了大量文件的手動標記來節省時間，而且還通過使信息更容易找到和分析來改善知識發現和決策。
對於大量處理大型文本文檔和合同的業務和內容用戶，PoolParty Sense Extraction使合同管理更容易。使用語義提取工具，這些用戶可以從合同中獲取信息，以最小化風險、保持合規、發現隱藏成本等。看看我們的免費合同情報演示，了解提取器如何工作。
現在使用PoolParty Semantic Suite來體驗基於圖的文本挖掘的主要好處。欧宝体育官网app
從數據獲取上下文
PoolParty的基於圖形的文本挖掘使用知識圖形和語義標準來處理文本的上下文，然後可以在更廣泛的上下文中嵌入。它將機器學習和NLP技術與知識圖組合起來使算法能夠更好地通過處理單詞來更好地分析文本，而是了解基礎概念及其上下文。
文檔智能
通常，基於圖形的知識提取針對通過Shacl語言表達的規則執行。基於此方法，可以將複雜的約束和業務對象之間的相關關係進行製定，並用於從大文本文檔中提取和過濾掉其重要段落。
自動標記和文檔分類
基於圖形的文本挖掘能夠識別可用於對文檔和文本進行分類的概念和命名實體。PoolParty的全麵命名實體識別器可以提取概念和重要術語，並基於訓練有素的知識模型按類型對文檔進行分類，從而實現抽取和分類過程的自動化。