Construindo grafos de conhecimento em um domínio com recursos limitados. - Ligabue, Pedro de Moraes (2024)
Grafos de conhecimento são utilizados em diversas aplicações, tais como sistemas de perguntas e respostas e sistemas recomendadores, em função da sua capacidade de representar relações entre conceitos. Nesta pequisa, nós buscamos desenvolver um sistema capaz de gerar grafos de conhecimento de forma automática a partir de textos em inglês e em português, ao mesmo tempo em que focamos em um contexto de poucos recursos, tanto em termos de capacidade de processamento quando em termos da disponibilidade de dados. Primeiramente, nós descrevemos o CtxKG, nosso método de geração de grafos de conhecimento, o qual é baseado no OpenIE (um método de extração de triplas de relacionamento) e no BERT (um modelo de linguagem) e contém quatro etapas: a extração de triplas de relacionamento diretamente do texto; a identificação de sinônimos entre triplas; a junção de entidades similares; e a construção de pontes entre grafos de conhecimento de documentos diferentes. O CtxKG se distingue de outros trabalhos da literatura (i) através do seu uso da árvore sintática para evitar a geração de entidade repetidas que ocorre com a implementações básicas do OpenIE; e (ii) através das pontes, as quais criam uma rede conectada de grafos, superando uma limitação de métodos similares que apresentam um grafo isolado para cada documento. Nós comparamos o CtxKG com dois outros métodos através da geração de grafos para artigos de filmes na Wikipédia e comparando-os a grafos de referência construídos com o conjunto de dados OMDb. Então, nós descrevemos a versão em português do CtxKG, o PtxKG, o qual, embora seja semelhante em sua estrutura, inclui alterações-chave, especialmente com relação à etapa de extração de triplas de relacionamento, necessárias para adaptar o método ao contexto do português, que não é diferente apenas em função da linguagem, mas também com relação aos recursos de processamento de linguagem natural disponíveis.