Структурирование знаниевых графов на произвольном информационном массиве
Аннотация
Исследование представляет модель преобразования текстовых данных в графы знаний с использованием теории категорий для модернизации онтологии языковых моделей. Работа решает задачи анализа взаимосвязей между графами знаний и языковыми моделями, представляет процесс трансформации текста в семантическую сеть. Моделирование текста на разных уровнях языка с применением теории категорий демонстрирует эффективный инструмент для понимания структуры и смысла текста. Применение теории категорий обеспечивает математическую основу для описания структурных связей в тексте, что
способствует разработке более эффективных алгоритмов обработки текстовой информации. Представленный подход открывает новые перспективы в области обработки естественного языка и извлечения знаний из текстовых данных.
The research presents a model for transforming text data into knowledge graphs using category theory to modernize the ontology of language models. The study addresses the analysis of relationships between knowledge graphs and language models, presenting the process of transforming text into a semantic network. Modeling text at different
language levels using category theory demonstrates an effective tool for understanding the structure and meaning of text. The application of category theory provides a mathematical foundation for describing structural relationships in text, contributing to the development of more efficient text processing algorithms. The approach presented opens up
new perspectives in the field of natural language processing and knowledge extraction from textual data.
способствует разработке более эффективных алгоритмов обработки текстовой информации. Представленный подход открывает новые перспективы в области обработки естественного языка и извлечения знаний из текстовых данных.
The research presents a model for transforming text data into knowledge graphs using category theory to modernize the ontology of language models. The study addresses the analysis of relationships between knowledge graphs and language models, presenting the process of transforming text into a semantic network. Modeling text at different
language levels using category theory demonstrates an effective tool for understanding the structure and meaning of text. The application of category theory provides a mathematical foundation for describing structural relationships in text, contributing to the development of more efficient text processing algorithms. The approach presented opens up
new perspectives in the field of natural language processing and knowledge extraction from textual data.