Entitätstypisierung auf DH-Wissensgraphen

Die Entitätstypisierung in Wissensgraphen, insbesondere in dynamischen heterogenen Wissensgraphen (DH-WG), bezieht sich auf den Prozess der Klassifizierung und Annotation von Entitäten innerhalb des Graphen unter Verwendung von Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung. Ihr Ziel ist es, die Strukturierung und semantische Reichhaltigkeit des Wissensgraphen zu verbessern, um die Genauigkeit und Konsistenz der Entitätsinformationen sicherzustellen. Diese Technologie hat erhebliche Anwendungswerte im Informationsabruf, bei intelligenten Fragebeantwortungssystemen, Empfehlungssystemen und anderen Bereichen. Sie verbessert effektiv den Intelligenzniveau und die Benutzererfahrung dieser Systeme.