Wissensextraktion

Wissensextraktion bezeichnet den Prozess der Gewinnung strukturierter Wissensbestände aus unstrukturierten oder semi-strukturierten Quellen wie Texten, Tabellen oder Expertenwissen. Ziel ist es, relevantes Wissen in maschinenlesbarer Form bereitzustellen, etwa in Form von Wissensgraphen, Ontologien oder semantischen Netzen. Wissensextraktion unterscheidet sich von reiner Datenextraktion dadurch, dass sie semantische Beziehungen, Konzepte und Regeln zwischen Entitäten identifiziert.

Zentrale Aufgaben sind Entitätsextraktion, Relationenextraktion, Ereignisextraktion, Attributextraktion und Coreference Resolution, oft in Verbindung mit Ontologieabgleich und Normalisierung von Begriffen.

Typischer Arbeitsfluss umfasst Datensammlung, Vorverarbeitung, Extraktion, Qualitätssicherung und Integration in eine Wissensbasis. Fortlaufende Aktualisierung ermöglicht Knowledge Graphs und eine nachhaltige Wissensnutzung in Anwendungen.

Methoden der Wissensextraktion umfassen regelbasierte Ansätze, statistische Methoden, maschinelles Lernen und tiefe Lernmodelle; häufig kommen hybride Systeme zum Einsatz sowie Techniken des Transferlernens, um Wissen in neuen Domänen anzuwenden.

Anwendungen finden sich im Unternehmenskontext zur Wissensarchitektur und -verwaltung, in der wissenschaftlichen Literaturrecherche, im Gesundheitswesen, bei Compliance- und Risikoanalysen sowie in der Automatisierung von Entscheidungsprozessen.

Herausforderungen umfassen Domänenabhängigkeit und Mehrdeutigkeit, unvollständiges oder widersprüchliches Wissen, das Erkennen stillen Wissens, Mehrsprachigkeit, Datenschutz, Skalierbarkeit und Transparenz der Ergebnisse. Die Evaluation erfolgt typischerweise anhand von Präzision, Recall und F1-Score sowie durch extrinsische Tests in realen Anwendungen.

Wissensextraktion ist eng mit der Konstruktion und Nutzung von Wissensgraphen verbunden, da extrahiertes Wissen in vernetzten Strukturen gespeichert und genutzt wird.