Einführung Knowledge Graph

Ein Knowledge Graph (KG) steht als Symbol für eine spezielle Art der Wissensrepräsentation. Dabei werden Daten und Inhalte modelliert, um so Beziehungen zwischen einzelnen "Entitiäten" zu beschreiben und maschinenlesbar zu machen. Nur wenn das in Unternehmen bereits vorhandene und durch die Anfragen der Nutzerinnen und Nutzer zusätzlich generierte Wissen entsprechend aufbereitet und modelliert wird, kann dieses als Wissensbasis für Dialoge in natürlicher Sprache dienen.

Wissensgenerierung

Einfache NLP (neuro-linguistisch-programmierte) Chatbots verstehen nur die grobe Absicht und geben vordefinierte Antworten wieder. Das ist wie zuhören, ohne wirklich zuzuhören. Das Problem ist dabei, dass alle möglichen Varianten definiert werden müssen.

In einem Knowledge Graph Satz wird vorhandenes Wissen durch die Verknüpfung mit Knoten erweitert und Beziehungen werden hergestellt.
Zum Beispiel kann das Wissen über ein Rezept z. B. Palatschinkenrezept im Knowledge Graph abgelegt werden. Entities spiegeln die Eigenschaften des Konzepts "Rezept" wider. Ein Rezept hat eine Zutatenliste, die aus bestimmten Items besteht und Anleitungen wie zum Beispiel eine Vorbereitungsanleitung und eine Teiganleitung. Die Dialogführung basiert auf den verknüpften semantisch beschriebenen Daten.

Datenmodellierung

Beim Knowledge Graphen werden Fakten in Form von Kanten zwischen Knoten in einem Graphen/Netzwerk gespeichert. Zusätzlich wird auch das Schema der Daten im Graphen gespeichert (z. B. Klassenhierarchie) und semantische Modelle entwickelt. Damit wird Maschinenlesbarkeit gewährleistet.

Datenintegration

Mit der Hilfe von Knowledge Graphen wird die Komplexität bei der Datenintegration reduziert, da neue Datenquellen nur noch auf ein Format und Schema modelliert werden müssen. KG sind einfach erweiterbar und können mit anderen Graphen verknüpft werden. So sind sehr stark skalierbare Wissenssysteme schaffbar.

Knowledge Graph & Domain Specifications Tools

Die Platform bietet Tools für die einfache Erstellung des Knowledge Graphen.

User Interface: Das User Interface bietet die Nutzung attraktiver und flexibler Schnittstellen für die Erstellung und Verwaltung von KG-Daten und DS (Domain Specifications).
Domain Specifications & Schemas: Die zugrundeliegenden Domain Specifications & Schemas können eingesehen und direkt in der Plattform editiert werden.
- Einheitliche Datenschemas: Die Wissensrepräsentation stützt sich auf ein einheitliches, aber dennoch flexibles Datenschema, das einfach angepasst und erweitert werden kann
Datenerstellung und Importer: Als Grundlage können Daten entweder manuell, per App, oder über die API importiert werden.
Datenverfikation: Durch die Domain Specifications werden Daten überprüft und kuriert.
Daten-Explorer und Editor: Daten können auf simple Weise dargestellt werden. Sie können gesucht, angeschaut und manuell bearbeitet werden.
Integration von mehreren Datenquellen: Basierend auf Domain Specifications, in den Knowledge Graphen können eine oder mehreren Datenquellen importiert werden.
Wissenskuratierung: Daten werden aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, welches das Abfragen von daraus entstandenem Wissen ermöglicht.