AUTOMATIC KNOWLEDGE GRAPH CONSTRUCTION

In an approach for automatic knowledge graph construction, a processor receives a text document and trains a first machine-learning system to predict entities in the text document. Thereby, the text document with labeled entities is used as training data. A processor trains a second machine-learning system to predict relationship data between the entities, wherein, as training data, entities and edges of an existing knowledge graph and determined embedding vectors of the entities and edges are used. A processor receives a set of second text documents, determines second embedding vectors therefrom, and predicts entities and edges; thereby using the set of second text documents, the determined second embedding vectors, and the predicted entities and associated embedding vectors of the predicted entities as input for the first and second trained machine-learning model. A processor builds triplets of the entities and the edges representing a new knowledge graph. Dans une approche de construction de graphe de connaissances automatique, un processeur reçoit un document texte et forme un premier système d'apprentissage automatique à prédire des entités dans le document texte. Ainsi, le document texte avec des entités étiquetées est utilisé comme données d'apprentissage. Un processeur forme un second système d'apprentissage automatique à la prédiction des données de relation entre les entités, les entités et les bords d'un graphique de connaissances existant et les vecteurs d'intégration déterminés des entités et des bords étant utilisés comme données d'apprentissage. Un processeur reçoit un ensemble de seconds documents texte, détermine des seconds vecteurs d'intégration à partir de ceux-ci, puis prédit des entités et des bords, ce qui permet d'utiliser l'ensemble de seconds documents texte, les seconds vecteurs d'intégration déterminés, ainsi que les entités prédites et les vecteurs d'intégration des entités prédites, comme entrée pour les premier et second modèles d'apprentissage automatique formés. Un processeur construit les triplets des entités et les bords représentant un nouveau graphe de connaissances.