Generierung von Wissensgraphen in der Tribologie durch Semantic Annotation
In der Tribologie werden weltweit Experimente durchgeführt, um neue Konzepte, Materialien, Schmierstoffe oder Oberflächentechnologien für ein breites Anwendungsfeld zu erforschen. Ergebnisse aus Experimenten werden dabei vorwiegend in natürlicher Sprache publiziert. Durch die steigende Anzahl an Publikationen ist die Suche und Extraktion von relevanten Informationen durch Literaturrecherchen mit hohem manuellen Aufwand verbunden. Dabei können Techniken des Natural Language Processing (NLP) und semantische Wissensgraphen die Wissensaggregation aus Veröffentlichungen unterstützen. In unserer aktuellen Open-Access-Veröffentlichung stellen wir daher eine Semantic Annotation Pipeline basierend auf aktuellen Sprachmodellen und NLP-Techniken vor, um die Informationsextraktion aus tribologischen Publikationen zu unterstützen. https://doi.org/10.3390/lubricants10020018