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SUMMARY:Seminario: "KgSum: profilazione e classificazione automatica di Knowledge Graph"  di Mario Cosenza
DESCRIPTION:AbstractI Knowledge Graph (KG) permettono di rappresentare entità e relazioni in forma di grafo\, facilitando l’organizzazione di dati complessi e collegati tra loro. La loro caratterizzazione manuale\, però\, è un processo oneroso e poco scalabile. In questo seminario presento KgSum\, un progetto per automatizzare l’estrazione dei temi principali e la creazione di profili descrittivi di KG a partire da endpoint SPARQL e dump RDF. Il dataset è stato costruito raccogliendo Knowledge Graph da fonti come LOD Cloud\, Zenodo e GitHub\, ed estraendo da essi informazioni quali vocabolari\, classi\, proprietà ed etichette. Per la classificazione sono stati sperimentati sia algoritmi di machine learning tradizionali sia approcci più recenti\, tra cui autoencoder e l’adattamento del modello Mistral 7B tramite QLoRA. L’applicazione\, dotata di interfaccia web sviluppata in Next.js e distribuita con Docker\, è stata valutata su dataset reali raggiungendo fino al 79% di accuratezza; nella presentazione verranno inoltre discusse le principali limitazioni e prospettive di sviluppo future.
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