Knowledge Graph per la capitalizzazione dei materiali del patrimonio costruito dell'Algeria: sfruttare l'estrazione e il trattamento automatizzati della conoscenza

Abstract

La conoscenza dei materiali antichi è una risorsa capitale che assicura l’efficace conservazione e il restauro delle strutture storiche. Tuttavia, tale conoscenza è spesso complessa da acquisire a causa della natura delle informazioni interrelate dei materiali. La ricerca esistente che propone repository dedicati a documentare materiali antichi come ‘first-class citizens’, o suggerisce approcci manuali, o si concentra comunemente su database relazionali. A differenza dei database, i Knowledge Graph (KG) sono più intuitivi, più espressivi e più flessibili, consentendo una più facile estensibilità ad altri contesti (che copre ulteriori regioni, materiali o periodi) grazie alla loro struttura a grafo.

Il nostro studio propone il primo KG per i materiali antichi Algerini e ne evidenzia l’intera pipeline di costruzione automatica. La generalizzabilità del nostro approccio risiede nella modellazione di una struttura KG generale (modello) che integra determinati concetti ispirati al modello del ciclo di vita dei materiali. La nostra proposta affronta la duplice sfida di garantire la generalizzabilità gestendo al contempo le specificità del dominio, che hanno comportato diverse sfide legate all’esistenza di entità “long-tail” e tecniche, alle caratteristiche del linguaggio utilizzato e al contenuto delle fonti di input raccolte con diversi livelli di granularità. Per superare queste sfide, il KG definito ha richiesto la conduzione di vari esperimenti per testare recenti modelli neurali intelligenti al fine di illustrarne le prestazioni e anche i limiti per il nostro dominio.