Bilgi grafikleri (KG'ler) alanındaki temel sorunlardan biri, mevcut veri setlerinin yetersizliği ve kalitesidir. Temel modellerin geliştirilmesi için hayati öneme sahip olan bu grafikler, genellikle insan eliyle veya eski NLP teknikleriyle oluşturulduğundan ya sınırlı sayıda bulunmakta ya da kaliteleri sorgulanabilir düzeyde kalmaktadır. Bu durum, yapay zeka ve veri bilimi toplulukları için önemli bir engel teşkil etmektedir. KGGen, bu veri kıtlığı sorununa dil modellerini kullanarak düz metinden yüksek kaliteli bilgi grafikleri oluşturan yenilikçi bir çözüm sunuyor.
KGGen, diğer bilgi grafiği çıkarıcılarından farklı olarak, ilgili varlıkları akıllıca kümeleyerek çıkarılan KG'lerdeki veri seyrekliğini önemli ölçüde azaltır. Bu sayede, daha zengin ve kullanışlı bilgi yapıları elde edilir. KGGen, bir Python kütüphanesi olarak ("pip install kg-gen") herkesin erişimine açık hale getirilmiştir. Bu kolay erişilebilirlik, araştırmacıların, geliştiricilerin ve veri bilimcilerinin aracı projelerinde hızlıca kullanabilmesini ve bilgi grafiği oluşturma süreçlerini otomatikleştirmesini sağlar.
KGGen ile birlikte, bir çıkarıcının düz metinden ne kadar faydalı bir bilgi grafiği üretebildiğini ölçen ilk kıyaslama aracı olan Measure of Information in Nodes and Edges (MINE) da yayınlanmıştır. Yapılan kıyaslamalarda, KGGen'in mevcut çıkarıcılara karşı çok daha üstün bir performans sergilediği kanıtlanmıştır. Bu başarı, bilgi grafiği oluşturma süreçlerini demokratikleştirerek ve veri kalitesini artırarak yapay zeka uygulamaları için yeni ufuklar açma potansiyeli taşımaktadır.
KGGen, dil modellerini kullanarak düz metinden yüksek kaliteli bilgi grafikleri oluşturarak bilgi grafiği veri kıtlığı sorununa yenilikçi ve erişilebilir bir çözüm sunmaktadır.