研究人员开发了一种新颖的系统，该系统结合了BERT和图神经网络（GNNs）来从传统文本中构建历史知识图谱。该方法有效地解决了历史文献中固有的语言歧义和上下文引用问题。使用市政记录、议会文件和历史通信进行的实验表明，与现有方法相比，该系统在实体和关系提取方面表现更优，突显了该系统在处理复杂结构和隐式引用方面的准确性。 AI
影响 该方法可以改进历史数据的系统化提取和组织，从而促进数字人文研究和历史分析。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍知识图谱构建新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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