Knowledge Graph Completion: Definizione, Metodi e Applicazioni

I Knowledge Graph (KG) permettono di organizzare efficacemente informazioni e concetti appartenenti al mondo reale. Nonostante la rilevanza assunta dai KG in molteplici settori, essi soffrono di alcuni problemi che ne compromettono la qualità, tra i quali assume particolare rilevanza l'incompletezza. Questo problema, infatti, causa una mancanza di informazioni rilevanti e limita l'efficacia complessiva del KG. La soluzione a tale limite è rappresentata dal Knowledge Graph Completion (KGC), esso permette di espandere il KG con nuovi fatti non ancora osservati. Di conseguenza, per garantire prestazioni ottimali, le applicazioni finali devono fare affidamento su KG affidabili e ciò è garantito dal KGC. Il presente elaborato, dopo aver definito il processo di KGC, analizza e valuta i principali approcci presenti in letteratura partendo dai modelli tradizionali fino ad arrivare ai metodi basati sui Large Language Model. Infine, si esamina l'impatto del KGC su diverse applicazioni finali appartenenti a contesti differenti, concludendo con un cenno sui possibili sviluppi futuri.