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Explore les ontologies populaires et les bases de connaissances telles que WordNet, WikiData, Google Knowledge Graph et Schema.org, ainsi que les ensembles de données ouvertes liées.
Explore l'extraction de connaissances à partir du texte, couvrant des concepts clés tels que l'extraction de phrases clés et la reconnaissance d'entités nommées.
Explore les représentations neuro-symboliques pour comprendre les connaissances et le raisonnement communs, en mettant l'accent sur les défis et les limites de l'apprentissage profond dans le traitement du langage naturel.
Explore les méthodes d'extraction de l'information, y compris les approches traditionnelles et fondées sur l'intégration, l'apprentissage supervisé, la surveillance à distance et l'induction taxonomique.
Couvre la vue d'ensemble des systèmes d'information, la modélisation des données, la gestion des données et la distinction entre les données et l'information.
Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.
Explore les algorithmes et les techniques d'extraction de l'information, y compris l'algorithme Viterbi, la reconnaissance des entités nommées, et la surveillance lointaine.
