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 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 la représentation des connaissances, l'extraction de l'information et la vision du Web sémantique, en mettant l'accent sur la normalisation, la cartographie et les ontologies dans la structuration des données.
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.
Explore la désambiguïsation des entités, reliant les mentions de texte à une base de connaissances, la cohérence dans les graphes d'entités et le PageRank personnalisé.
Explore la durabilité fondée sur les données, en soulignant l'importance de la représentation des données dans les processus de conception et de fabrication.
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.