Séance de cours

Désambigation de l'entité

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Dans cours

CS-423: Distributed information systems

This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems. ...

Description

Cette séance de cours couvre le concept de désambiguïsation des entités, qui consiste à lier les mentions de texte à des entrées dans une base de connaissances. Il traite des défis tels que les homonymes et les synonymes, et des méthodes telles que la propagation des étiquettes et la prédiction des liens. L'instructeur explique l'importance de la cohérence dans les graphes d'entités et l'utilisation du PageRank personnalisé pour la désambiguïsation. La séance de cours explore également l’approche consistant à trouver le candidat de concept le plus probable lié à une mention, en tenant compte de facteurs tels que le soutien total et les mesures de popularité. Divers résultats de différentes méthodes de désambiguïsation sont présentés, ainsi qu'un quiz sur la désambiguïsation d'entité et la reconnaissance d'entité nommée.

Enseignant·e

Karl Aberer

Co-Founder of LinkAlong Sarl, 2017.Vice-president EPFL for Information Systems, 2012 –2016.Director of the Swiss National Centre for Mobile Information and Communication Systems NCCR MICS (mics.ch), 2005 -2012.Member of the Swiss Research and Technology Council SWTR, consulting the Swiss Federal government, 2004 - 2011.

Source officielle

Concepts associés (32)

Reconnaissance d'entités nommées

La reconnaissance d'entités nommées est une sous-tâche de l'activité d'extraction d'information dans des corpus documentaires. Elle consiste à rechercher des objets textuels (c'est-à-dire un mot, ou un groupe de mots) catégorisables dans des classes telles que noms de personnes, noms d'organisations ou d'entreprises, noms de lieux, quantités, distances, valeurs, dates, etc. À titre d'exemple, on pourrait donner le texte qui suit, étiqueté par un système de reconnaissance d'entités nommées utilisé lors de la campagne d'évaluation MUC: Henri a acheté 300 actions de la société AMD en 2006 Henri a acheté 300 actions de la société AMD en 2006.

Homonym

In linguistics, homonyms are words which are either homographs – words that have the same spelling (regardless of pronunciation) – or homophones – words that have the same pronunciation (regardless of spelling) –, or both. Using this definition, the words row (propel with oars), row (a linear arrangement) and row (an argument) are homonyms because they are homographs (though only the first two are homophones): so are the words see (vision) and sea (body of water), because they are homophones (though not homographs).

Désambiguïsation lexicale

La désambiguïsation lexicale ou désambigüisation lexicale est la détermination du sens d'un mot dans une phrase lorsque ce mot peut avoir plusieurs sens possibles. Dans la linguistique informatique, la désambiguïsation lexicale est un problème non résolu dans le traitement des langues naturelles et de l'ontologie informatique. La résolution de ce problème permettrait des avancées importantes dans d'autres champs de la linguistique informatique comme l'analyse du discours, l'amélioration de la pertinence des résultats des moteurs de recherche, la résolution des anaphores, la cohérence, l'inférence, etc.

Knowledge-based systems

A knowledge-based system (KBS) is a computer program that reasons and uses a knowledge base to solve complex problems. The term is broad and refers to many different kinds of systems. The one common theme that unites all knowledge based systems is an attempt to represent knowledge explicitly and a reasoning system that allows it to derive new knowledge. Thus, a knowledge-based system has two distinguishing features: a knowledge base and an inference engine.

Graphe de connaissances

Dans le domaine de la représentation des connaissances, un graphe de connaissances (knowledge graph en anglais) est une base de connaissance modélisant les données sous forme de représentation graphique. Depuis le développement du web sémantique, les graphes de connaissances sont souvent associés aux projets de données ouvertes du web des données, visant surtout à connecter les concepts et entités. Ils sont fortement liés aux et utilisés par les moteurs de recherches, dont certains, tels Google, ont développé leur propre graphe de connaissances.

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Séances de cours associées (38)

Extraction d'information et inférence des connaissances

Explore l'extraction de l'information, l'inférence des connaissances, l'induction taxonomique et la désambigation des entités.

Extraction d'information: Méthodes et applications

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.

Désambiguïsation des entités et prédiction des liens

Explore la désambiguïsation des entités, reliant le texte aux bases de connaissances et la prédiction de liens dans les graphiques de connaissances avec des exemples de Wikipedia.

Désambigation de l'entité

Explore les techniques de désambigation des entités, y compris les modèles NER, Viterbi et GPT, en mettant l'accent sur la conception rapide et l'apprentissage en contexte.

Inférence des connaissances : Désambigation de l'entité et intégration des graphiques

Explore la désambigation des entités, l'intégration des graphiques, les fonctions de notation et les méthodes d'apprentissage.

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Concepts associés (32)

Reconnaissance d'entités nommées

Homonym

Désambiguïsation lexicale

Knowledge-based systems

Graphe de connaissances

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