Relationship extractionA relationship extraction task requires the detection and classification of semantic relationship mentions within a set of artifacts, typically from text or XML documents. The task is very similar to that of information extraction (IE), but IE additionally requires the removal of repeated relations (disambiguation) and generally refers to the extraction of many different relationships. The concept of relationship extraction was first introduced during the 7th Message Understanding Conference in 1998.
Inférence (logique)L’inférence est un mouvement de la pensée qui permet de passer d'une ou plusieurs assertions, des énoncés ou propositions affirmés comme vrais, appelés prémisses, à une nouvelle assertion qui en est la conclusion. Étymologiquement, le mot inférence signifie « reporter ». En théorie, l'inférence est traditionnellement divisée en déduction et induction, une distinction qui, en Europe, remonte au moins à Aristote ( avant Jésus-Christ). On distingue les inférences immédiates des inférences médiates telles que déductives, inductives et abductives.
Capture de données d'écranLa capture de données d’écran (screen scraping en anglais) est une technique par laquelle un programme récupère des données normalement destinées à être affichées par un dispositif de sortie vidéo (généralement un moniteur) afin d’en extraire des informations. Il s’agit souvent de pages web dans lesquelles on souhaite récupérer des informations, mais il peut également s’agir de toute autre forme d’informations qui est formatée avant tout en vue d’être affichée sur un écran.
Knowledge acquisitionKnowledge acquisition is the process used to define the rules and ontologies required for a knowledge-based system. The phrase was first used in conjunction with expert systems to describe the initial tasks associated with developing an expert system, namely finding and interviewing domain experts and capturing their knowledge via rules, objects, and frame-based ontologies. Expert systems were one of the first successful applications of artificial intelligence technology to real world business problems.
Relation (database)In database theory, a relation, as originally defined by E. F. Codd, is a set of tuples (d1, d2, ..., dn), where each element dj is a member of Dj, a data domain. Codd's original definition notwithstanding, and contrary to the usual definition in mathematics, there is no ordering to the elements of the tuples of a relation. Instead, each element is termed an attribute value. An attribute is a name paired with a domain (nowadays more commonly referred to as a type or data type).
Knowledge-based systemsA 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.
Knowledge representation and reasoningKnowledge representation and reasoning (KRR, KR&R, KR2) is the field of artificial intelligence (AI) dedicated to representing information about the world in a form that a computer system can use to solve complex tasks such as diagnosing a medical condition or having a dialog in a natural language. Knowledge representation incorporates findings from psychology about how humans solve problems and represent knowledge in order to design formalisms that will make complex systems easier to design and build.
Logical schemaA logical data model or logical schema is a data model of a specific problem domain expressed independently of a particular database management product or storage technology (physical data model) but in terms of data structures such as relational tables and columns, object-oriented classes, or XML tags. This is as opposed to a conceptual data model, which describes the semantics of an organization without reference to technology. Logical data models represent the abstract structure of a domain of information.
Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Inférence bayésiennevignette|Illustration comparant les approches fréquentiste et bayésienne (Christophe Michel, 2018). L’inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d'événements connus. Elle s'appuie principalement sur le théorème de Bayes. Le raisonnement bayésien construit, à partir d'observations, une probabilité de la cause d'un type d'événements.
Snowflake schemaIn computing, a snowflake schema is a logical arrangement of tables in a multidimensional database such that the entity relationship diagram resembles a snowflake shape. The snowflake schema is represented by centralized fact tables which are connected to multiple dimensions. "Snowflaking" is a method of normalizing the dimension tables in a star schema. When it is completely normalized along all the dimension tables, the resultant structure resembles a snowflake with the fact table in the middle.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
