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Séance de cours

Factorisation matricielle : lier du texte à des bases de connaissances

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 supervision à distance pour relier le texte aux bases de connaissances, en utilisant l'extraction d'entités pour collecter des données d'entraînement et prédire les relations. Il explique comment les caractéristiques du texte sont appariées aux entités de la base de connaissances et comment les classificateurs sont formés pour prédire les relations. L'instructeur discute des défis et des avantages de la supervision à distance, y compris l'utilisation de fonctionnalités et de conjonctions complexes pour une haute précision. Des exemples et des applications pratiques sont fournis pour illustrer le processus.

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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 (15)

Information extraction

Information extraction (IE) is the task of automatically extracting structured information from unstructured and/or semi-structured machine-readable documents and other electronically represented sources. In most of the cases this activity concerns processing human language texts by means of natural language processing (NLP). Recent activities in multimedia document processing like automatic annotation and content extraction out of images/audio/video/documents could be seen as information extraction Due to the difficulty of the problem, current approaches to IE (as of 2010) focus on narrowly restricted domains.

Extraction de connaissances

L'extraction de connaissances est le processus de création de connaissances à partir d'informations structurées (bases de données relationnelles, XML) ou non structurées (textes, documents, images). Le résultat doit être dans un format lisible par les ordinateurs. Le groupe RDB2RDF W3C est en cours de standardisation d'un langage d'extraction de connaissances au format RDF à partir de bases de données. En français on parle d'« extraction de connaissances à partir des données » (ECD).

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.

Fouille de textes

La fouille de textes ou « l'extraction de connaissances » dans les textes est une spécialisation de la fouille de données et fait partie du domaine de l'intelligence artificielle. Cette technique est souvent désignée sous l'anglicisme text mining. Elle désigne un ensemble de traitements informatiques consistant à extraire des connaissances selon un critère de nouveauté ou de similarité dans des textes produits par des humains pour des humains.

Base de connaissance

Une base de connaissance ou base de connaissances regroupe des connaissances spécifiques à un domaine spécialisé donné, sous une forme exploitable par un ordinateur. Elle peut contenir des règles (dans ce cas, on parle de base de règles), des faits ou d'autres représentations. Si elle contient des règles, un moteur d'inférence peut être utilisé pour déduire de nouveaux faits. Une autre manière de définir une base de connaissance est de dire qu'il s'agit d'une ontologie peuplée par des individus.

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Séances de cours associées (33)

Extraction d'entités et d'informations

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.

Compréhension de texte

Explore la compréhension du texte, en se concentrant sur les entités nommées, l'extraction d'informations et les méthodes de lecture automatique.

Extraction d'entités et d'informations

Explore l'extraction d'informations à l'aide de classificateurs, de fonctionnalités et d'analyses syntaxiques.

Portail des comptoirs de services

Explore le portail Service Desk de l'EPFL, offrant un soutien pour les demandes, les rapports d'incidents, les services de santé, et plus encore.

Service Desk: Services & Support de l'EPFL

Couvre le Service Desk de l'EPFL, fournissant des informations sur l'accès aux formulaires, aux demandes, aux incidents et à la maintenance prévue.

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Fouille de textes

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