Fouille de textesLa 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.
Extraction de connaissancesL'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).
Commonsense knowledge (artificial intelligence)In artificial intelligence research, commonsense knowledge consists of facts about the everyday world, such as "Lemons are sour", or "Cows say moo", that all humans are expected to know. It is currently an unsolved problem in Artificial General Intelligence. The first AI program to address common sense knowledge was Advice Taker in 1959 by John McCarthy. Commonsense knowledge can underpin a commonsense reasoning process, to attempt inferences such as "You might bake a cake because you want people to eat the cake.
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.
Gestion des connaissancesLa gestion des connaissances (en anglais knowledge management) est une démarche managériale pluridisciplinaire qui regroupe l'ensemble des initiatives, des méthodes et des techniques permettant de percevoir, identifier, analyser, organiser, mémoriser, partager les connaissances des membres d'une organisation – les savoirs créés par l'entreprise elle-même (marketing, recherche et développement) ou acquis de l'extérieur (intelligence économique) – en vue d'atteindre un objectif fixé. Nous sommes submergés d'informations.
Classification naïve bayésiennevignette|Exemple de classification naïve bayésienne pour un ensemble de données dont le nombre augmente avec le temps. La classification naïve bayésienne est un type de classification bayésienne probabiliste simple basée sur le théorème de Bayes avec une forte indépendance (dite naïve) des hypothèses. Elle met en œuvre un classifieur bayésien naïf, ou classifieur naïf de Bayes, appartenant à la famille des classifieurs linéaires. Un terme plus approprié pour le modèle probabiliste sous-jacent pourrait être « modèle à caractéristiques statistiquement indépendantes ».
Information extractionInformation 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.
Classifieur linéaireEn apprentissage automatique, les classifieurs linéaires sont une famille d'algorithmes de classement statistique. Le rôle d'un classifieur est de classer dans des groupes (des classes) les échantillons qui ont des propriétés similaires, mesurées sur des observations. Un classifieur linéaire est un type particulier de classifieur, qui calcule la décision par combinaison linéaire des échantillons. « Classifieur linéaire » est une traduction de l'anglais linear classifier.
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
HawaïHawaï ou Hawaii ( ; en hawaïen : Hawaiʻi, prononcé ; Hawaii, prononcé ) est un État des États-Unis. Constitué d'un archipel de , il est le seul État américain situé en dehors du continent nord-américain, puisqu'il est situé en Océanie ; il est également l'un des deux États américains non contigus, avec l'Alaska. Les huit principales îles sont Niihau, Kauai, Molokai, Lanai, Kahoolawe, Maui, l'île d'Hawaï et Oahu, où se trouve la capitale Honolulu.
LiverpoolLiverpool ( ; en anglais : ) est une cité et un district métropolitain du Merseyside dans la région de l'Angleterre du Nord-Ouest sur la rive est et nord de l'estuaire du fleuve Mersey. La ville faisait partie du comté du Lancashire jusqu'en 1974 avant la formation du comté de Merseyside. La ville est fondée en 1207 et obtient le statut de cité en 1880. Avec une population de en 2017, c'est la sixième plus grande ville du Royaume-Uni, et la quatrième d'Angleterre ; l'aire urbaine de Liverpool comprend en 2011 ( région urbaine du Royaume-Uni).
Reconnaissance d'entités nomméesLa 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.
Base de connaissanceUne 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.
Annotation sémantiqueL'annotation sémantique est l'opération consistant à relier le contenu d'un texte à des entités dans une ontologie. Par exemple, pour la phrase «Paris est la capitale de la France.», l'annotation correcte de Paris serait Paris et non Paris Hilton. L'annotation sémantique est une variante plus détaillée mais moins exacte de la méthode des entitiés nommées, car ces dernières décrivent seulement la catégorie de l'entité (Paris est une ville, sans la relier à la bonne page Wikipédia).
Knowledge marketA knowledge market is a mechanism for distributing knowledge resources. There are two views on knowledge and how knowledge markets can function. One view uses a legal construct of intellectual property to make knowledge a typical scarce resource, so the traditional commodity market mechanism can be applied directly to distribute it. An alternative model is based on treating knowledge as a public good and hence encouraging free sharing of knowledge. This is often referred to as attention economy.
BoostingLe boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances. Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier.
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.
Barack Obama, Sr.Barack Hussein Obama, né en 1936 et mort d'un accident de la route le , est un économiste travaillant pour le ministère des Finances kényan. Il est le père du , Barack Obama, qui en a fait le héros de Dreams from My Father, traduit en français par Danièle Darneau sous le titre de Les Rêves de mon père. Barack Obama Sr. nait, en 1936, dans le village de Kanyadhiang’ Karachuonyo (près de Kendu Bay), dans le district de Rachuonyo sur les bords du golfe de Winam, au Kenya, qui était à l'époque une colonie de l'Empire britannique.
Michelle ObamaMichelle LaVaughn Obama, née le à Chicago (Illinois), est une avocate et essayiste américaine. Épouse depuis 1992 de Barack Obama, avocat devenu sénateur de l'Illinois, elle devient à son élection en tant que président des États-Unis la Première dame (First Lady) des États-Unis, la première afro-américaine de l'histoire du pays. Michelle Robinson naît et grandit à Chicago (Illinois), dans le quartier de South Shore, l'un des secteurs communautaires de la ville.
Barack ObamaBarack Obama , né le à Honolulu (Hawaï), est un homme d'État américain. Il est le président des États-Unis, en fonction du au . Fils d'un Kényan et d'une Américaine du Kansas d’ascendance anglaise et irlandaise, il est élevé durant plusieurs années en Indonésie. Diplômé de l'université Columbia de New York et de la faculté de droit de Harvard, il est, en 1990, le premier Afro-Américain à présider la prestigieuse Harvard Law Review.
