Introduit le traitement du langage naturel (NLP) et ses applications, couvrant la tokenisation, l'apprentissage automatique, l'analyse du sentiment et les applications NLP suisses.
Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de 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.
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 approches d'extraction d'informations telles que les modèles écrits à la main et la supervision à distance, avec des exemples de paires d'entités correspondant à des modèles.
Couvre l'extraction des relations et la construction de graphes dans l'induction de la taxonomie, en mettant l'accent sur la réduction du bruit pour des graphes précis.
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.