Désambiguïsation des entités et prédiction des liens
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore la désambiguïsation des entités, reliant les mentions de texte à une base de connaissances, la cohérence dans les graphes d'entités et le PageRank personnalisé.
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.
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.
Explore l'inférence des connaissances pour les graphiques, en discutant de la propagation des étiquettes, des objectifs d'optimisation et du comportement probabiliste.
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.
Explore les algorithmes et les techniques d'extraction de l'information, y compris l'algorithme Viterbi, la reconnaissance des entités nommées, et la surveillance lointaine.
Explore la sémantique lexicale, le sens des mots, les relations sémantiques et WordNet, en mettant en évidence les applications dans l'ingénierie du langage et la récupération d'informations.
Explore le modèle Vector Space, le sac de mots, tf-idf, cosine similarité, Okapi BM25, et la précision et le rappel dans la récupération d'information.
Explore les archives historiques des journaux grâce à la qualité de l'OCR, aux entités nommées, à la modélisation des sujets et à l'analyse de la réutilisation du texte.
Explore les complexités de la numérisation des documents urbains historiques et souligne l'importance de relier l'information pour une analyse complète.
