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Séance de cours

Présentation de projets & Logistique

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 la présentation de 4 projets dans le cours, mettant l'accent sur la récupération de texte, les systèmes de recommandation, l'entité de liaison nommée, et l'extraction de relation. Il comprend également la logistique, comme l'inscription des équipes, les critères d'évaluation des projets et la politique sur les jours tardifs.

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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

Proximité ontologique

Information engineering

Traitement automatique du langage naturel: Traitement automatique du langage naturel

Concepts associés (18)

Qualité logicielle

En informatique et en particulier en génie logiciel, la qualité logicielle est une appréciation globale d'un logiciel, basée sur de nombreux indicateurs. La complétude des fonctionnalités, la correction et précision des résultats, la fiabilité, la tolérance de pannes, la facilité et la flexibilité de son utilisation, la simplicité, l'extensibilité, la compatibilité et la portabilité, la facilité de correction et de transformation, la performance, la cohérence et l'intégrité des informations qu'il contient sont tous des facteurs de qualité.

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.

Annotation sémantique

L'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).

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.

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Séances de cours associées (32)

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.

Incorporer des modèles : concepts et récupération

Couvre les modèles d'intégration pour la récupération de documents, l'indexation sémantique latente, le SVD et les modèles thématiques.

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.

Sémantique spatiale vectorielle (et récupération d'information)

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.

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Concepts associés (18)

Qualité logicielle

Information extraction

Annotation sémantique

Extraction de connaissances

Reconnaissance d'entités nommées

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