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Web sémantique & Extraction d'information

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Description

Cette séance de cours couvre les concepts du Web sémantique et de l'extraction d'information. Il s'inscrit dans des ontologies populaires comme WordNet, WikiData et Google Knowledge Graph, expliquant les relations sémantiques telles que la synonymie, l'antonymie, l'hypernyme et la meronymie. La séance de cours traite également du processus d'extraction de l'information, y compris l'extraction de phrases clés et la reconnaissance d'entités nommées. Des outils comme Schema.org et Linked Open Data sont explorés, ainsi que l'utilisation de bases de connaissances pour la recherche structurée. L'instructeur donne un aperçu des défis et des méthodes liés à l'extraction des connaissances des documents et à la création de thésaurus spécifiques au domaine.

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Intelligence artificielle: Knowledge representation and reasoning

Traitement automatique du langage naturel: Traitement automatique du langage naturel

Concepts associés (32)

Web sémantique

vignette|300px|droite|Logo du W3C pour le Web sémantique Le Web sémantique, ou toile sémantique, est une extension du Web standardisée par le World Wide Web Consortium (W3C). Ces standards encouragent l'utilisation de formats de données et de protocoles d'échange normés sur le Web, en s'appuyant sur le modèle Resource Description Framework (RDF). Le Web sémantique est par certains qualifié de Web 3.0. Selon le W3C, . L'expression a été inventée par Tim Berners-Lee (inventeur du Web et directeur du W3C), qui supervise le développement des technologies communes du Web sémantique.

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).

Graphe de connaissances

Dans le domaine de la représentation des connaissances, un graphe de connaissances (knowledge graph en anglais) est une base de connaissance modélisant les données sous forme de représentation graphique. Depuis le développement du web sémantique, les graphes de connaissances sont souvent associés aux projets de données ouvertes du web des données, visant surtout à connecter les concepts et entités. Ils sont fortement liés aux et utilisés par les moteurs de recherches, dont certains, tels Google, ont développé leur propre graphe de connaissances.

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.

Ontologie (informatique)

En informatique et en science de l'information, une ontologie est un modèle de données contenant des concepts et relations permettant de modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné. Les concepts sont organisés dans un graphe dont les relations peuvent être : des relations sémantiques ; des relations de subsomption. Les ontologies sont employées dans l’intelligence artificielle, le web sémantique, le génie logiciel, l'informatique biomédicale ou encore l'architecture de l'information comme une forme de représentation de la connaissance au sujet d'un monde ou d'une certaine partie de ce monde.

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Extraction d'information et inférence des connaissances

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Ressources Web sémantiques

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.

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