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Dans cours

DH-405: Foundations of digital humanities

This course introduces the core concepts and methodologies of Digital Humanities, integrating both theoretical and practical perspectives. Students learn to work with large-scale cultural datasets, acquiring the tools and techniques required for their proc ...

Description

Cette séance de cours explore les concepts de la compréhension du texte, en explorant la transition de la lecture distante à la lecture automatique. Il couvre les méthodes de lecture rapprochée, de lecture de surface et de lecture à distance, soulignant l'importance des entités nommées et de l'extraction d'informations. L'instructeur discute de l'évolution de la reconnaissance des entités désignées, du rôle des bases de connaissances et des défis liés à l'opérationnalisation de l'analyse de texte. La séance de cours aborde également des projets à grande échelle tels que Cycl et NELL, présentant le potentiel de l'extraction d'informations ouvertes et du système d'apprentissage des langues sans fin.

Enseignant·e

Frédéric Kaplan

Courte biographie Le professeur Frédéric Kaplan dirige le Collège des Humanités de à l'école polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL). Il est également titulaire de la chaire de Digital Humanities (humanités digitales / humanités numériques) et président de la Time Machine Organisation, une entité à but non lucratif regroupant plus de 600 institutions. Il est l'auteur d'une dizaine de livres, traduits en plusieurs langues, et de plus d'une centaine de publications scientifiques. Ses travaux ont également

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Traitement automatique du langage naturel: Traitement automatique du langage naturel

Concepts associés (31)

Compréhension du langage naturel

vignette|L'apprentissage de la lecture par Sigurður málari, siècle. La compréhension du langage naturel (NLU en anglais) ou linterprétation en langage naturel (NLI) est une sous-rubrique du traitement de la langue naturelle en intelligence artificielle qui traite de la compréhension en lecture automatique. La compréhension du langage naturel est considérée comme un problème difficile en IA. Il existe un intérêt commercial considérable dans ce domaine en raison de son application à la collecte de nouvelles, à la catégorisation des textes, à l'activation vocale, à l'archivage et à l'analyse de contenu à grande échelle.

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).

Traitement automatique du langage naturel

Le traitement automatique du langage naturel (TALN), en anglais natural language processing ou NLP, est un domaine multidisciplinaire impliquant la linguistique, l'informatique et l'intelligence artificielle, qui vise à créer des outils de traitement du langage naturel pour diverses applications. Il ne doit pas être confondu avec la linguistique informatique, qui vise à comprendre les langues au moyen d'outils informatiques.

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.

Extraction terminologique

L'extraction terminologique est une application du traitement automatique du langage naturel qui consiste à extraire automatiquement une liste de termes à partir d'un corpus spécialisé. Les logiciels réalisant l'extraction terminologique sont appelés extracteurs de termes. Les termes extraits par l'extracteur de termes peuvent être utilisés de plusieurs façons : Terminologie assistée par ordinateur : Dans ce cas, l'extracteur de termes aide le terminologue dans sa tâche en lui "prémâchant" le travail.

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Extraction d'information et inférence des connaissances

Explore l'extraction de l'information, l'inférence des connaissances, l'induction taxonomique et la désambigation des entités.

Extraction d'information: Méthodes et applications

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.

Inférence des connaissances : Désambigation de l'entité et intégration des graphiques

Explore la désambigation des entités, l'intégration des graphiques, les fonctions de notation et les méthodes d'apprentissage.

Web sémantique & Extraction d'information

Explore le Web sémantique, les ontologies, l'extraction de l'information, les phrases clés, les entités nommées et les bases de connaissances.

Les bases du traitement des langues naturelles

Couvre les bases du traitement du langage naturel, y compris la tokenisation, le marquage en partie de la parole et l'intégration, et explore des applications pratiques comme l'analyse du sentiment.

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