Extraction d'information et inférence des connaissances

Cette séance de cours porte sur les concepts d'extraction de l'information et d'inférence des connaissances. L'extraction d'informations implique la création d'une matrice avec des paires d'entités comme lignes et types de relations comme colonnes, l'extraction des relations des modèles de texte et des bases de connaissances. L'inférence des connaissances se concentre sur les motifs de surface, le classement personnalisé bayésien et les ancrages relationnels. Elle s'oriente également vers l'induction taxonomique, la désambigation des entités et la découverte de concepts et de termes. L'instructeur discute des défis que posent les liens entre les entités, les homonymes et les synonymes, ainsi que de l'utilisation des graphiques des entités et de l'information locale pour interpréter les mentions dans une base de connaissances.