Extraction de connaissancesL'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).
Classification et catégorisation de documentsLa classification et catégorisation de documents est l'activité du traitement automatique des langues naturelles qui consiste à classer de façon automatique des ressources documentaires, généralement en provenance d'un corpus. Cette classification peut prendre une infinité de formes. On citera ainsi la classification par genre, par thème, ou encore par opinion. La tâche de classification est réalisée avec des algorithmes spécifiques, mis en œuvre par des systèmes de traitement de l'information.
Web sémantiquevignette|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.
Similarité sémantiqueLa similarité sémantique est une notion définie entre deux concepts soit au sein d'une même hiérarchie conceptuelle, soit - dans le cas d'alignement d'ontologies - entre deux concepts appartenant respectivement à deux hiérarchies conceptuelles distinctes. La similarité sémantique indique que ces deux concepts possèdent un grand nombre d'éléments en commun (propriétés, termes, instances). D’un point de vue psychologie cognitive, les notions de proximité et de similarité sont bien distinctes.
Base de donnéesUne base de données permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes ou de l'information, souvent en rapport avec un thème ou une activité ; celles-ci peuvent être de natures différentes et plus ou moins reliées entre elles. Leurs données peuvent être stockées sous une forme très structurée (base de données relationnelles par exemple), ou bien sous la forme de données brutes peu structurées (avec les bases de données NoSQL par exemple).
Annotation (informatique)En programmation, une annotation est un élément permettant d'ajouter des méta-données à un code source. Selon le langage de programmation et ce qu'a choisi le programmeur, elles peuvent être accessibles uniquement lors de la compilation, présentes uniquement dans le fichier compilé, voire accessibles à l'exécution. Cette technique est une alternative aux fichiers de configuration, souvent écrits dans des formats tels que le XML ou le YAML.
Topic modelvignette|Visualisation du résumé d'un article scientifique traité par topic model. L'intensité de la couleur varie selon la probabilité d'appartenir au topic en question. En apprentissage automatique et en traitement automatique du langage naturel, un topic model (modèle thématique ou « modèle de sujet ») est un modèle probabiliste permettant de déterminer des sujets ou thèmes abstraits dans un document. Analyse sémantique latente (LSA) Allocation de Dirichlet latente (LDA) Analyse sémantique latente probab
Document retrievalDocument retrieval is defined as the matching of some stated user query against a set of free-text records. These records could be any type of mainly unstructured text, such as newspaper articles, real estate records or paragraphs in a manual. User queries can range from multi-sentence full descriptions of an information need to a few words. Document retrieval is sometimes referred to as, or as a branch of, text retrieval. Text retrieval is a branch of information retrieval where the information is stored primarily in the form of text.
Analyse sémantique latenteL’analyse sémantique latente (LSA, de l'anglais : Latent semantic analysis) ou indexation sémantique latente (ou LSI, de l'anglais : Latent semantic indexation) est un procédé de traitement des langues naturelles, dans le cadre de la sémantique vectorielle. La LSA fut brevetée en 1988 et publiée en 1990. Elle permet d'établir des relations entre un ensemble de documents et les termes qu'ils contiennent, en construisant des « concepts » liés aux documents et aux termes.
Information extractionInformation 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.
Extraction terminologiqueL'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.
Résumé automatique de texteUn résumé est une forme de compression textuelle avec perte d'information. Un résumé automatique de texte est une version condensée d'un document textuel, obtenu au moyen de techniques informatiques. La forme la plus connue et la plus visible des condensés de textes est le résumé, représentation abrégée et exacte du contenu d'un document. Cependant, produire un résumé pertinent et de qualité demande au résumeur (un humain ou un système automatique) l'effort de sélectionner, d'évaluer, d'organiser et d'assembler des segments d'information selon leur pertinence.
Relationship extractionA relationship extraction task requires the detection and classification of semantic relationship mentions within a set of artifacts, typically from text or XML documents. The task is very similar to that of information extraction (IE), but IE additionally requires the removal of repeated relations (disambiguation) and generally refers to the extraction of many different relationships. The concept of relationship extraction was first introduced during the 7th Message Understanding Conference in 1998.
Documentthumb|right|Exemple de document papier. Un document renvoie à un ensemble formé par un support et une information (le contenu), celle-ci enregistrée de manière persistante. Il a une valeur explicative, descriptive ou de preuve. Vecteur matériel de la pensée humaine, il joue un rôle essentiel dans la plupart des sociétés contemporaines, tant pour le fonctionnement de leurs administrations que dans l'élaboration de leurs savoirs.
Multimedia information retrievalMultimedia information retrieval (MMIR or MIR) is a research discipline of computer science that aims at extracting semantic information from multimedia data sources. Data sources include directly perceivable media such as audio, and video, indirectly perceivable sources such as text, semantic descriptions, biosignals as well as not perceivable sources such as bioinformation, stock prices, etc. The methodology of MMIR can be organized in three groups: Methods for the summarization of media content (feature extraction).
Recherche d'informationLa recherche d'information (RI) est le domaine qui étudie la manière de retrouver des informations dans un corpus. Celui-ci est composé de documents d'une ou plusieurs bases de données, qui sont décrits par un contenu ou les métadonnées associées. Les bases de données peuvent être relationnelles ou non structurées, telles celles mises en réseau par des liens hypertexte comme dans le World Wide Web, l'internet et les intranets. Le contenu des documents peut être du texte, des sons, des images ou des données.
Schéma conceptuelUn schéma conceptuel, ou carte conceptuelle, est une représentation structurée d'un ensemble de concepts reliés sémantiquement. Les concepts sont liés par des lignes fléchées auxquelles sont accolés un mot ou deux décrivant leur relation : « mène à », « prévient que », « favorise », etc. Le schéma conceptuel permet de représenter une situation ; de donner la structure synthétique d'une connaissance construite à partir de sources diverses.
Réseau sémantiqueUn réseau sémantique est un graphe marqué destiné à la représentation des connaissances, qui représente des relations sémantiques entre concepts. Le graphe est orienté ou non orienté. Ses sommets représentent les concepts, et les liens entre les sommets (nœuds) représentent les relations sémantiques, reliant les champs lexicaux. Un réseau sémantique peut être instancié, par exemple,dans une base de données orientée graphes ou un schéma conceptuel. Les réseaux sémantiques normalisés sont exprimés sous forme de triplets RDF.
Database modelA database model is a type of data model that determines the logical structure of a database. It fundamentally determines in which manner data can be stored, organized and manipulated. The most popular example of a database model is the relational model, which uses a table-based format. Common logical data models for databases include: Hierarchical database model This is the oldest form of database model. It was developed by IBM for IMS (information Management System), and is a set of organized data in tree structure.
Gestion électronique des documentsLa gestion électronique des documents (GED ou en anglais DMS pour Document Management System ou EDM pour Electronic Document Management) désigne un logiciel informatisé visant à organiser et gérer des informations sous forme de documents électroniques au sein d'une organisation. Les logiciels de GED intègrent d'autres fonctionnalités permettant de faciliter voire d'automatiser la gestion des documents.
