Séance de cours

Extraction d'entités et d'informations

Séances de cours associées (38)
Extraction d'informations: Algorithmes et Techniques
Explore les algorithmes et les techniques d'extraction de l'information, y compris l'algorithme Viterbi, la reconnaissance des entités nommées, et la surveillance lointaine.
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.
Factorisation matricielle: extraction d'informations
Explore la factorisation matricielle pour l'extraction d'informations, le classement bayésien et les intégrations de relations.
Extraction d'entités et d'informations
Explore l'extraction d'informations à l'aide de classificateurs, de fonctionnalités et d'analyses syntaxiques.
Désambigation de l'entité
Explore les techniques de désambigation des entités, y compris les modèles NER, Viterbi et GPT, en mettant l'accent sur la conception rapide et l'apprentissage en contexte.
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.
Inférence de connaissances pour les graphes
Explore l'inférence des connaissances pour les graphiques, en discutant de la propagation des étiquettes, des objectifs d'optimisation et du comportement probabiliste.
Extraction de l'information : approches et techniques
Couvre les approches d'extraction d'informations, y compris les modèles écrits à la main et l'apprentissage supervisé.
Traitement du langage naturel : un amorceur
Introduit le traitement du langage naturel (NLP) et ses applications, couvrant la tokenisation, l'apprentissage automatique, l'analyse du sentiment et les applications NLP suisses.
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.

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.