Représentation des connaissances : sémantique et structures de données

Cette séance de cours porte sur la représentation de la sémantique dans l'extraction de l'information et l'extraction de données, soulignant l'importance de la représentation explicite des connaissances. Il examine l'accord sur les structures de données, les schémas de base de données et le sens bien compris des valeurs de données. La séance de cours explore également les défis de la recherche de données sur le Web, les limites du HTML pour l'encodage de la sémantique des données, et les avantages des données sans schéma. Il s'inscrit dans le concept de données semi-structurées, le XML comme langage de balisage de document, et l'utilisation d'ontologies pour surmonter l'hétérogénéité sémantique. De plus, il explique le cadre du FDR, la description des ressources et la classification des ressources du FDR. La séance de cours se termine par un aperçu des ontologies populaires et des bases de connaissances comme WordNet, WikiData, Google Knowledge Graph et Schema.org.

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Séances de cours associées (359)

Concepts associés (253)

CS-423: Distributed information systems

This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems.

Resource Description Framework

Resource Description Framework (RDF) est un modèle de graphe destiné à décrire formellement les ressources Web et leurs métadonnées, afin de permettre le traitement automatique de telles descriptions. Développé par le W3C, RDF est le langage de base du Web sémantique. L'une des syntaxes (ou sérialisations) de ce langage est RDF/XML. D'autres syntaxes de RDF sont apparues ensuite, cherchant à rendre la lecture plus compréhensible ; c'est le cas par exemple de Notation3 (ou N3).

Donnée

Une donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.

RDFa

RDFa (pour « Resource Description Framework dans des Attributs ») est une recommandation du W3C définissant une syntaxe permettant d'ajouter des données structurées dans une page HTML ou n'importe quel document XML. Ainsi formellement décrites, les données peuvent alors faire l'objet de traitements automatisés complexes, via des outils adaptés. Le code RDFa est invisible pour l'internaute et n'affecte pas ce qui est affiché. RDFa a atteint le statut de recommandation 1.0 le et 1.1 le .

Big data

Le big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.

Analyse des données

L’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.

Web sémantique : Ontologies et modélisation RDF CS-423: Distributed information systems

Couvre la création et l'encodage d'ontologies, la modélisation des énoncés RDF, la syntaxe et la classification.

Modèles Vision-Langue-Action : Formation et applications

Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.

Web sémantique : Modélisation et ontologies CS-423: Distributed information systems

Explore le Web sémantique, les schémas de base de données, le modèle de données XML et les ontologies.

Web sémantique : Graphiques de connaissances CS-423: Distributed information systems

Explore la représentation des connaissances, l'extraction de l'information et la vision du Web sémantique, en mettant l'accent sur la normalisation, la cartographie et les ontologies dans la structuration des données.

Comprendre les graphiques de connaissances MOOC: Simulation Neurocience

Explore le concept de Knowledge Graphs et leur rôle dans l'intégration des données et la compréhension sémantique, montrant des exemples et des applications du monde réel.