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.
Explore l'extraction de connaissances à partir du texte, couvrant des concepts clés tels que l'extraction de phrases clés et la reconnaissance d'entités nommées.
Explore la désambiguïsation des entités, reliant les mentions de texte à une base de connaissances, la cohérence dans les graphes d'entités et le PageRank personnalisé.
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.
Explore les archives historiques des journaux grâce à la qualité de l'OCR, aux entités nommées, à la modélisation des sujets et à l'analyse de la réutilisation du texte.
Explore la désambiguïsation des entités, reliant le texte aux bases de connaissances et la prédiction de liens dans les graphiques de connaissances avec des exemples de Wikipedia.
Explore les modèles de résolution de coréférence, les défis dans les échelles de notation, les techniques de raffinement des graphiques, les résultats de pointe et l'impact des transformateurs préentraînés.
Couvre l'intégration des données, l'appariement d'experts, la reconnaissance des entités, les performances, l'évolutivité, la gestion des données de flux, la décomposition des tenseurs et la détection de la dérive conceptuelle.
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.
Explore l'extraction de texte de données à longue queue dans les neurosciences et la connectivité cérébrale, y compris la reconnaissance d'entités nommées, l'extraction de la concentration de protéines et la comparaison des matrices de connectivité.
