Explore l'inférence des connaissances pour les graphiques, en discutant de la propagation des étiquettes, des objectifs d'optimisation et du comportement probabiliste.
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 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 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 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 algorithmes et les techniques d'extraction de l'information, y compris l'algorithme Viterbi, la reconnaissance des entités nommées, et la surveillance lointaine.
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 les représentations neuro-symboliques pour comprendre les connaissances et le raisonnement communs, en mettant l'accent sur les défis et les limites de l'apprentissage profond dans le traitement du langage naturel.
Introduit le cours sur les systèmes d'information, couvrant sa structure, ses objectifs et ses concepts fondamentaux essentiels à la compréhension de la gestion des données et de la prise de décision.
