« Ingénierie des ontologies » : différence entre les versions
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L'ingénierie des ontologies qui regroupe plusieurs tâches (extraction d'ontologie, génération d'ontologie ou acquisition d'ontologie) a pour objectif la création automatique ou semi-automatique d'ontologies. Comme la construction manuelle d'ontologies exige beaucoup de travail et de temps, il y a une grande motivation à automatiser le processus. | |||
Généralement, le processus commence par l'extraction de termes, de concepts ou d'expressions à partir de textes bruts à l'aide d'outils de traitement linguistique pour l'étiquetage lexical et le découpage en phrases. Ensuite, des techniques statistiques ou symboliques sont utilisées pour extraire des relations. | |||
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Version du 23 avril 2019 à 16:49
Domaine
[Category:Vocabulary]]
Intelligence artificielle
Coulombe
== Définition ==
Définition
L'ingénierie des ontologies qui regroupe plusieurs tâches (extraction d'ontologie, génération d'ontologie ou acquisition d'ontologie) a pour objectif la création automatique ou semi-automatique d'ontologies. Comme la construction manuelle d'ontologies exige beaucoup de travail et de temps, il y a une grande motivation à automatiser le processus.
Généralement, le processus commence par l'extraction de termes, de concepts ou d'expressions à partir de textes bruts à l'aide d'outils de traitement linguistique pour l'étiquetage lexical et le découpage en phrases. Ensuite, des techniques statistiques ou symboliques sont utilisées pour extraire des relations.
Français
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Discussion:
Pour le moment, le terme privilégié est «ingénierie des ontologies».
Anglais
Ontology engineering
Ontology learning (ontology extraction, ontology generation, or ontology acquisition) is the automatic or semi-automatic creation of ontologies, including extracting the corresponding domain's terms and the relationships between the concepts that these terms represent from a corpus of natural language text, and encoding them with an ontology language for easy retrieval. As building ontologies manually is extremely labor-intensive and time-consuming, there is great motivation to automate the process.
Typically, the process starts by extracting terms and concepts or noun phrases from plain text using linguistic processors such as part-of-speech tagging and phrase chunking. Then statistical[1] or symbolic [2][3] techniques are used to extract relation signatures, often based on pattern-based[4] or definition-based[5] hypernym extraction techniques.
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Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki