Construire des graphes de connaissances

Chapitre 13. Parler à ton graphique de connaissances

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Dans le chapitre précédent, tu as vu la PNL appliquée à la construction de graphes de connaissances pour soutenir la recherche sémantique sur des collections d'objets (articles, produits, documents, etc.). Cela reposait sur une tâche de PNL appelée extraction d'entités, ou NER. Mais la NER n'est que l'une des façons dont la PNL peut interagir avec les graphes de connaissances, parmi trois grandes catégories :

1. Lorsque les graphes de connaissances sont peuplés d'entités, les faits et les connaissances proviennent de l'application de techniques NLP au texte en langage naturel. Cela comprend ce que tu as appris au chapitre 12 ainsi que les cas où le NLP est utilisé pour l'extraction de faits afin de construire des graphes de connaissances de type question-réponse . Cette catégorie représente le langage naturel en tant qu'entrée d' un graphe de connaissances.

2. Tu verras dans ce chapitre comment le langage naturel peut également être généré à partir de graphes de connaissances. Cela peut être utilisé pour produire une réponse conversationnelle à une requête ou pour la génération automatisée de rapports, par exemple. Cette catégorie est le langage naturel en tant que résultat.

3. Entre les deux, les graphes de connaissances peuvent être un outil fournissant un contexte structuré pour les tâches NLP, soit ...