
Выделение знаний
Выделение знаний может означать:
- Выделение знаний, или извлечение знаний (англ. knowledge extraction), — извлечение знаний из источников в новой форме.
- Выделение знаний, или data mining, — обнаружение новых интерпретаций в данных.
Выделение знаний может означать:
Энциклопе́дия — приведённое в систему обозрение всех отраслей человеческого знания или круга дисциплин, в совокупности составляющих отдельную отрасль знания.
Компью́терная лингви́стика — научное направление в области математического и компьютерного моделирования интеллектуальных процессов у человека и животных при создании систем искусственного интеллекта, которое ставит своей целью использование математических моделей для описания естественных языков.
Зна́ние — осведомлённость или понимание чего-либо, что можно логически или фактически обосновать и практически проверить опытом. Согласно распространённой трактовке современной эпистемологии, знание — это реальное положение дел, обоснованное фактами и рациональными аргументами убеждение человека. Говоря о знании, чаще всего подразумевают отражение действительности в сознании человека.
Храни́лище да́нных — предметно-ориентированная информационная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов и бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Строится на базе систем управления базами данных и систем поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, как правило, доступны только для чтения.
Экстра́кция — это извлечение вещества из раствора или сухой смеси с помощью растворителя (экстраге́нта), практически не смешивающегося с исходной смесью .
Теоретическая психология — раздел психологии, который можно выделить из состава психологических наук в противопоставление практическим психологическим наукам, таким как инженерная психология, психотехника, психотерапия и т. п. Чаще всего входит в состав словосочетания «Общая и теоретическая психология», либо как синоним «общей психологии».
Чте́ние — совокупность практик и процедур работы с письменным текстом и непосредственно процесс работы с текстом, направленный на извлечение из него информации, на восприятие текста и его понимание. В широком смысле — процесс извлечения информации также из любой символьной системы.
Экспе́ртная систе́ма — компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные экспертные системы начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х годах получили коммерческое подкрепление. Предшественники экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например, определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.
База знаний — база данных, содержащая правила вывода и информацию о человеческом опыте и знаниях в некоторой предметной области. В самообучающихся системах база знаний также содержит информацию, являющуюся результатом решения предыдущих задач.
Извлечение информации — это задача автоматического извлечения (построения) структурированных данных из неструктурированных или слабоструктурированных машиночитаемых документов.
Обработка текстов на естественном языке — общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики. Оно изучает проблемы компьютерного анализа и синтеза текстов на естественных языках. Применительно к искусственному интеллекту анализ означает понимание языка, а синтез — генерацию грамотного текста.
Data mining — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Термин введён Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году.
Младограмма́тики — школа в немецкой лингвистике XIX в., впервые предложившая применить естественно-научные принципы верификации научного знания к лингвистике. В качестве конкретного примера они предложили гипотезу регулярных фонетических соответствий. Центральную роль в работах младограмматиков играло сравнительно-историческое языкознание, в частности, индоевропеистика.
Инженерия знаний — входит в область наук об искусственном интеллекте, связана с разработкой экспертных систем и баз знаний. Относится ко всем техническим, научным и социальным аспектам, связанным с построением, поддержкой и применением систем, использующих знания. Изучает методы и средства извлечения, представления, структурирования и использования знаний до программной реализации компонентов системы. Инженерия знаний применяется в менеджменте знаний для организации сбора, накопления, хранения и использования знаний организации в стратегии управления знаниями, ориентированную на кодификацию знаний.
Военная энциклопедия Сытина — распространённое неофициальное название многотомной «Военной энциклопедии», издававшейся Иваном Дмитриевичем Сытиным в 1911—1915 годах и в итоге оставшейся неоконченной.
Гидрометаллурги́я — выделение металлов из руд, концентратов и отходов производства с помощью водных растворов определённых веществ.
Простое товарищество — это форма деятельности, осуществляемой лицами, которые обязуются совместно действовать без создания юридического лица для достижения определённой цели, не противоречащей закону.
Владимир Викторович Чуйко (1839—1899) — русский литературный и художественный критик, переводчик; один из авторов Энциклопедического словаря Брокгауза и Ефрона.
Извлечение знаний — создание знаний из структурированных и неструктурированных источников. Полученное знание должно иметь формат, позволяющий компьютерный ввод, и должно представлять знания так, чтобы облегчить логические выводы. Хотя по методике процесс подобен извлечению информации и процессу «Извлечения, Преобразования, Загрузки», главный критерий результата — создание структурированной информации или преобразование в реляционную схему. Это требует либо преобразования существующего формального знания, либо генерацией схемы, основанной на исходных данных.
Semantic Scholar (англ. Semantic Scholar — поисковая интернет-платформа, разработанная в Институте искусственного интеллекта Аллена. Проект был запущен в 2015 году. Поиск научных публикаций производится с поддержкой искусственного интеллекта для статей в научных журналах. Поисковый сервис комбинирует машинное обучение, обработку естественного языка и машинного зрения, чтобы добавить слой семантического анализа к традиционным методам анализа цитирования. Semantic Scholar выделяет наиболее важные статьи, а также связи между ними.