human
Veuillez expliquer ce qu'est la "découverte des connaissances"
gpt
L'extraction de connaissances est la création de connaissances à partir de sources structurées (bases de données relationnelles, XML) et non structurées (textes, documents, images). Les connaissances qui en résultent doivent être dans un format lisible et interprétable par machine et doivent représenter les connaissances d'une manière qui facilite l'inférence. Bien qu'il soit méthodiquement similaire à l'extraction d'informations (NLP) et à l'ETL (entrepôt de données), le critère principal est que le résultat de l'extraction va au-delà de la création d'informations structurées ou de la transformation en schéma relationnel. Elle nécessite soit la réutilisation de connaissances formelles existantes (réutilisation d'identifiants ou d'ontologies), soit la génération d'un schéma basé sur les données sources.
Le groupe RDB2RDF W3C normalise actuellement un langage d'extraction de cadres de description de ressources (RDF) à partir de bases de données relationnelles. Un autre exemple populaire d'extraction de connaissances est la transformation de Wikipédia en données structurées ainsi que la mise en correspondance avec les connaissances existantes (voir DBpedia et Freebase).