Извлечение знаний

• Извлечение знаний — создание знаний из структурированных и неструктурированных источников. 
• Полученное знание должно быть представлено в машиночитаемом формате для облегчения логического вывода. 
• Извлечение знаний отличается от извлечения информации (NLP) и ETL тем, что результат выходит за рамки структурированной информации. 
• RDB2RDF W3C стандартизирует язык для извлечения фреймворков описания ресурсов (RDF) из реляционных баз данных. 
• Примеры извлечения знаний: связывание сущностей, преобразование реляционных баз данных в RDF, извлечение из структурированных источников в RDF. 
• Извлечение из источников на естественном языке требует более сложных методов из-за неструктурированности данных. 
• NLP включает лингвистическую аннотацию, традиционное извлечение информации, извлечение информации на основе онтологий, изучение онтологий, семантическую аннотацию и семантическую аннотацию. 
• Инструменты для извлечения знаний включают NLP-инструменты, инструменты для извлечения информации из реляционных баз данных, инструменты для извлечения знаний из существующих программных систем и инструменты для обнаружения знаний.