Data: wtorek, 04.04.2023, godz. 11:00-12:00
Prelegent: Agnieszka Ławrynowicz (Politechnika Poznańska)
Streszczenie: W prezentacji dokonam wprowadzenia do zagadnienia ekstrakcji i konstrukcji grafów wiedzy oraz typowego procesu, jaki prowadzi do uzyskania grafu wiedzy gotowego do aplikacji. Graf wiedzy jest współczesną formą reprezentacji wiedzy w postaci sieci semantycznej z dodanymi ograniczeniami. W grafie wiedzy schemat danych, często oparty na ontologiach, stanowi tylko jego niewielki fragment. Z kolei grafy wiedzy są skoncentrowane na instancjach, których liczba w typowym grafie wiedzy może być ogromna. Ta skala wymaga odpowiednich metod akwizycji wiedzy, wykorzystujących ekstrakcję informacji, eksplorację danych, uczenie maszynowe, co stawia wyzwania związane z weryfikowaniem poprawności, kompletności, spójności czy też aktualności wiedzy. W prezentacji omówię nie tylko pojawiające się w tych obszarach wyzwania, ale też rozwiązania. Całość zagadnień zilustruję na przykładach pochodzących z różnych projektów, w których brałam udział bądź którymi kierowałam, w tym z dziedziny humanistyki cyfrowej, żywienia oraz modelowania eksperymentów uczenia maszynowego.
Miejsce: B1-7/8 oraz online