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Graphes de connaissances
Définition :
Les graphes de connaissances sont des structures de données utilisées en intelligence artificielle et en sciences cognitives pour représenter des connaissances de manière organisée sous forme de nœuds interconnectés. Ces graphes permettent de modéliser des informations complexes et de mettre en relation différentes notions pour faciliter l'apprentissage automatique et la compréhension des données.
Les graphes de connaissances : quand l'intelligence artificielle rencontre les sciences cognitives
Les graphes de connaissances, ou knowledge graphs en anglais, sont des structures de données qui visent à représenter les connaissances et les relations entre elles de manière plus proche de la manière dont les humains les comprennent. Ce concept interdisciplinaire est au croisement de l'intelligence artificielle, des sciences cognitives et des sciences de l'informatique cognitive.
Qu'est-ce qu'un graphe de connaissances ?
Un graphe de connaissances est composé de différents éléments, tels que des entités, des concepts et des relations entre eux, représentés sous forme de nœuds et de liens dans un réseau. Chaque entité ou concept peut être lié à d'autres de manière à représenter des relations sémantiques spécifiques.
Par exemple, dans un graphe de connaissances sur le domaine de la biologie, on pourrait avoir des entités telles que "cellule", "ADN", "protéine" et des relations indiquant comment ces entités sont liées les unes aux autres (par exemple, "composé de", "régule", etc.).
Applications des graphes de connaissances
Les graphes de connaissances sont utilisés dans de nombreux domaines, notamment la recherche d'information, la recommandation de contenu, la compréhension du langage naturel, l'analyse de réseaux sociaux, etc. Leur structure flexible et leur capacité à capturer des relations complexes en font un outil puissant pour modéliser et exploiter les connaissances.
Par exemple, Google utilise un graphe de connaissances pour alimenter le panneau d'informations affiché sur le côté des résultats de recherche, fournissant des informations contextuelles sur des sujets recherchés.
En conclusion, les graphes de connaissances représentent une avancée majeure dans la manière dont nous pouvons organiser, naviguer et exploiter les connaissances dans le domaine de l'intelligence artificielle et des sciences cognitives. Leur utilisation continue à évoluer et promet des applications toujours plus innovantes dans un avenir proche.
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