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Réseaux sémantiques
Définition :
Les réseaux sémantiques sont des modèles informatiques utilisés en sciences cognitives et en intelligence artificielle pour représenter la connaissance de manière structurée. Ils sont composés de nœuds (représentant des concepts) reliés par des arêtes (représentant des relations), permettant de capturer et d'organiser les informations de manière logique pour faciliter le raisonnement et la compréhension.
Réseaux sémantiques : un outil puissant en sciences cognitives
Les réseaux sémantiques sont un concept clé en sciences cognitives, en intelligence artificielle et en sciences de l'informatique cognitive. Ils constituent un modèle puissant pour représenter et organiser les connaissances de manière structurée. En effet, les êtres humains utilisent naturellement des réseaux sémantiques pour organiser les informations dans leur esprit.
Structure des réseaux sémantiques
Les réseaux sémantiques se composent de nœuds (ou concepts) reliés par des arêtes (ou relations). Chaque nœud représente un concept ou une entité, et les arêtes définissent les relations entre ces concepts. Par exemple, dans un réseau sémantique représentant des animaux, les nœuds pourraient être "chien", "chat", "oiseau", et les arêtes pourraient représenter les relations "est un", "a comme prédateur", etc.
Applications des réseaux sémantiques
Les réseaux sémantiques trouvent de nombreuses applications dans le domaine de l'intelligence artificielle, notamment pour la représentation des connaissances et la résolution de problèmes. En utilisant des réseaux sémantiques, les machines peuvent mieux comprendre le sens des mots et des phrases, ce qui est essentiel pour des tâches telles que la recherche d'information, la traduction automatique ou le traitement du langage naturel.
En conclusion, les réseaux sémantiques sont un outil précieux en sciences cognitives et en intelligence artificielle. Leur capacité à organiser les connaissances de manière structurée et à représenter les relations entre les concepts en fait un élément essentiel pour le développement de systèmes intelligents.
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