• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2024/2025

Онтологии и семантические технологии

Статус: Маго-лего
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 32

Программа дисциплины

Аннотация

Цель курса — познакомиться с еще одним, более комплексным способом представления данных — “связанными данными” (Linked Data) или “знаниями” (knowledge) и преимуществами его использования в исследовательских задачах . Курс посвящён работе с модулями для извлечения и структурирования информации, базами знаний, а также валидации извлеченных данных и моделей. Часть курса посвящена изучению основ построения онтологий, и понятий «класс», «объект», “связь”, «наследование», “знание” и “граф” и “предметная область”.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Цель освоения дисциплины — познакомить студентов с подходами к формальному моделированию человеческого знания и дать практический опыт такого моделирования.
  • В процессе освоения курса студент: — узнает об основных принципах извлечения и структурирования информации из неструктурированных данных (изображения, текст) — научится использовать средства языка Python для работы со связанными данными (Linked Data) в задачах цифровой гуманитаристики. — научится строить онтологии и графы знаний на основе извлеченных данных — узнает об особенностях и преимуществах использования связанных данных в исследованиях
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • владение библиотеками языка Python для валидации извлеченных знаний и моделей извлечения/структурирования данных
  • владение библиотеками языка Python для извлечения информации из текста
  • владение библиотеками языка Python для построения графов знаний и онтологий
  • Знает теоретические основы онтологического инжиниринга
  • Понимает разницу между данными и знаниями
  • умение сформулировать исследовательскую задачу и обосновать использование связанных данных в ней
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Данные и знания. Отличия данных от знаний. Основные способы формального представления знаний. Место онтологий в инженерии знаний
  • Введение в инженерию знаний
  • Графы знаний в задачах цифровой гуманитаристики.
  • Организация знаний.
  • Онтологический инжиниринг: практическое применение
  • Knowledge mining.
  • Базы знаний
  • Knowledge + systems evaluation
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий Домашние задагния
  • неблокирующий Аудиторная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 2nd module
    0.2 * Аудиторная работа + 0.5 * Домашние задагния + 0.3 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Natalya F. Noy, & Deborah L. Mcguinness. (2001). Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.B329F4D

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Gavrilova, T.A. Knowledge Engineering: learning and application guide [Электронный ресурс] / T. A. Gavrilova, S. V. Zhukova; Graduate School of Management SPbSU. — SPb.: Publishing Centre “Graduate School of Management”, 2012. — p. 133. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/492828

Авторы

  • Большакова Елена Игоревна