Delivered at:: School of Linguistics

Course type:: Compulsory course

When:: 2 year, 2 module

Instructor

Bolshakova, Elena I.

Полная версия программы учебной 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 — 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

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

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

Экзамен
Домашние задагния
Аудиторная работа

Промежуточная аттестация

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

Список литературы

Авторы

Большакова Елена Игоревна

Master’s Programme 'Computational Linguistics'

Onthologies and Semantic Technologies

Instructor

Программа дисциплины