- Un graphe de connaissances, également appelé réseau sémantique, représente un réseau d’entités du monde réel telles que des objets, des événements, des situations ou des concepts.
- Un graphe de connaissances est une base de données qui permet aux systèmes d’IA de traiter des données complexes et interdépendantes.
Les entreprises utilisent de plus en plus des IA applications pour prendre des décisions. Cependant, les systèmes d’IA n’ont pas encore atteint leur plein potentiel en tant que solutions fiables à des problèmes complexes. Ni l’IA ni le graphe de connaissances ne sont des technologies nouvelles; ce n’est que récemment qu’elles ont mûri et uni leurs forces. Alors que les données et la puissance de calcul ont alimenté leur essor au cours de la dernière décennie, c’est la combinaison puissante des deux qui a suscité l’intérêt pour l’IA contextuelle.
Le concept de graphe de connaissances
Un graphe de connaissances, également appelé réseau sémantique, représente un réseau d’entités du monde réel — telles que des objets, des événements, des situations ou des concepts — et illustre les relations entre elles. Ces informations sont généralement stockées dans une base de données orientée graphe et visualisées sous forme de structure graphique, d’où le terme de « graphe » de connaissances.
Un graphe de connaissances se compose de trois éléments principaux: les nœuds, les arêtes et les étiquettes. Tout objet, lieu ou personne peut être un nœud. Il convient également de noter que les définitions des graphes de connaissances varient et que certaines études montrent que les graphes de connaissances ne sont pas différents des bases de connaissances ou des ontologies.
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La construction de graphes de connaissances dopée par l’IA
Les données sont partout. L’IA est devenue indispensable pour stocker et organiser de vastes quantités d’informations – en utilisant le « graphe de connaissances ». Le graphe de connaissances est une base de données qui permet à un système d’IA de traiter des données complexes et interconnectées. Il stocke les informations sous la forme d’un réseau de points de données reliés par différents types de relations. Le graphe de connaissances alimente la recherche sur Internet, les systèmes de recommandation et les chatbots.
Au cours des dix dernières années, l’apprentissage profond et les architectures de transformeurs encodeur-décodeur ont fondamentalement changé le domaine de l’intelligence artificielle, améliorant considérablement les techniques de perception des connaissances. Les réseaux de neurones peuvent désormais utiliser des données à l’échelle du réseau pour apprendre des modèles de langage de manière totalement non supervisée, stockant ainsi de vastes quantités de connaissances de base. La plupart des données dans une entreprise existent généralement sous forme de documents textuels.
Par conséquent, la construction d’un graphe de connaissances basé sur ces données nécessite une analyse d’extraction d’information personnalisée pour l’identification des entités et l’extraction des relations. Ce processus est également connu sous le nom de remplissage de base de connaissances, et l’une de ses tâches consiste à remplir des slots.
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L’application et le potentiel de l’IA combinée au graphe de connaissances
Éducation: L’éducation revêt une grande importance pour le développement de la société humaine. De nombreuses recherches se sont concentrées sur le déploiement d’applications intelligentes pour améliorer la qualité de l’éducation. Plus précisément, à l’ère du big data, le traitement des données devient une tâche difficile en raison de la complexité et de la nature non structurée des données éducatives. Par conséquent, les systèmes éducatifs intelligents ont tendance à utiliser des données structurées, telles que les graphes de connaissances. Certaines applications basées sur les graphes de connaissances soutiennent le processus éducatif, avec un accent particulier sur le traitement des données et la diffusion des connaissances.
Recherche scientifique: En plus de créer des cartes de connaissances académiques, de nombreux chercheurs utilisent les graphes de connaissances pour développer une variété d’applications bénéfiques à la recherche scientifique. Un modèle de gestion des publications scientifiques est proposé pour aider les non-chercheurs à appréhender les approches de durabilité issues de la réflexion de recherche. Ils ont construit un réseau académique basé sur le graphe de connaissances pour gérer les entités scientifiques. Les entités scientifiques, y compris les chercheurs, les articles, les revues et les organisations, sont interdépendantes en termes de propriétés.
Réseaux sociaux: Avec le développement rapide des médias sociaux tels que Facebook et Twitter, les réseaux sociaux en ligne ont pénétré la vie humaine et apporté de nombreux avantages tels que la construction de relations sociales et un accès pratique à l’information. Divers graphes de connaissances sociaux sont modélisés et appliqués pour analyser des informations clés à partir des réseaux sociaux. Ces graphes de connaissances sont généralement construits sur la base des activités des personnes et de leurs publications sur les médias sociaux, et sont appliqués à de nombreuses applications ayant différentes fonctions.