Co to jest ekstrakcja wiedzy?

Ekstrakcja wiedzy to proces korzystania z różnych źródeł informacji w celu stworzenia spójnego banku wiedzy. W ramach tego podejścia ekstrakcja często korzysta z zakresu zarówno strukturalnych, jak i nieustrukturyzowanych źródeł. W przypadku sukcesu ekstrakcja wiedzy powoduje solidne dane, które można łatwo odczytać i interpretować przez dany program, umożliwiając użytkownikowi końcowym wykorzystanie tej formalnej wiedzy w dowolnym celu, którego pragnie.

Kilka różnych źródeł może być wykorzystywanych w procesie ekstrakcji wiedzy. W zakresie strukturalnych źródeł dane mogą być wyodrębnione z różnych rodzajów relacyjnych baz danych lub pewnego rodzaju rozszerzalnego języka znaczników lub źródła XML. Nieustrukturyzowane źródła, takie jak obrazy, różne formy dokumentów edytora tekstu, arkusze kalkulacyjne, a nawet tekst przechwycone w programach w stylu notatnika, mogą być wykorzystywane w ramach procesu ekstrakcji. Tak długo, jak źródła są czytelne dla programu wykorzystywanego do zarządzania wiedzą extProces Raction, można je wykorzystać jako źródła, które rozszerzają potencjał projektu, który jest rozwijany za pomocą ekstrakcji i umożliwia ostateczną wiedzę wyprodukowaną jest użyteczna.

Istnieje kilka typowych zastosowań, które występują wraz z ekstrakcją wiedzy. Jednym częstym przykładem jest możliwość przechwytywania danych z nieustrukturyzowanego źródła i włączenia do pewnego rodzaju strukturalnego źródła wiedzy. Wyodrębnienie danych znalezionych w relacyjnych bazach danych i wykorzystanie ich do tworzenia nowych dokumentów lub korzystania z dokumentów elektronicznych do importowania danych do relacyjnych baz danych, jest kolejnym przykładem tego, w jaki sposób ten rodzaj ekstrakcji może przyspieszyć udostępnianie wiedzy formalnej bez konieczności ręcznego wprowadzania danych, które są już dostępne z innego źródła. To ponowne wykorzystanie istniejącej wiedzy w jakimś nowym formacie jest często bardzo pomocne w wielu scenariuszach, co umożliwia wykorzystanie tej wiedzyw sposób, który mógł nie być możliwy w przypadku istniejącego źródła. W ten sposób użytkownik może tworzyć źródła, które są idealne dla wielu różnych aplikacji, a nie tylko tych istotnych dla oryginalnego domu formalnej wiedzy.

Przy użyciu ekstrakcji danych możliwe jest skorzystanie z ogromnej hurtowni danych, łatwego importowania i eksportowania danych jako sposobu stworzenia nowego źródła, które jest użyteczne dla określonego celu. Te nowo utworzone źródła z kolei również znajdują miejsce w hurtowni danych i mogą być ostatecznie wykorzystane do tworzenia nowych ekstrakcji, które są wykorzystywane do zaspokojenia nowszych potrzeb użytkowania. Mając to na uwadze, ekstrakcję wiedzy można postrzegać jako bardzo pomocne narzędzie, które pomaga w jak największym wykorzystaniu wszystkich zasobów, upraszczając wiele zadań związanych z dzieleniem się tej formalnej wiedzy.