Извлечение знаний (англ. knowledge extraction) — создание знаний из структурированных (реляционных баз данных, XML) и неструктурированных источников (тексты, документы, изображения). Полученное знание должно иметь формат, позволяющий компьютерный ввод, и должно представлять знания так, чтобы облегчить логические выводы. Хотя по методике процесс подобен извлечению информации (обработке естественного языка, англ. Natural language processing, NLP) и процессу «Извлечения, Преобразования, Загрузки» (англ. Extract, Transform, Load, ETL, для хранилищ данных), главный критерий результата — создание структурированной информации или преобразование в реляционную схему. Это требует либо преобразования существующего формального знания (повторного использования идентификаторов или онтологий), либо генерацией схемы, основанной на исходных данных.
Группа RDB2RDF W3C[1] занимается стандартизацией языка для извлечения среды описания ресурса (англ. resource description frameworks, RDF) из реляционной базы данных. Другой популярный пример извлечения знаний — преобразование Википедии в структурированные данные и отображение в существующее знание (см. DBpedia и Freebase).
После стандартизации языков представления знания, таких как «среда описания ресурса» (англ. Resource Description Framework, RDF) и «язык описания онтологий» (англ. Web Ontology Language, OWL), много исследований проводилось в этой области, особенно относительно преобразования реляционной базы данных в RDF, способности распознавания, обнаружения знаний и обучения онтологий. Основной процесс использует традиционные методы извлечения информации и методы «извлечения, преобразования и загрузка» (англ. extract, transform, load, ETL), которые преобразуют данные из исходных форматов в структурированные форматы.
Следующие критерии могут быть использованы для попыток категоризации в этой теме (некоторые из них обеспечивают извлечение знаний из реляционных баз данных)[2]:
Президент Обама призвал в среду Конгресс включить расширение налоговых каникул для студентов в пакет экономического стимулирования, утверждая, что эта политика даст более крепкую поддержку.
При построении представления реляционной базы данных (РБД, англ. relational database) стартовой точкой часто служит диаграмма сущность-связь (англ. entity-relationship diagram, ERD). Обычно каждая сущность представлена как таблица базы данных, каждое свойство сущности становится столбцом в этой таблице, а связь между сущностями показывается внешними ключами. Каждая таблица обычно определяет конкретный класс сущностей, а каждый столбец определяет одно из свойств этой сущности. Каждая строка в таблице описывает экземпляр сущности, однозначно определённый главным ключом. Строки таблицы вместе описывают набор сущностей. В эквивалентном RDF представлении того же набора сущности: