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人工智能知识工程发展调研报告(完整版).docx
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人工智能知识工程发展调研报告(完整版).docx
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[公司名称]
人工智能知识工程发
展调研报告
[文档副标题]
[日期】
知识工程
目录
人工智能知识工程发 展调研报告..................................................................................1
目录.............................................................................................107
4 知识工程..........................................................................................3
4.1 知识工程概念.....................................................................................3
4.2 知识工程发展历史...............................................................................109
4.3 人才概况......................................................................................110
4.4 论文解读......................................................................................113
questio n answering SOCial 11 etWOrkS knowledge extraction knowledge base linked data...............114
I 神触.................................................................................................122
ci................................................................................................127
4.5 知识工程最新进展...............................................................................130
人工智能发展报告
4 知识工程
4.1 知识工程概念
1994 年图灵奖获得者、知识工程的建立者费根鲍姆给出知识工程定义一将 知识集成到计算机系
统从而完成只有特定领域专家才能完成的复杂任务。在大数 据时代,知识工程是从大数据屮自动或半
自动获取知识,建立基于知识的系统, 以提供互联网智能知识服务。大数据对智能服务的需求,已经
从单纯的搜集获取信 息,转变为自动化的知识服务。我们需耍利用知识工程为大数据添加语义/知识,
使数据产生智慧,完成从数据到信息到知识,最终到智能应用的 转变过程,从而实现对大
数据的洞察、提供用户关心问题的答案、为决策提供支持、 改进用户体验等目标。知识图谱在以下应
用屮已经凸显出越來越重要的应用价值:
知识融合:当前互联网大数据具有分布异构的特点,通过知识图谱可以 对这些数据资源进行语
义标注和链接,建立以知识为中心的资源语义集 成服务;
语义搜索和推荐:知识图谱可以将用户搜索输入的关键词,映射为知识 图谱中客观世界的概念
和实体,搜索结果直接显示出满足用戸需求的结 构化信息内容,而不是互联网网页;
问答和对话系统:基于知识的问答系统将知识图谱看成一个大规模知识 库,通过理解将用户的
问题转化为对知识图谱的查询,直接得到用户关 心问题的答案;
大数据分析与决策:知识图谱通过语义链接可以帮助理解大数据,获得 对大数据的洞察,提供
决策支持。
我们根据知识工程生命周期各个阶段的关键技术,利用 屮近年來知 识图谱领域的高水平
学术论文,挖掘出了包括知识表示知 !"(#$%
&矢 '(知识集成和知识存储
等相关关键 词近年來全球活跃的学术研究。此外,结合知识图谱技术,本报告将以上研究领
域 表示为三级图谱结构,具体分析和处理的方法如下:
知识工
程
109
) 使用自然语言处理技术,提取每篇论文文献的关键词,据此,结合学科 领域知识图谱,将文
章分配到相应领域;
) 依据学科领域对论文进行聚类,并统计论文数量作为领域的研究热度;
*) 领域专家按照领域层级对学科领域划分等级,设计了三级图谱结构,最 后根据概念热度定义
当前研究热点。
知识工程三级知识图谱的详细数据可以参见本报告附录,或到 +,〃))#- 屮
直接下载原始数据。鉴于自动分析技术和论文釆集 的局限性,图谱还可以进一步完善,欢迎读者批评
指正,我们会根据根据读者的反 馈定期更新。
4.2 知识工程发展历史
回顾知识工程四十年多来发展历程,总结知识工程的演进过程和技术进展, 可以将知识工程分成
五个标志性的阶段,前知识工程时期、专家系统时期、万维 网 ) 时期,群体智能时期以及知识图谱
时期,如下图所示。
./0 时期:图灵测试一知识工程诞生前期
人工智能旨在让机器能够像人一样解决复杂问题,图灵测试是评测智能的是 手段。这一阶段主要
有两个方法:符号主义和连结主义。符号主义认为物理符号系 统是智能行为的充要条件,连结主义则认
为大脑(神经元及其连接机制)是一切智 能活动的基础。这一阶段具有代表性的工作是通用问题求解程
序(12):将 问题进行形式化表达,通过搜索,从问题初始状态,结合规则或表示得到目标状态。 其
中最成功应用是博弈论和机器定理证明等。这一时期的知识表示方法主要有逻辑 知识表示、产生式规则、
语义网络等。这一时代人工智能和知识工程的
图 3 知识工程发展历程
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