基于文本分析的知识获取系统设计与实现

知识获取一直以来都是构建专家系统的瓶颈问题.针对该问题,利用自然语言处理技术,设计并实现一个针对化学科技文献进行分析的知识获取系统,并对其关键技术进行分析.系统对输入文本进行分词及词性标注,在此基础上,使用Tregex在句法分析树上进行实体识别,同时利用依存关系进行搭配词识别.实验结果表明了该系统的有效性.     

社会群体角色本体建模及其公理获取

提出社会群体角色本体的知识获取方法、建模方法和本体表示方法,包括社会群体、社会群体角色、社会群体角色动作、社会群体角色关系、社会群体角色关系公理等相关知识的获取方法。采用模板技术对社会群体角色本体进行建模,运用框架语言描述本体,实现社会群体角色本体中的公理获取及自动生成。     

基于模型的知识获取及其一个范式

一、引言 知识获取被认为是知识工程的瓶颈,正如NIIs-。n田所指出的:“·…系统所需的成百条规则和上千个事实往往都是靠访问有关应用领域的专家来获取的,要把专家们的知识表示成事实和规则(或者任何其它形式的表达式)往往是一个枯燥而费时的过程,使这种知识获取过程自动化将是人工智能技术的一大进步.回顾历史,第一代知识获取技术是七十年代所广泛采用的“会晤”方式,即由计算机专家与领域专家长期交流;第二代知识获取技术则以八十年代计算机的辅助应用为特色;进入九十年代后,人们提出了高度集成的知识获取环境,这种环境提供从编辑、有效…     

基于服装知识本体的知识获取与联通分析

服装知识在服装知识查询系统、计算机辅助服装工艺设计和服装智能教学系统等高技术产品中具有重要的作用,因此有必要建立一个健壮、协调、具有良好联通性的服装知识库,以便为用户/服装设计师提供更为便捷和良好的知识服务。为此,论文提出了一种基于知识本体的服装知识获取方法,设计了较为完善的服装概念本体体系。另外,提出了知识联通的方法,以解决不同的知识源之间存在的如下问题一是知识的不一致性,二是知识粒度(Granularity)不同,三是知识的精度不同,以尽可能保证所获取知识的一致性、完备性和精确性。     

基于本体论的民族知识获取与分析

1.引言民族学是一个非常重要的学科,它与语言学、宗教学、地理知识和历史知识等都有密切的联系。许多计算机应用系统都需要大量的民族文化、宗教、历史等知识。例如自然语言理解(词法和语法分析)、民族知识教学系统、民族知识的普及等等都离不开有关民族的基础和专业知识。但在人工智能中,民族知识的获取及知识表示一直得不到足够的重视。Harvard大学有一个ad2000的项目,其中包含了一千多个民族。但ad2000项目主要是为基督教的传播服务的,它虽然在尽可能地收录民族,但它对民族的描述主要是针对宗教,并没有给出     

基于神经网络的知识获取

本文提出了用基于规则专家系统与神经网络的集成，该系统实现了从实例中自动获取知识的功能．在产生和控制不完全情况方面提高了专家系统的推理能力．它使用无导师学习算法的神经网络来获取正规数据，并用一个符号生成器把这些正规的数据变换成规则．生成规则和训练后的神经网络作为知识库嵌于专家系统中．在诊断阶段，为了诊断不明情况，可同时使用知识库和人类专家的知识，而且系统可以利用训练过的神经网络的综合能力进行诊断，并使不相符数据完整化．     

基于本体的领域知识表示和获取

本体的方法是新的知识表示的有效手段。文章讨论分析了利用RDR和FCA对领域知识表示和获取,以及在此基础上的本体的构建方法。探讨了在这种机制下如何实现对领域信息的抽取。     

基于专利的知识获取系统研究

应用现有的数据库技术、专利知识以及专家系统技术，研制了一个基于专利的知识获取系统，方便了以数据库为载体的专利知识系统的管理维护一体化。     

基于情感上下文的语音情感推理算法

针对前后相邻情感语句的情感变化存在相互关联的特性,提出基于情感上下文的情感推理算法.该算法首先利用传统语音情感特征和上下文语音情感特征分别识别待分析情感语句的情感状态,然后借助情感交互矩阵及两类情感特征识别结果的置信度对待测试语句的情感状态进行融合推理.在此基础上,建立语音情感上下文推理规则,利用该规则根据相邻语句的情感状态对待分析情感语句情感状态进行调整,最终得出待分析情感语句所属的情感类别.在自行录制的包含6种基本情感数据库上的实验结果表明,与仅采用声学特征的方法相比,文中提出方法平均识别率提高12.17%.     

动态上下文知识的获取与共享

上下文感知系统需要获取和共享多种上下文知识,不仅包含环境参数的具体取值,也包含对环境状态描述时所用的词汇,也就是概念.上下文知识具有与生俱来的动态性,在设计时难以预知系统可能涉及的上下文信息.而大多数已有的系统缺乏完善的动态上下文知识维护机制,因此不支持上下文感知应用的运行时的扩展.提出一个基于本体的层次化上下文模型,以及基于此模型的动态上下文知识获取与共享框架(DCASI).框架中按需分散获取机制让各类上下文知识出自最有资格定义它的实体,使得上下文知识充足而又不冗余;双库集中共享机制按共享的不同作用维护两个知识库,有效支持了新上下文知识的定义和发现.原型系统验证了本框架的有效性.     

大学水平的“数学分析知识”的获取和分析研究

在过去的几十年里,数学软件系统变得越来越强大和复杂.各种数学系统的集成变得非常有意义.基于Web的分布式数学平台使得与数学相关的活动（称之为数学服务）都可以在Web上得以实现.所有这些都需要一个底层的、可共享的、面向内容的知识库作为支撑.本文介绍一个大学水平的、可共享的数学分析知识库的获取和分析方法.NKIMath采用基于本体、框架、逻辑和类型的形式表示,采用面向概念的知识获取方法,从一套大学本科数学分析课本（2本）中获取了所有主要概念和定理.本文还总结和分析了知识获取过程中出现的错误.     

基于传感器的远程设备知识获取系统的设计与实现

越来越多的企业根据生产工作的需要,在某些特定场所部署了一些无人值守的远程设备,以实现数据采集、告警、控制与知识发现等功能。本文提出了一种远程设备知识获取系统的设计与实现方式,该方式具有广泛的适用性。     

基于免疫算法的故障诊断知识获取方法

随着系统设备和功能的日益复杂化,各种故障现象成因越来越复杂,智能故障诊断系统作为人工智能技术在故障诊断领域的应用,在实践中取得了较好的成效,但诊断知识获取一直是系统建造中的瓶颈问题,机器学习是目前采用较多、也较为有效的一种方法。该文基于从已有的诊断经验事例中学习获取知识的思路,借鉴免疫理论的相关概念,设计了新的知识获取模型,利用免疫算法,按照预定的优化目标函数,生成最优的诊断知识,通过对一故障实例知识获取的应用,验证了该方法的可行性。     

基于主题的文本句情感分析

近年来,针对互联网在线信息的情感分析已经成为自然语言处理领域的一个研究热点。提出一个基于主题的情感向量空间模型,它将文本的潜在主题特征融入情感模型中,结合情感词典,利用多标签分类算法,对文本中句的情感极性进行分析与研究。实验结果表明,基于主题的情感向量空间模型在句的情感极性判断上取得了令人满意的效果。     

基于描述逻辑的上下文知识获取与推理方法

针对上下文感知计算中缺乏清晰统一的模型与自动推理支持的问题,提出一种基于描述逻辑的上下文知识获取与推理方法。该方法首先提出了一种本体引导的上下文模型框架,根据抽象层次的不同将上下文模型分为元模型与领域特定模型两层结构;然后采用描述逻辑表示语言SHOIN(D)形式化描述该上下文模型,设计上下文模型向描述逻辑知识库的转换算法。最后以一个实际案例说明该方法的可行性。     

基于本体的医学知识获取

In this paper, we introduce an ontology-mediated method for medical knowledge acquisition and analysis.Using the method we establish an ontological structure and ontologies for the Medical Knowledge Base (or NKIMed ). To check the consistency of the acquired knowledge, we use a set of medicine-specific axioms. These axioms are also used in knowledge inference, and interconnection between diiferent medical concepts. Finally, two applications of NKIMed, i.e. intelligent teachinu systems and speech diagnosis are illustrated.