基于知识图谱的学科单选题考点提取研究

在人工智能快速发展的今天,智能教育逐渐成为一大研究热点。在自然语言处理方面对智能教育中智慧学习的探究,提出根据知识图谱和学科规则确定单选题考点,主要介绍知识图谱的构建和单选题考点的提取这两方面内容。通过建立一个开放性的知识图谱,不断实现学科知识的扩充。为提取考点,首先将单选题分类、分词以及替换相似词,然后通过检索图谱得到单选题的候选考点集,最后通过学科规则定位知识点及其所属章节,便于学生有针对性地复习教材知识。在所收集的C++试题集上的实验结果表明,通过知识图谱和规则可较为准确地提取出试题考点。     

知识图谱推荐系统研究综述

推荐系统可以在海量的数据信息中获取用户偏好,从而更好地实现个性化推荐,提高用户体检,以及解决互联网中的信息过载问题,但推荐系统仍然存在冷启动和数据稀疏问题。知识图谱作为一种拥有大量实体和丰富语义关系的结构化知识库,不但能够提高推荐系统的准确性,还能够为推荐项目提供可解释性,从而增强用户对推荐系统的信任度,为解决推荐系统中存在的一系列关键问题提供了新方法、新思路。首先针对知识图谱推荐系统进行研究与分析,以应用领域为分类依据将知识图谱推荐系统分为多领域知识图谱推荐系统和特定领域知识图谱推荐系统,同时根据这些知识图谱推荐方法的特点进一步分类,对每类方法进行定量分析和定性分析;之后列举出知识图谱推荐系统在应用领域中常用的数据集,对数据集的规模和特点进行概述;最后对知识图谱推荐系统未来的研究方向进行展望和总结。     

知识图谱研究综述

知识图谱是以图的形式表现客观世界中的概念和实体及其之间关系的知识库,是语义搜索、智能问答、决策支持等智能服务的基础技术之一.目前,知识图谱的内涵还不够清晰;且因建档不全,已有知识图谱的使用率和重用率不高.为此,本文给出知识图谱的定义,辨析其与本体等相关概念的关系.本体是知识图谱的模式层和逻辑基础,知识图谱是本体的实例化;本体研究成果可以作为知识图谱研究的基础,促进知识图谱的更快发展和更广应用.本文罗列分析了国内外已有的主要通用知识图谱和行业知识图谱及其构建、存储及检索方法,以提高其使用率和重用率.最后指出知识图谱未来的研究方向.     

基于知识图谱的智能问答研究综述

基于知识图谱的问答是近年来研究热点,从基于模板、语义解析、深度学习、知识图谱嵌入四方面介绍基于知识图谱智能问答实现,归纳了各类方法的优缺点,及尚未解决的关键问题。结合当前人工智能技术发展,重点介绍了基于深度学习的智能问答,有助于更多研究者投身于智能问答研究,根据不同行业需求研发适用于不同领域的问答系统,提高社会智能化信息服务水平。     

知识图谱平台综述

近年来,知识图谱被广泛研究和应用。为了能够更加准确、高效地维护知识图谱的全生命周期,以及对知识图谱进行更多复杂的操作,大量知识图谱平台被设计、开发和应用。而开发者通常是基于他们所拥有的知识图谱而进行设计和开发的,缺少对知识图谱平台整体上的认识以及对应用场景特殊性需求的理解。通过调研当前主流的43个知识图谱平台,分别从知识图谱平台的功能、架构和应用三个角度对其进行系统性地分析和研究,旨在使平台开发和使用人员对知识图谱平台有更深入的认识,进而促进知识图谱平台被高效地开发和使用。     

知识图谱问答领域综述

近年来,随着知识图谱的发展,利用给定的知识图谱数据自动得出人类自然语言问题的答案成为了时下的研究热点,诸如Siri和小爱同学的问答系统已经广泛投入使用.得益于深度学习的引入,该领域的各子课题虽然有所突破,但依然存在需要攻克的难点,例如多跳推理和策略组合等.本文从主流的构建方法为切入点,归纳总结该领域研究现状以及所面临的...     

面向关系型数据与知识图谱的数据集成技术综述

目前,各个国家和地区均已将大数据视为重要的战略资源.然而,大数据时代普遍存在数据流通困难、数据监管不足等问题,致使数据孤岛现象严重,数据质量低下,数据要素潜能难以释放.这驱使研究人员探索数据集成技术,以打破数据壁垒、实现信息共享、提升数据质量,进而激活数据要素潜能.关系型数据和知识图谱作为两种至关重要的数据组织与存储形式,在现实生活中应用广泛.为此,聚焦关系型数据和知识图谱,归纳总结并分析实体解析、数据融合、数据清洗3方面的数据集成关键技术,最后展望未来研究方向与趋势.     

基于知识图谱的保险领域对话系统构建

在当前人工智能技术发展的热潮中,对话系统已经越来越实用化。与一般的闲聊对话系统不同,特定领域的对话系统是基于知识,带有上下文推理的实用性对话系统。保险领域是典型的特定领域,介绍了一种保险相关领域对话系统的基本构建方法 ,可以帮助用户快速、实用地在某特定领域和场景下构建对话系统,且具有一定的推广性和拓展性。     

知识图谱研究综述

随着信息化社会的来临,各种互联网技术应运而生,数字信息已然成为当今社会中商家必争的宝贵财富资源。众多数字信息中,怎样帮助用户精准筛选出有效信息是当前搜索引擎所面临的巨大挑战。传统的互联网搜索仅仅是基于本文的链接,搜索时仅单纯的给出包含搜索词的网页,让用户去网页中寻找答案,这种检索方法耗时耗力,还不能准确给出用户想要的答案。由此谷歌率先提出以知识图谱(Knowledge Graph)为技术基础的的搜索引擎,这是搜索引擎界的一次重大变革。它以图的形式表现客观世界中的概念和实体及其之间关系,现如今广泛应用于语义搜索、智能问答、决策支持等智能服务领域。本文针对什么是知识图谱、如何表示构建知识图谱及知识图谱的主要应用作了详细阐述,希望更多的读者可以了解知识图谱及其对人工智能发展的巨大贡献。     

从F03项目资助情况分析我国自动化学科的发展现状与趋势

国家自然科学基金是国家支持自动化学科基础研究的主要渠道之一.本文以2014-2018年国家自然科学基金资助项目统计数据为依据,详细分析了五年间信息科学部F03自动化学科在面上项目、青年科学基金项目、地区科学基金项目、重点项目和海外及港澳学者合作研究项目所获资助情况.参考科学基金的资助项目数量、金额及研究内容等方面,及中国学者在自动化领域的研究成果分析了我国自动化学科的研究现状.根据2014-2018年各国学者对自动化学科的研究成果贡献量和关键词热度,将我国自动化学科研究水平与国际先进水平进行了比较,并进一步分析了自动化领域的发展趋势与展望.     

基于知识背景的计算学科课程内容组织

针对目前计算机课程教学内容只侧重知识点的现象,提出基于知识背景的计算机课程教学基本思想。教学内容的组织是保证课程教学效果的重要因素,将知识点与知识背景有机结合,利于学生全面掌握知识,提高学习兴趣。本文根据高校计算学科课程知识的特点,对计算学科课程知识背景的类型加以分析总结,阐述基于知识背景的高校计算学科课程内容的组织原则,并以离散数学结构课程为例,探究基于知识背景的高校计算机课程内容组织方法。     

面向知识自动化的自动问答研究进展

将自动问答系统从基于文本关键词的层面,提升到基于知识的层面,实现个性化、智能化的知识机器人,已成为自动问答系统未来的发展趋势与目标.本文从知识管理的角度出发,分析和总结自动问答领域的最新研究成果.按照知识表示方法,对代表性自动问答系统及关键问题进行了描述和分析;并对主流的英文、中文自动问答应用和主要评测方法进行了介绍.     

Knowledge Sharing Analytics: The Case of IT Workers

ABSTRACT

The current study proposes a new framework for knowledge sharing (KS) analytics among information technology (IT) workers, based on an electronic source of collaborative software used by IT developers. It attempts to formulate a new objective way to measure actual KS. The findings confirm previous reports of differences in KS motivation between internal and external IT workers. The metrics of electronic source footprints proposed in this study have confirmed that the KS level of external IT workers is significantly lower than that of internal IT workers. Several practical implications for better knowledge management (KM) are discussed, including the measuring of KS levels on an ongoing basis, and practices that should be considered when employing external IT workers, in order to motivate collaborative behaviors and team work in IT departments.     

基于事件抽取的学科建设知识图谱构建与应用

学科建设是高校发展的核心,随着高校学科建设的不断深入与强化,学科建设信息持续增加,且以离散的文件组织形式难以对学科建设成果进行高效的管理,不利于后续分析与评估工作的开展.针对此问题,对学科建设知识图谱的构建及相关应用进行了研究.首先通过BERT-BiLSTM-CRF模型对学科建设文本进行事件抽取,并使用爬虫进行相关知识的补充.然后选择属性图模型存储知识,完成学科建设知识图谱的初步构建.基于构建好的知识图谱,搭建了学科建设可视化系统,并引入最小斯坦纳树算法实现智能问答应用.最后,通过对学科建设事件抽取与智能问答方法进行实验分析,验证了本文所提出方法的有效性.     

基于知识背景的高校计算学科教学方法探讨

如何提高高校计算学科课程的教学质量,培养更多计算学科的有用人才,是计算学科教育工作者长期关注的问题。该文从建构主义理论出发,分析了知识背景对高校计算学科教学的作用,探求高校计算学科课程的基于知识背景的教学方法。     

基于Access Grid和知识管理的智能OA系统的研究和实现

为了处理电子政务中复杂的协作,满足多个处于不同地域、采用不同操作系统和安全策略的主体交互的需要,利用Access Grid及知识管理技术,提出一个知识管理四层架构,实现了一个基于Access Grid和知识管理的智能办公自动化(OA)系统,有效提高了电子政务的效率.     

基于层次化语义框架的知识库属性映射方法

面向知识库的自动问答是自然语言处理的一项重要任务,其旨在对用户提出的自然语言形式问题给出精练、准确的回复.目前由于缺少数据集,存在特征不一致等因素,导致难以使用通用的数据和方法实现领域知识库问答.因此,该文将"问题意图"视作不同领域问答可能存在的共同特征,将"问题"与三元组知识库中"关系谓词"的映射过程作为问答核心工作...     

以词汇知识驱动的词网自动对映

机读字典蕴藏着非常丰富的词汇语意知识,这些知识可由自动化方式粹取出来,有效地利用在各种自然语言处理相关研究上。本研究提出一套方法,以英文版的WordNet 作为基本骨架,结合比对属类词与比对定义内容两种技巧,将WordNet同义词集对映到朗文当代英汉双语词典之词条。并藉由这个对映将WordNet同义词集冠上中文翻译词汇。在实验部分,我们依岐义程度将词汇分为单一语意与语意岐义两部分进行。在单一语意部分的实验结果,以100%的涵盖率计算,可获得97.7%的精准率。而在语意岐义部分,我们得到85.4%精准率,以及63.4%涵盖率的实验结果。     

基于元数据的对象关系映射研究

持久化框架较好地解决了关系型数据库的对象持久化问题,对象关系映射是持久化框架的核心内容。参考MOF标准,本文设计了面向对象和面向关系的元数据模型,在分析属性映射和关系映射的基础上,介绍了基于元数据的对象关系映射,最后讨论了利用XML技术的实现。