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1.
基于本体的领域知识推理主要分为基于逻辑的领域知识检错推理和基于关系的领域蕴涵知识发现推理。对本体描述的领域知识进行推理,可以检测知识逻辑体系错误,减少领域本体构建繁琐的工作量,减轻对领域专家的依赖,发现领域蕴涵知识。在国共合作领域知识进行语义关系分析的基础上,提炼推理规则库,并分别运用TABLEAU算法和RETE模式匹配算法,在推理引擎Racer和Jena中实现了逻辑检错推理和蕴涵知识发现推理。  相似文献
2.
从信息构建看未来的知识管理   总被引:4,自引:0,他引:4  
化柏林 《情报学报》2004,23(4):463-468
本文从信息构建出发 ,进而引申到知识管理与知识推理 ,最终提出了知识基础工程。在设计并实现自然语言的语法开发平台时 ,产生了构建知识库的设想。利用语法开发平台 ,就可以对自然语言的语法进行开发 ,加上一个好的算法 ,就可以对大规模文本进行自动分析。对分析过的句子进行内容提取 ,并用面向对象方法和逻辑形式进行格式化 ,得到以面向对象为特征的常识知识库和以逻辑命题为特征的专家知识库 ,这应该是知识发现、知识管理的最高层次 ,也是知识工程的核心  相似文献
3.
颜梅 《声屏世界》2003,(9):39-39
播与说是同素异构的两种语言表达方式,各自的服务对象有所区别,一个是六十年来播音前辈们源于生活高于生活的艺术积累;一个是生活语言的新闻性应用。朱满叔等人指出:“一句话所传达的信息实际上包括两个方面:1、从纯粹的语言(句法和语法)规则所得出的信息;2、从所说的  相似文献
4.
本文结合基于事例推理和综合推理的特点,探讨了如何把综合推理方法引入到基于事例推理当中去,并给出了基于事例综合推理方法的一种公式,有一定的借鉴意义。  相似文献
5.
随着计算机的普及与快速发展,如何通过在批量数据中提取有效规则实现机器智能分类与推理,提高知识推理的有效性与准确率,成为当前知识服务领域的难题之一.文章基于本体(Ontology)的知识组织方式和粗糙集(Rough Set)理论的知识获取技术,针对批量数据的规则提取实现知识推理,提出知识推理模型ORSKM.ORSKM模型利用九元组构建领域本体,实现实例数据的语义化描述;从领域本体的属性中提取粗糙集的决策表,由决策表对领域本体关系进行领域知识知识库归约,获取领域知识相关的属性规则;通过粗糙集知识推理算法实现知识获取,最后通过实验对该知识推理模型进行验证.  相似文献
6.
参考国内外核心文献,从概念、发展历程、研究方法与趋势等角度,对情景和本体研究分别进行综述性分析,并着重阐述两个概念从隔离到逐渐融合的历程及情景本体的构建、集成、应用方法,为今后的相关研究提供理论依据与支撑.同时指出情景由单一学科、单一应用逐渐多维发展,情景本体建模将成为解决实际问题的重要方法之一,且本体集成在多维情景建模及多维知识融合上的应用等研究成为新的发展趋势.  相似文献
7.
参考国内外核心文献,从概念、发展历程、研究方法与趋势等角度,对情景和本体研究分别进行综述性分 析,并着重阐述两个概念从隔离到逐渐融合的历程及情景本体的构建、集成、应用方法,为今后的相关研究提供理论 依据与支撑。同时指出情景由单一学科、单一应用逐渐多维发展,情景本体建模将成为解决实际问题的重要方法之 一,且本体集成在多维情景建模及多维知识融合上的应用等研究成为新的发展趋势。  相似文献
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