结合预训练模型和语言知识库的文本匹配方法

针对文本匹配任务,该文提出一种大规模预训练模型融合外部语言知识库的方法。该方法在大规模预训练模型的基础上,通过生成基于WordNet的同义—反义词汇知识学习任务和词组—搭配知识学习任务引入外部语言学知识。进而,与MT-DNN多任务学习模型进行联合训练,以进一步提高模型性能。最后利用文本匹配标注数据进行微调。在MRPC和QQP两个公开数据集的实验结果显示,该方法可以在大规模预训练模型和微调的框架基础上,通过引入外部语言知识进行联合训练有效提升文本匹配性能。     

基于DSpace的敦煌学知识库研究

本文首先从系统功能及优势对开源软件DSpace进行介绍,然后,并从系统选型、拟突破的重难点问题开展敦煌学知识库研究。     

基于ASP与SQL的呼叫中心知识库系统的设计

本文介绍了B/S模式下的呼叫中心知识库系统的开发过程,系统使用ASP+VBScript语言和SQL Server2005数据库,后台实现用户登录管理(前台用户管理和后台用户管理)、分类管理等功能,前台用户登录系统后可查看各分类知识库内容。     

Frame知识的不一致性分析与修正

知识分析在知识库创建过程中十分重要,而知识的不一致分析是知识分析中的重要内容之一。基于框架表示法,分析了多种不一致的情况,并提出了相应的处理策略,用以检测和修正不一致的知识,以提高所获取知识的精度。Visual C++环境下的实验结果表明所提出的方法是可靠和可行的,为知识库的创建奠定了基础。     

高技术服务业知识库建设标准研究

本文介绍高技术服务业知识库建设过程中各子库应遵循的基本指标,分析了标准规范库、数据模型库、业务模型库、业务资源库、业务构件库、技术方案库、应用案例库的必备配置,并说明了数据库接口的基本要求。     

贵州省高校图书馆咨询知识库建设现状分析

在阐述总结咨询知识库内涵概念的基础上,以贵州省20所本科高校图书馆咨询知识库的建设现状为研究重点,对贵州省本科高校图书馆咨询知识库建设的类型、模式、分类内容、资源数量、存在问题进行分析,并提出改进措施和建议。     

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。为了考虑多种层次的语义并避免重要信息的损失,该文分别将“基于门控卷积的深层语义”和“基于交互注意力机制的浅层语义”通过门控感知机制相融合。在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验表明,该文方法与现有的CDSSM和BDSSM方法相比,效能有明显提升。此外,该文通过构造天文常识知识库,将问题与关系谓词映射模型移植到特定领域,结合Bi-LSTM-CRF模型构建了天文常识自动问答系统。     

基于FBS模型的儿童电动牙刷知识库设计研究

目的有效地将模糊的用户需求转变为明确的设计要求。方法以儿童电动牙刷为研究对象,以需求的认知、获取和表达—需求的转化—需求的呈现为研究思路,结合感性工学方法和FBS模型理论,研究基于FBS模型的感性工学应用方法模型。结果搭建了感性词汇和FBS模型单元基之间的有效映射,实现了从用户需求到设计要求之间的转化,产出了儿童电动牙刷的产品信息知识库。结论经过研究所搭建的儿童电动牙刷产品小型知识库完成了用户需求的呈现,一方面,用户通过搜索可以匹配到最符合自己需求的产品,另一方面,设计师既可以在知识库产品的基础上进行创新设计,又可以通过知识库检索大数据,掌握用户需求的变化趋势和方向,把握设计方向,避免重复工作,提高设计效率。     

2019年度案例

每一个案例背后都蕴藏着一次奇妙的交互体验,无论是技术的突破还是生态的赋能,各行各业不断前进不断尝试,都只为在每一次1+1>2的合作中实现对人类共同体的有益探索。工业互联网案例:基于数字孪生的石化行业网络化协同管控应用获选:2019年度优秀工业互联网案例提供方:石化盈科使用方:中国石化九江分公司案例描述:石化盈科推出的“基于数字孪生的石化行业网络化协同管控应用”基于全局工厂模型的数据和应用集成,实现数据库、规则库、模型库、知识库的有效整合及协同应用。     

基于语义网技术的海量数字档案智能挖掘方法

在海量数字档案智能挖掘中,以往使用的方法局限于简单的电子化数据,难以发现档案数据间的潜在逻辑,导致挖掘方法关联性不强.为此,本文设计了基于语义网的海量数字档案智能挖掘方法,利用电子资源聚合框架将数字档案资源聚合在一起,实现语义的关联,并在此基础上,构建具有知识关联网络的数字资源知识库,提供语义理解和资源共享,将知识库看作数据样本,通过决策树算法挖掘出用户所需的数据,返回给用户.实验结果表明,设计的基于语义网技术的海量数字档案智能挖掘方法支持度和置信度更高,数据并发性更强,说明该挖掘方法的关联性更强,在实际应用中能够满足用户需求.