基于XML平台的知识元本体推理

传统信息检索系统不能满足人们的知识需求的根本原因在于知识组织的深度在文献层次上 ,解决的办法是将文献知识的控制单位深入到知识的最小单位———知识元层次上。本体论和XML工具为实现文本知识元计算机抽取及知识推理提供了通用的基础平台     

国内知识元研究综述

分析国内知识元研究的现状,包括知识元的基本概念、类型、抽取、表示、链接与集成、应用等多个方面。针对知识元研究中的一些关键问题,提出自己的看法。     

基于知识元的知识标引

知识元是知识系统中的最小基元。基于知识元的知识标引可为用户提供具体的知识，是知识管理的新起点。本文在对知识元特征讨论的基础上，深入探讨了知识标引的各个环节。     

基于知识元的文本知识标引

本文提出了知识元标引的新概念,认为知识元标引是实现跨领域知识集成与知识发现的基础。对文本知识元类型,标引规则,人工知识元抽取,软件知识元抽取,人工知识元修改,知识元面向对象表示,知识元对象链接等进行了分析和试验。开发出了“数值知识元”模型,取得了理论与方法的验证,证明了该方法的先进性和实用性。     

面向科技文献知识表示的知识元本体模型

[目的/意义]随着科技文献资源的急剧增长,用户淹没在科技文献的海洋中,为用户提供快速、精准的细粒度知识元服务将成为未来文献知识检索的发展趋势。[方法/过程]在分析科技文献文本结构的基础上,逐步深入到科技文献的内容中,以期通过构建一种面向科技文献知识表示的知识元本体模型,将科技文献内容中句义完整的细粒度知识点表示成具有统一结构的知识元。[结果/结论]以一篇科技文献为实例,展示笔者提出的基于知识元本体模型的科技文献知识表示方法,但该示例仅呈现了科技文献中引言部分的相关知识点,需进一步验证该知识元本体模型的有效性。     

基于XML的PDF文档信息抽取系统的研究*

首先设计了科技论文的DTD文档，然后分析了PDF文档的结构。在此基础上， 我们介绍了PDF文档信息抽取系统的设计框架。该框架以上述DTD为模板，把以PDF格式表示的科技论文解析转换为有效的XML文档。     

网络专题知识组织知识元自动抽取系统的设计与实现

采用Visual studio.NET 开发平台,使用C#程序设计语言以及XML知识描述和数据存储,对网络专题知识组织和知识元自动抽取系统进行开发设计。对该系统的文本信息预处理、快速汉字结合自增长分词、词频全文精确统计等重要功能的设计与实现进行了深入研究。     

国内知识元相关研究现状

文章利用“中国知网”以及其他数据源,对国内期刊1993年至今公开发表的知识元相关研究的文献进行调研,从理论探索与实践成果两个方面,对研究现状进行了分析,认为国内知识元相关研究取得了不俗的成绩,将知识元的理论应用于中文知识管理是切实可行的,但同时在知识元研究范畴、粒度把握、知识元构建方面还存在一系列问题,有待进一步深入研究。     

专业社交媒体中的主题知识元抽取方法研究

[目的/意义]以汽车论坛例，提出一种针对专业社交媒体文本的主题知识元抽取方法。[方法/过程]首先，通过LDA模型提取出汽车论坛中文本的主题，并进行去重，形成主题列表；其次，基于融合主题特征的深度学习模型T-LSTM模型构建适于汽车论坛本文的情感分析模型；然后，通过计算各词汇在图模型TextRank中的重要性与各词汇的Word2Vec主题相似度，抽取情感关键词与关键句，用于对文本主题与情感倾向的解释与补充；最后，对上述方法进行集成，输出结构化的主题知识元。[结果/结论]实验结果中，抽取得到的主题知识元合格率达到69.1%，表明本文提出的主题知识元抽取方法，能够围绕知识主题较为准确地抽取知识元，实现知识的结构化转换。     

基于XML的知识管理系统的研究

本文介绍了知识管理的基本概念，XML技术的特点，提出了基于XML的知识管理系统模型，把XML技术引入到知识管理系统中，来构建企业的知识管理系统。最后，介绍了基于XML知识管理系统Eknowledge的体系结构和工作原理。     

概念地图在知识表示和知识评价中的应用(Ⅰ)——概念地图的基本内涵

概念地图是针对特定主题的个人结构化知识的一种图示方法。构成概念地图的基本要素有关系、命题、等级、意群、交叉关系和示例等。概念地图有其理论基础。其研究领域包括对其作为知识表示工具的研究,以及其作为知识评价和提取工具的研究。概念地图在知识管理中的应用,有利于知识创新、交流和共享,并可用于知识评价等。图1。参考文献36。     

知识单元研究述评

知识单元是知识控制与处理的基本单位,是一切知识管理活动的前提和基础。文献单元、信息单元和知识单元是三种主要的知识单元形态。从知识单元的概念、特征、类型、比较和应用五个方面对当前知识单元研究现状进行了梳理和总结。知识单元在知识表达、知识组织、知识检索、知识计量、知识挖掘和知识发现等方面具有广泛的应用。参考文献114。     

XML及SVG在图像信息表示中的应用及研究现状分析

XML具有良好的数据存储格式、可扩展性、高度结构化、便于网络传输等优势。XML对图像对象的标识主要通过SVG来实现。SVG的特点是:对矢量图的支持、对图像过滤操作的支持、对动画的支持、由文本构成图像、对点阵图的兼容。完全基于XML的SVG同时继承了XML的特性。XML和SVG技术相结合,前景是广阔的。参考文献7。     

知识资源的语义表示和出版模式研究——以Nanopublication为例

海量科学文献和数据为科学研究和交流带来了前所未有的巨大挑战,而传统出版物存在机器可读性差、缺乏知识关联性、不利于新的科学结论发现与传播等不足。本文以概念网络联盟(Concept Web Alliance)提出的纳米出版物模式(Nanopublication)为例,介绍面向大数据处理的新的知识资源语义表示、组织和出版模式,介绍其含义、核心模型、表示形式、构建方法,并从出版、知识组织、知识服务等多角度探讨其应用价值,以期为研究者了解知识资源的语义表达、组织和出版提供参考和帮助。图3。表1。参考文献18。     

知识活动中的知识单元与知识计量研究

人类社会的知识活动根据其特征可以分为知识创造活动、知识管理活动和知识利用活动三类。知识计量贯穿知识活动全过程,但知识创造、知识管理和知识利用过程中对知识进行计量采用的知识单元不同。知识单元的构建是突破知识计量研究瓶颈的关键。参考文献16。     

基于MUDs的面向特定领域的知识管理模型研究

提出一种基于MUDs的改进知识管理模型。模型综合利用知识抽取与知识可视化手段,通过促进特定领域的隐性知识的转换及显性知识的保存,达到知识创造与知识共享的目的。     

大数据环境下知识表示与知识组织方法应用

伴随着大数据正在从概念到问题解决的关键转型期,如何发挥核心价值与作用是知识服务业面临的机遇与挑战。论文首先梳理与定量分析知识表示和知识组织理论方法体系及研究进展,其次从实践出发,阐述了在复杂产品设计中的知识需求分析与表示、设计知识的分类与设计领域知识的组织。最后,归纳总结了图书情报领域在知识服务过程中应该实现的三个突破,以及如何抓住四个关键环节的体会。     

基于NLP的知识抽取系统架构研究*

在参考自然语言处理平台及知识抽取系统的系统结构的基础上，提出一个基于NLP的知识抽取系统的详细设计方案。自然语言处理过程包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等8大模块；知识抽取过程包括论文类型分析、篇章结构分析、知识抽取、知识表示4大模块。通过对基于NLP的知识抽取系统架构的研究，明确自然语言处理与知识抽取的关系，分析出知识抽取的系统流程及关键技术。