基于WEB的常识性知识共享平台的研究与实现

摘要

在国际人工智能界，常识性知识的处理一直被公认为是人工智能的核心难题。所谓常识，是相对于专业知识而言的，专业知识被广泛应用于各类专家系统和应用软件之中，人类积累的专业知识虽浩如烟海，但比起常识来，专业知识还只是小巫见大巫。
　　 专业知识的特征非常明显，但是针对实际要求解决的大量问题不仅仅是一定范围的专业领域，而是具有广泛意义的具体生活领域。然而，长期以来，由于缺乏一个有效的常识知识库的支撑，大量应用系统的使用受到了很大限制。
　　 本文将探寻一种可能的方法来一定程度的解决这个问题，它建立在一份已鉴定的观察报告：每一个普通人都有那些我们想赋予机器的常识。互联网的出现使数千人在不同时间通过合作建立体系成为可能，这种体系不是单一的个体或者团队能够建立的。
　　 文中的知识共享平台基于WEB的B/S结构，利用互联网吸引普通公众参与，收集他们在空闲时间提供的常识，来打造常识知识库。
　　 全文共分为七个部分。第一部分：介绍了常识获取的研究背景和国内外的研究现状，提出了本文研究的主要内容及意义。第二部分：介绍了本文获取常识的基本理论和基于WEB的B/S结构，描述了平台系统的组成和体系结构。第三部分：详细讲述了常识输入模块的设计，提出两种输入模式（直接输入、模板输入），就其中所用到的中文分词、词性标注及