知识挖掘

摘要： 医疗健康知识挖掘在人工智能和大数据时代受到了学界的极大关注,目前已经成为信息抽取和文本挖掘中的重要研究方向。在基于深度学习的实体识别、实体关系抽取、问答系统以及知识图谱构建研究中,各类语义资源、数据集和工具已经成为开展医疗健康知识挖掘的重要保障。该文首先对医疗健康知识挖掘中需要使用的UMLS、MeSH和SNOMED CT等语义资源进行了系统梳理,并详细分析了各类语义资源的实际应用场景,指出了中文语义资源存在的问题和不足;其次对英文和中文的电子病历、医学文献和在线健康数据集进行了重点论述,并对数据集的应用任务进行了分析;最后论述了常见的医疗健康文本处理工具和系统,并就其具体应用进行了讨论。该文为国内更好地开展医疗健康知识挖掘提供了参考。

摘要： 针对银行客户数据维度高、量级大和冗余特征多等问题,提出了一种借鉴多模态融合思想的综合特征筛选方法,通过计算并比较数据集中各特征的综合贡献度来对冗余特征进行筛选。基于真实银行客户数据特点,给出了一种包括类型转换及离散化、缺失值填充和标准化三部分的数据预处理方案,并对真实银行客户数据进行预处理;利用Pearson相关系数、随机森林、量化先验认知以及提出的多模态视角下的综合特征筛选方法对预处理后数据集中的冗余特征进行筛选,并分别提取到14个、8个、15个和11个特征;根据实验研究结果,从定性与定量两个层面对四种特征选择方法的特征选择效果进行充分比较。实验结果表明,提出的一种借鉴多模态融合思想的综合特征筛选方法能够有效弥补不同特征选择方法间的缺陷,降低数据维度,进而提升银行客户分类模型性能。

摘要： 冲压零件试制用于检验工艺方案和模具设计的合理性,是冲压零件制造的一个关键环节。为了有效地积累和重用冲压零件试制过程中形成的各类知识,提出了试制过程知识库及其知识获取方法。试制过程知识库包括制件特征、缺陷类型、缺陷原因及调整方法等内容,对前三部分内容进行了编码,便于通过挖掘制件特征、缺陷类型和缺陷原因之间的关联关系,得到更深层次的制造知识。针对某冲压件制造企业,分析了拉深件的试制过程记录,开发了拉深件试制过程知识库及知识挖掘器。实践表明,采用该知识库,提高了工艺规划和模具设计的质量,以及零件试制的成功率。

摘要： 新能源项目档案是面向全球能源转型战略、响应国家节能减排号召、开展新能源工程项目建设的重要记录材料。立足于《“十四五”全国档案事业发展规划》,推进业务建设、强化技术应用、加大知识挖掘与安全管控,有利于完善新能源项目档案工作体制机制,提升新能源企业档案管理效率。

摘要： 该成果将数字版权管理(DRM)、装备制造业信息资源库的内容管理、信息检索技术和电子商务工具整合为一体的无缝的数字化信息资源平台,实现装备制造业基础信息资源库的优质数字内容的安全发布和销售收益。通过建立文字、图表、标准规范、2D和3D图形、音像视频、仿真动画、实验测试等跨媒体形态的装备制造业信息资源数字内容类型定义,对装备制造业信息知识挖掘形成有序的并且关联的各类知识进行存储和管理,分类梳理出服务于装备制造业所需的基础知识资源库、聚集知识资源库、知识应用案例库、深度知识资源库、产品电子样本库等为核心的复合数字内容,利用数据检索与关联技术进行整合,以最适合的形式来表现相关的内容,为装备制造业企业和用户提供不同力度的、多种层次的、优质丰富的数字资源。提供超过50万个机械零部件的2D/3D模型标准库。

摘要： 融合精准教育、多领域知识和多种应用技术的个性化教育是大数据时代的新型工程培养模式。面对这种知识协同的需求,本文应用知识图谱和知识挖掘技术相结合,构建一种基于知识关联树的知识服务体系;融合了“知识”、“资源”、“用户”和“服务”4个核心要素,构建知识结构与资源相互联系的关联树,同时将用户的学习需求映射成核心知识关联树,实现为用户提供推荐精准学习路径(关联的核心知识集)和学习资源的知识协同服务。

摘要： 本文介绍了知识管理和档案情报的内涵,梳理了知识管理与档案情报工作的关系,阐述了知识管理在档案情报工作中的作用,分析了实现知识管理与档案情报工作一体化的途径。档案和情报工作融入知识管理可全方位提升档案和情报管理价值,实现知识共享大平台的新工作模式,提升档案和情报管理能力。基于此,本文针对知识管理与档案情报工作进行一体化分析。

摘要： 在科技竞争日益激烈的背景下,精确、高效、多源的科技情报基础服务对科技进步、创新发展的支撑作用日益重要。采用知识融合方法对多种来源的科技情报核心数据进行抽取、转化、合并、知识挖掘,使核心情报数据具有统一的语义结构,可提升基础情报价值,从而为更高效科技情报服务提供基础保障。

摘要： 基于隐患排查信息的知识挖掘对于工程安全管理具有重要的支持作用。自然语言处理(natural language processing,NLP)技术是目前实现文本知识挖掘的重要方法,知识挖掘的深度和精度是该类方法的重要衡量指标。为了提升水电工程安全隐患文本知识挖掘效率,本文提出了一种结合文本分类与文本挖掘技术的隐患文本知识挖掘方法。该方法利用RoBERTa-wwm-CNN混合深度学习模型进行隐患文本快速智能分类,在此基础上,通过绘制隐患词云图实现不同种类隐患管理要点的可视化分析,以词共现网络构建为基础,分析隐患数据间的内在联系。将该方法应用于白鹤滩水电站安全隐患文本挖掘分析,与现有较先进的文本分类模型相比,本文所提模型精度有所提升,验证了所提模型的优越性。

摘要： 赫哲族语言文学类非物质文化遗产遍布世界级、国家级、省级、市级、县级等五个层级保护体系,其知识挖掘和建立数据是实现数字化保护和知识共享的途径与关键。赫哲族非物质文化遗产资源的知识挖掘以从非物质文化遗产抽取出相应知识元素的知识属性为前提,有非物质文化遗产代表性项目、传承人、研究机构和团体、研究文献等。数据库除了文献数据库以外,语言文学非物质文化遗产数据库包括伊玛堪、特伦固、说胡力、嫁令阔等四个子库,还有音视频资料库。

摘要： 图书馆作为一个生长着的有机类生命体,面对用户个性化的知识需求,经常会调整自身的数据结构或聚类方式,以适应用户需求,基于大数据的知识挖掘为图书馆的个性化服务提供了坚实的数据基础,本文通过对大数据环境下图书馆知识挖掘过程以及相关技术的研究,为图书馆知识高效利用提供理论与技术支撑,以期为更多读者提供更加智能化的信息服务.

摘要： 情报分析计算是情报学区别于其他学科的重要标志，是情报研究的核心业务所在。随着信息技术飞速发展和信息化时代的来临，日益累计的大数据环境给情报分析工作带来了巨大的挑战，传统基于个人经验和简单统计式的情报分析方法已经无法满足海量信息语义提炼和知识关联的需求，这在很大程度上影响了情报分析工作的深度和效率。针对这种现状，当前迫切需要构建适应大数据时代特征的情报计算分析体系，利用大数据分析挖掘技术，对海量数据进行目标导向性的知识挖掘和可视化表征，对获取的情报知识进行高效存储管理，为情报知识的扩散、利用和知识创新提供信息化支撑。

摘要： 智能化选煤厂的发展已有七不单还任重道远.发展的关键是要着眼于建设完整的、以选煤专业技术为核心的、从大数据系统、智能控制、智能管理、智能装备、云平台建设等方面着手的智能化体系.其关键核心技术是选煤知识挖掘与决策支持.

摘要： 本研究本着"语块本位"的汉语教学理念,运用语料库语言学方法,以新、老HSK词汇大纲为主要依据,针对韩国新闻媒体抽样语料库中所见中韩交集汉字词,进行根词相关性分析,探讨中韩双语学习"语典"用构式语块遴选原则.本研究对"语块本位"的汉语教学、"对韩汉语教学语典"的编撰以及中韩双语教学资源库的建设等都具有积极的理论意义和实践参考价值.

摘要： 方证关系历来是辨证施治的精髓和核心.方证相关研究虽获得了许多实践经验,但仍缺少标志性研究成果.在中医文献历时研究中实现中医药方证研究命题的标准化和自然科学化是方证研究可持续发展的重要前提.海量中医文献文本的收集、语料库(语料云)技术的发展使大规模历时方证文献研究方法成为可能。方证文献研究也将进入大数据背景下的实证性定量研究时代。构建基于语料库技术的大规模中医文献语料库是开展方证文献知识挖掘的有效方法.

摘要： 信息整合与知识挖掘技术已经在创新型文献数据库的构建中占据很重要的地位.而本体作为一种知识的表达与组织形式,也被引入到文献知识数据库的信息整合与知识挖掘中.本文构建出一个小型的乙肝病毒蛋白质本体,并初步尝试将其运用到知识挖掘型乙肝专题文献数据库的构建中,能更加方便文献的检索、实现对文献的自动知识分类以及知识的发现与挖掘,并能提高用户检索与获取信息及知识的效率.

摘要： 作者结合工作实际以及对当下新形势的认识,分析了科技科技情报工作的作用,阐述了科技翻译在情报工作中的实际意义,以及在新形势下如何发挥科技翻译的作用开展科技情报研究与服务,展开情报创新工作的措施：跟踪国内外各种文献的基础上，强化国际互联网资源的挖掘和跟踪，系统梳理出国外航空科技相关重点、核心网站，建立，全面、系统、持续地跟踪国外航空科技发展重大动向与重大突发事件，迅速地向有关部门和科研一线提供情报研究成果。在获取外文信息时，翻译人员要尽可能地理解专业，掌握技巧，以收集能为已用的信息。情报工作者不能仅仅是一名翻译员和编辑，也应是技术与方法的比较师，问题的综合分析师，现代技术的评论师，技术状况的鉴定师，经验、方法、手段的推荐者。善于知识挖掘，将隐性信息转化为显性信息，充实情报信息资源数据库，提供更有效的利用。当然，注重积累很有必要，在新时期还得学会使用各种先进的分析工具和方法，对各种来源的信息进行定量与定性的深度分析与判断，对情报信息进行深度加工，提供高质量的研究报告，为科研工作提供切实有效的参考作用。

摘要： 促进学生对生物学科本质理解十分重要,教师在教学中可以运用异同对比的方法在观察生命现象、了解生命结构与功能、理解生物类群特征以及掌握生命规律四个方面进行教学设计.通过该教学方式对生物学知识内涵进行挖掘,以此提高学生对知识的掌握,促进学生对知识体系建构能力的提升,并加强对生物学科本质的理解.

摘要： 促进学生对生物学科本质理解十分重要,教师在教学中可以运用异同对比的方法在观察生命现象、了解生命结构与功能、理解生物类群特征以及掌握生命规律四个方面进行教学设计.通过该教学方式对生物学知识内涵进行挖掘,以此提高学生对知识的掌握,促进学生对知识体系建构能力的提升,并加强对生物学科本质的理解.

摘要： 促进学生对生物学科本质理解十分重要,教师在教学中可以运用异同对比的方法在观察生命现象、了解生命结构与功能、理解生物类群特征以及掌握生命规律四个方面进行教学设计.通过该教学方式对生物学知识内涵进行挖掘,以此提高学生对知识的掌握,促进学生对知识体系建构能力的提升,并加强对生物学科本质的理解.

摘要： 一种用于复杂网络的分布式知识数据挖掘装置和方法，该装置采用分布式计算平台，由控制单元、计算单元和人机交互单元三部件组成，其创新关键是将数据挖掘中繁杂的聚类算法所需的计算量分配在不同的服务器完成，提高数据挖掘的效率。还能针对不同知识数据运用不同准则计算知识数据的关系度及其权值，使得其结果更加可信。且在知识数据挖掘过程中采用二级聚类模式：第一级聚类结果较为粗略，但计算复杂度很低；第二级聚类的计算复杂度较高，但结果更为精准；本发明将二者有效结合，比传统一级聚类模式在时间复杂度和聚类精准度上都得到很大的改善。本发明采用可视化直观展示网络结构及动态演化过程，为学科发展、热点研究领域的预测提供参考。

摘要： 一种用于复杂网络的分布式知识数据挖掘装置和方法，该装置采用分布式计算平台，由控制单元、计算单元和人机交互单元三部件组成，其创新关键是将数据挖掘中繁杂的聚类算法所需的计算量分配在不同的服务器完成，提高数据挖掘的效率。还能针对不同知识数据运用不同准则计算知识数据的关系度及其权值，使得其结果更加可信。且在知识数据挖掘过程中采用二级聚类模式：第一级聚类结果较为粗略，但计算复杂度很低；第二级聚类的计算复杂度较高，但结果更为精准；本发明将二者有效结合，比传统一级聚类模式在时间复杂度和聚类精准度上都得到很大的改善。本发明采用可视化直观展示网络结构及动态演化过程，为学科发展、热点研究领域的预测提供参考。

摘要： 本发明公开了一种基于全面药物知识图谱的知识驱动药物再利用的系统。该方法通过系统集成多个药物知识库来设计和开发药物知识图谱，构建生物医学知识图谱的人工智能算法。本发明利用基于路径搜索和嵌入数据表示的方法构建药物知识图谱并从中挖掘有价值的信息，并且允许机器学习模型预测候选药物的用途。本发明前期实验结果表明，该方法不仅可以通过挖掘文献有效地发现新药，而且可以为候选药物提供相应的作用机理。它可能是当前传统药物发现方法的补充方法。这种知识驱动的方法是一种有效的药物重用策略，可支持大规模预测和案例研究。

摘要： 本公开提供了一种运维知识的挖掘方法，可以应用于人工智能技术领域。该运维知识的挖掘方法包括：获取至少一个工单的文本数据；通过第一神经网络模型对文本数据进行命名实体识别，以确定出至少一个实体；对确定出的实体进行实体对齐；通过第二神经网络模型对文本数据进行分类，以确定出文本数据的工单类型；根据工单类型和经过实体对齐的实体，生成运维知识。本公开还提供了一种运维知识的挖掘装置、设备、存储介质和程序产品。

摘要： 本发明公开了一种基于数据挖掘和树状结构的河流相知识图谱反推方法，属于自然语言处理技术领域。该方法包括如下步骤：1、通过在河流相文献中运用命名体识别抽取实体并通过人工完善实体种类；2：根据步骤1的实体种类构建层级关系主要为岩性关系和结构关系；3：根据步骤1和步骤2构建专家领域河流相知识图谱；4：根据步骤3构建河流相树状结构节点，使得每个节点都存在于一个树状结构当中；5：根据步骤4，构建河流相反推方法，并通过专家输入单个实体或实体组合反推出河流相层级关系的组合比率并筛选出最佳的可能性。本发明适用于异构数据的信息获取和分析工作。

摘要： 本发明公开了一种基于智能的气动设计知识挖掘平台及挖掘方法，平台包括：全局敏感性分析模块，用于基于NIPC的全局敏感性分析方法进行目标函数对设计变量的敏感性计算，得到单个状态下、线分布或面分布的目标函数对设计变量的敏感性；聚类分析模块，用于采用自组织映射对设计变量和目标函数进行聚类分析，得到目标函数与目标函数、设计变量与目标函数的相关性；决策树模块，用于使用决策树算法进行数据挖掘，得到设计变量对目标函数的重要程度，以及目标函数最优化所需的设计变量变化规则。本发明能节约大量的计算资源，能对大量的计算结果进行总结、挖掘，发掘许多潜在的设计人员感兴趣的设计知识，发现未知的设计规律，具有很大的工程价值。

摘要： 本发明的基于大规模对话数据知识挖掘的知识库构建方法、系统及终端，通过多层次知识挖掘算法根据所述大规模中医医疗对话数据挖掘对应的中医业务知识，并获得融合所述中医业务知识的中医对话话题层次知识库。本发明通过多层次挖掘算法自动挖掘对话数据中有价值的知识，多维度构建与完善现有的中医业务知识库，提高知识库建立和完善的效率。

摘要： 本发明属于知识挖掘技术领域，具体涉及一种基于跨模型、跨语言知识建模的知识挖掘方法。本发明挖掘方法实施过程中，对多语言新闻知识进行挖掘，其所构建的不同知识模型之间具有一定的隔离性，同时具有一定的关联性，针对不同的源语言素材和知识模型，采用监督知识抽取方法和非监督知识抽取方法相结合的方式进行知识抽取，并将知识抽取过程获取到的知识和知识模型进行映射，在跨语言知识融合层面上，基于开源百科库、开源知识库实现跨语言知识库建设，基于跨语言链接进行知识融合对齐。最终，完成跨模型、跨语言知识建模及知识挖掘，获得所需的跨语言新闻知识库。

摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱技术的制度档案知识挖掘处理方法，属于知识图谱构建技术领域，包括以下步骤：设置知识库的基本模式，构建知识库；基于实体和关系标注平台的方法对原始文档集合中的制度文档的数据进行标注，将平台文本标注数据转换为文本序列标注数据；将文本序列标注数据做为输入，进行深度学习模型的训练和测试，生成标注和实体关系的抽取模型；基于抽取模型对增量的制度文档进行抽取，作为预标注结果；对抽取出来的实体制度与摘要中存在大量的相关关联制度名称进行知识融合；对知识融合后的实体进行知识审核后存储到知识库；对制度与制度之间、制度与子制度之间、制度和条款之间进行关联显著提高了知识的利用效率和价值。

摘要： 本发明公开了一种临床医学实体识别方法及临床实验知识挖掘方法，临床试验知识挖掘方法，包括：临床医学实体识别，临床试验论据挖掘，临床试验结果推理。本发明在BERT预模型基础上，增加了RCT的摘要文献的进一步预训练，获得临床试验领域的文本模型，并将实体类别信息融入模型预测，提升了临床试验实体挖掘任务的效果；在信息抽取阶段，识别出PICO实体的同时，将IC和包含O的证据性句子匹配上，再判断IC和O的逻辑关系，并且本发明充分利用了BERT的掩码语言模型架构进行预测。