知识提取

摘要： 近距空战数据是飞行员空战经验的具体体现,其知识提取与应用对于无人作战飞机提升近距自主空战决策效率和空战效能至关重要.围绕近距空战数据研究的必要性与研究思路进行阐述,从多元时间序列分类识别、分割聚类、预测3个角度对近距空战数据知识提取与应用关键技术进行分析,重点对机动轨迹识别、态势评估与目标状态预测进行综述与方案设计.

摘要： 知识模型的构建与所属领域紧密相关。面对航天产品研制中存在的知识资源分散、结构化和体系化程度不够高等诸多问题,面向航天领域的知识资源,从知识分类、知识要素提取、要素间关系分析等维度提出知识模型构建原则和方法,同时按照载体形式的不同分为文档类知识、软件类知识、图纸类知识和实物类知识等知识类别,探讨不同类别知识的属性要素及其关键要素的提取;进一步基于本体思想分析知识模型构建流程,并以单类别知识模型和综合性知识模型构建作为具体实例进行分析,为支撑航天产品研发中的知识体系构建提供参考。

摘要： 测试文档是产品的重要组成部分,与测试数据紧密相关,且有严格的编制要求。针对以往测试文档编写中存在的重复繁琐、灵活性不高、效率低下等问题,运用数据到文本的生成理论,该文提出了一种基于知识提取的测试文档生成方法。该方法首先对原始的测试记录数据进行分析和理解,重点进行电子表格的表头识别和单元格关联关系识别,抽取出表格数据的逻辑关系;再根据规范化的测试本体,转换成规范的知识表达,形成测试知识的结构化表示并记录于测试知识库中;最后通过局部文档模板的填充,逐步形成整体的测试文档。该方法解决了灵活多变的测试记录导致的软件重复开发的一系列问题,有利于测试结果的有效利用。此外,自底向上的文档构造方式有助于按需展现内容,提高测试文档的可读性。

摘要： 为了更深入地理解飞行器气动布局设计优化中多目标/多设计变量间的影响关系,提高优化模型的科学性及优化效率,对基于数据挖掘技术的飞行器气动布局隐含设计知识提取问题开展了探索研究.以高升阻比滑翔飞行器布局设计优化问题为例,基于当前比较有代表性的方差分析、等度量映射、决策树、自组织映射4类机器学习算法对气动布局优化设计中产生的中间数据进行了挖掘分析.对不同方法得到的升阻比、横/侧向稳定性及容积率4种目标性能间的权衡关系,目标性能与设计变量间的敏感性关系及产生较优布局外形的设计变量取值规则进行了综合对比分析,凝练形成了适用于该类飞行器的设计知识,同时对4种方法的特点及适用性进行了总结分析,给出了相关结论.

摘要： 德国数学家开普勒说:“数学研究的是千变万化中不变的关系”。《数学课程标准》指出,要让学生“获得适应未来社会生活和进一步发展所必需的数学知识(包括数学事实、数学活动经验)以及基本的数学思想方法和必要的应用技能”。对学习主体而言,学习是一种经历,只有当经历提升为经验时,学习才具备了真正的价值和意义,二度开发则是从经历中提炼出经验的重要途径。

摘要： 梳理长江三角洲区域IT岗位知识需求及其与薪酬间的关系,为IT专业大学生就业、创业选择、知识补缺提供参考。首先,设计Python Scrapy与正则表达式finditer及元字符结合的程序,以抓取人才招聘网IT岗位职责知识文本,并对文本中IT专业知识字段分类、计数;其次,对获取的数据进行分析;最后,研究IT岗位人均知识需求量与人均薪酬相关性问题。

摘要： 梳理长江三角洲区域IT岗位知识需求及其与薪酬间的关系,为IT专业大学生就业、创业选择、知识补缺提供参考.首先,设计Python Scrapy与正则表达式finditer及元字符结合的程序,以抓取人才招聘网IT岗位职责知识文本,并对文本中IT专业知识字段分类、计数;其次,对获取的数据进行分析;最后,研究IT岗位人均知识需求量与人均薪酬相关性问题.

摘要： 为了解决万维网上的数据日益庞杂、数据间互联效率较低的问题,知识图谱技术成为国内外研究的热点.本文以知识图谱中的几个关键技术为主要研究对象,分析了知识图谱技术在医学、电商等重要领域中的构建过程,并且重点分析了基于知识图谱技术的应用案例,依此设计了知识图谱的通用架构框,该架构对于知识图谱技术未来的研究及其应用具有重要意义.

摘要： 为了提高交通标志识别效率及准确性,在研究了深度神经网络、特征提取模基础上,设计了一种包含主干网络和辅助网络的孪生网络.孪生网络中主干网络和辅助网络使用相同的训练集.首先对主干网络进行训练,使其收敛于交通标志训练集;其次,通过知识提取帮助辅助网络进行训练,从而获得更好的交通标志识别率;最后,对辅助网络模型进行剪枝,从而降低总体网络计算成本.仿真分析结果表明,所提方法在保证一定识别率情况下,能够大幅降低网络参数.仿真结果进一步验证了所提系统的有效性.

摘要： 笔者在长期教学中发现西藏生的思维发展困难有如下几个因素:一是西藏生知识储备量少,记忆速度慢且保持时间不长,思维发展如无根之物,无水之源;二是知识提取困难,不知如何使用;三是西藏生具体形象思维强,感性具体思维难以上升到理性思维,抽象逻辑思维更是发展缓慢。因此寻找适合促进西藏生思维发展的途径有着现实的重要意义。笔者通过概念图在化学教学实践的运用,认为概念图的制作和应用能有效地促进西藏生思维发展。

摘要： 大数据因其巨大的潜在价值,得到世界广泛关注和研究.大数据广泛可用,但数据规模庞大网络结构复杂,目前仍难从中提取知识.研究的核心在于网络中相关关系,而势科学理论中信息作用机制也体现在相关关系,即差别与联系.通过计算与比较各数据维度信息势,就能有效认识大数据中各数据维度的相关关系主要性和知识含量,从而提高知识提取能力.

摘要： 概念格是数据分析与知识提取的一种有效工具,由于概念格的完备性及精确性,采用概念格提取不确定知识存在较大的局限性.粗糙集理论是处理不确定性知识的一种有效数学工具.为了提高概念格的知识提取的能力,使其能够处理不确定性知识,本文针对决策形式背景,采用粗集理论中上下近似来描述内涵所拥有的外延,给出了一种新的概念格结构:粗糙概念格.并在此基础上给出了一种粗糙概念格的构造方法,从而加强了概念格处理不确定性知识的能力。

摘要： 本文在原有贝叶斯网络分类器的基础上构造判定树，从而将贝叶斯网络分类器中蕴含的分类判定知识更直观地呈现给用户。将此方法应用于银行信用卡资信评估的分类分析，成功地获得了有指导意义的信息。进一步的工作包括研究构造判定树的其它的属性选择标准.更高效的剪枝策略，以及充分利用这种树的判定结果的非确定性提取更多有意义的知识如概率分类规则等的方法。

摘要： 将百科辞典中的知识形式化,是使用计算机进行知识服务的根本基础.目前的主要方法是在人工建立语言知识库的基础上计算机对于词条释文进行句法语义分析,或者直接由知识专家对词条释文进行形式化改写.这两种方法都需要大量的高级人力的投入.我们试图用计算机自动提取百科辞典中的知识,主要思路是降低要求,只提取有充分的、明确的形式特征的显性知识,并且先由人工模仿计算机进行提取,建立起显性知识的数据库,供计算机系统进行训练和测试.本文详细介绍了百科辞典中人物传记条目释文中显性知识的表示规范,包括知识点的取舍,简单知识和简单知识组的形式化表示方法,以及显性的复杂知识的提取方法.

摘要： 本文介绍北京语言大学计算机系语言信息处理研究所近来的研究工作,包括百科辞典知识提取,文本按语体分类,面向语言教学研究的汉语语料库检索工具,分词和简单短语归并.

摘要： 专家系统是化工过程故障诊断最常用的技术之一。专家系统的基础是专家知识，而知识获取一直是专家系统的瓶颈 问题，所以知识提炼是开发化工过程故障诊断专家系统的关键技术。本文提出了一种基于GEP 的化工过程故障诊断知识的 提取技术。该技术与领域专家结合能有效提取故障诊断知识，可以作为化工过程故障诊断专家系统的知识获取手段。

摘要： 专家系统是化工过程故障诊断最常用的技术之一。专家系统的基础是专家知识，而知识获取一直是专家系统的瓶颈 问题，所以知识提炼是开发化工过程故障诊断专家系统的关键技术。本文提出了一种基于GEP 的化工过程故障诊断知识的 提取技术。该技术与领域专家结合能有效提取故障诊断知识，可以作为化工过程故障诊断专家系统的知识获取手段。

摘要： 专家系统是化工过程故障诊断最常用的技术之一。专家系统的基础是专家知识，而知识获取一直是专家系统的瓶颈 问题，所以知识提炼是开发化工过程故障诊断专家系统的关键技术。本文提出了一种基于GEP 的化工过程故障诊断知识的 提取技术。该技术与领域专家结合能有效提取故障诊断知识，可以作为化工过程故障诊断专家系统的知识获取手段。

摘要： 专家系统是化工过程故障诊断最常用的技术之一。专家系统的基础是专家知识，而知识获取一直是专家系统的瓶颈 问题，所以知识提炼是开发化工过程故障诊断专家系统的关键技术。本文提出了一种基于GEP 的化工过程故障诊断知识的 提取技术。该技术与领域专家结合能有效提取故障诊断知识，可以作为化工过程故障诊断专家系统的知识获取手段。

摘要： 专家系统是化工过程故障诊断最常用的技术之一。专家系统的基础是专家知识，而知识获取一直是专家系统的瓶颈 问题，所以知识提炼是开发化工过程故障诊断专家系统的关键技术。本文提出了一种基于GEP 的化工过程故障诊断知识的 提取技术。该技术与领域专家结合能有效提取故障诊断知识，可以作为化工过程故障诊断专家系统的知识获取手段。

摘要： 一种用于家庭设备的质量管理平台，该平台在计算机系统上实现，并且包括知识库和查询引擎。知识库包括由边连接节点的知识图。节点表示与家庭设备及其操作和故障有关的概念，边表示概念之间的关系。查询引擎接收与家庭设备有关的请求，基于该请求查询知识图，并基于查询结果返回响应。

摘要： 本发明提供一种知识提取过程生成设备及其方法。其中，所述知识提取过程生成设备，包括：引擎选择装置，用于根据知识提取任务选择引擎序列；以及参数值调整装置，用于对选择的引擎序列中的引擎的参数的参数值进行调整，以获得调整参数值的引擎序列，作为知识提取过程。以及本发明提供一种知识提取过程调整设备及其方法。通过采用本发明的知识提取过程生成设备和方法可以自动生成知识提取精度较高的知识提取过程，以及通过采用知识提取过程调整设备和方法可以对知识提取过程的参数进行调整，以获得质量提升的知识提取过程。

摘要： 本申请提供一种基于多维特征知识提取的船舶设备故障诊断方法及设备，涉及船舶设备技术领域。其中，该方法通过获取目标船舶设备的监测数据；根据目标船舶设备的监测数据和船舶故障诊断知识图谱，获取目标船舶设备的故障诊断结果，故障诊断结果包括：故障设备标识、初始故障原因以及故障处理建议，船舶故障诊断知识图谱以多个船舶设备为顶点，各船舶设备之间的关系为边构建，应用本申请实施例，可以对船舶设备实现故障的自动诊断，降低船舶设备检测人员的劳动强度，且使得故障诊断结果不受检测人员检测水平的局限，可以提高故障诊断结果的准确性。

摘要： 本发明提供一种知识提取过程生成设备及其方法。其中，所述知识提取过程生成设备，包括：引擎选择装置，用于根据知识提取任务选择引擎序列；以及参数值调整装置，用于对选择的引擎序列中的引擎的参数的参数值进行调整，以获得调整参数值的引擎序列，作为知识提取过程。以及本发明提供一种知识提取过程调整设备及其方法。通过采用本发明的知识提取过程生成设备和方法可以自动生成知识提取精度较高的知识提取过程，以及通过采用知识提取过程调整设备和方法可以对知识提取过程的参数进行调整，以获得质量提升的知识提取过程。

摘要： 一种基于知识表示和知识提取的图谱平台框架构建方法，基于Neo4j实现一套多人协作众包式相关知识领域图谱构建工具，帮助用户进行信息查询和分析处理。构建的知识图谱的智能查询平台包框架包括知识图谱全部实体和关系的查询部分、智能问答部分和信息分析部分。在此框架的基础上，为了方便用户后期的使用，还支持权限等级较高的用户增加、删除、修改图谱的实体和关系。对于知识图谱的管理，知识图谱构建平台在文件管理部分支持图片、文档、视频等内容的上传与下载。同时，为了进一步对图谱数据进行维护，支持图谱结构化数据的批量导入、导出以及知识库的数据备份，通过应用端为用户提供搜索问答能力。

摘要： 本发明提供一种文本知识提取方法、装置、电子设备和计算机存储介质，所述方法包括：获取待处理的文档；对所述文档建立DOM，根据所述DOM确定第一标签集；对第一标签集中至少一个标签进行分词；针对所述至少一个标签的分词结果，提取文本知识；所述文本知识表示所述标签中相邻分词之间的关系；如此，对于文本知识的提取，该方法既不依赖人类手工建立的本体知识库，又对文档内本文的组织形式没有限制，实现文本知识的自动化提取。

摘要： 本发明实施例提供一种知识提取方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取待提取语句和多个属性关系，其中，属性关系用于描述待提取语句中不同实体之间的联系；确定待提取语句和每个属性关系的相关度；基于相关度，在多个属性关系中确定待提取语句包含的目标属性关系；将目标属性关系和待提取语句输入到阅读理解模型中，基于阅读理解模型输出的结果确定待提取语句中具有目标属性关系的实体；输出具有目标属性关系的实体以及目标属性关系。采用本发明，可以基于待提取语句和属性关系的语义准确地从待提取语句中提取出具有目标属性关系的实体和目标属性关系，知识提取的灵活性高且提取结果的准确性高。

摘要： 本发明公开了一种医疗认知智能科研平台的知识提取方法，涉及滚塑技术领域，包括以下步骤S1、数据源获取；S2、数据源采掘；S3、数据清洗；S4、知识图谱构建；S5、知识存储和人工纠错。该医疗认知智能科研平台的知识提取方法，采用分布式爬虫框架Scrapy抓取超过10个网页获取数据，使得数据具有广泛性与全面性并针对获取的数据进行采掘融合，并在融合的数据不限定文本，同时融合的还有图片与视频数据，保证了数据的全面性同时也方便了查阅人员的直观查看，并利用NoSQL构建知识图谱使得方便使用者查询，并利用数据清洗将数据中重复性数据与无效性数据剔除，使得能够减小数据的占用空间保证知识数据的精炼性的同时也方便了后期对知识数据的维护。

摘要： 本发明公开了一种用于电网故障事件推理的知识提取系统，包括数据采集模块，用于采集电网故障事件推理数据；数据预处理模块，用于对所述数据采集模块采集到的电网故障事件推理数据进行预处理得到语料库；知识提取模块，用于对语料库进行处理从其中提取出事件；属性提取模块，用于对语料库进行处理从其中提取出的事件的属性；关系提取模块，用于对语料库进行处理从其中提取出的事件之间的关系；数据存储模块，用于存储提取出的信息。本发明能实现电网故障事件的推理协助和智能推理。

摘要： 本发明公开了一种面向语句的特征维度增强的实体和关系知识提取方法及装置，方法包括：对输入语句进行向量化，得到具有上下文语义特征的向量化语句；将所述向量化语句进行实体探测与特征化以及关系探测与特征化，分别得到实体特征信息与关系特征信息；将所述向量化语句进行实体与关系联合预测，并将实体特征信息与关系特征信息作为辅助维度特征信息进行信息加强处理，得到实体与关系联合预测的特征信息；将所述实体与关系的联合预测的特征信息进行拼接或者链路预测，最终形成三元组。本发明采取了实体与关系联合抽取的方法，避免可能存在的重叠三元组和传播误差，确保了三元组信息的多样性与可靠性。