基于概率融合算法的煤矿事故隐患文本知识实体抽取研究

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作者 李靖 李泽荃 +1 位作者 石福泰 郝强 《矿业科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1007-1016,共10页

针对煤矿事故隐患文本数据的非结构化特性,基于煤矿事故隐患文本数据集,通过分析隐患描述文本数据的特征及隐含信息,结合事故隐患传播规律设计了适用于煤矿事故隐患描述文本的知识实体标注类型并使用Brat工具进行标注,构建用于知识实体... 针对煤矿事故隐患文本数据的非结构化特性,基于煤矿事故隐患文本数据集,通过分析隐患描述文本数据的特征及隐含信息,结合事故隐患传播规律设计了适用于煤矿事故隐患描述文本的知识实体标注类型并使用Brat工具进行标注,构建用于知识实体抽取模型的数据集;提出一种基于动态权重融合的BERT-IDCNN-CRF模型,并引入基于牛顿冷却定律的概率融合算法。结果表明:引入概率融合算法后,动态权重融合的BERT-IDCNN-CRF在隐患文本知识实体抽取任务中表现最佳,其精度、召回率与F1值分别提升了8.93%、5.28%、7.51%,显著提高了模型的预测准确性和稳定性,并具有良好的适应性。 展开更多

关键词 煤矿事故隐患 知识实体抽取 K折交叉验证 概率融合

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基于RoBERTa-CNN-BiLSTM-CRF的高中数学知识实体识别

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作者 赵梓宏 单菁 王佳英 《人工智能与机器人研究》 2024年第1期121-129,共9页

命名实体识别是自然语言处理中的一个重要研究步骤,也是自然语言中许多下游任务的前置任务。传统的命名实体识别方法通常采用简单线性或非线性模型进行识别,实体识别的准确率不高。随着深度学习的引入,能够处理更为复杂的非线性问题,使... 命名实体识别是自然语言处理中的一个重要研究步骤,也是自然语言中许多下游任务的前置任务。传统的命名实体识别方法通常采用简单线性或非线性模型进行识别,实体识别的准确率不高。随着深度学习的引入,能够处理更为复杂的非线性问题,使用神经网络模型来提高实体识别的准确率。本文提出一种基于RoBERTa-CNN-BiLSTM-CRF模型,用于高中数学知识实体的识别任务。首先利用RoBERTa模型中的双向Transformer编码层对数据的特征进行提取与分析生成相应的词向量,然后利用卷积神经网络(CNN)中的卷积层和池化层实现降维操作,提取句子中的局部特征,最后构建适合高中数学知识点实体识别的LSTM-CRF模型进行训练和处理。经过实验表明,该模型具有较高的准确性。准确率、召回率和F1分别达到94.32%、94.58%和94.45%。 展开更多

关键词 高中数学知识实体识别 RoBERTa模型 CNN BiLSTM

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面向专业文献知识实体类型的抽取和标注 被引量：6

3

作者 温雯 伍思杰 +1 位作者 蔡瑞初 郝志峰 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期102-115,共14页

知识实体的类型标注是专业文献的结构化管理和知识脉络挖掘中的一个重要问题。然而,由于知识实体具有专业性强、类型多样等特点,传统的实体抽取方法并不能很好地实现知识实体的类型标注。为了解决这一问题,该文从数据中发现并总结出知... 知识实体的类型标注是专业文献的结构化管理和知识脉络挖掘中的一个重要问题。然而,由于知识实体具有专业性强、类型多样等特点,传统的实体抽取方法并不能很好地实现知识实体的类型标注。为了解决这一问题,该文从数据中发现并总结出知识实体类型的独有特性,根据这些特性首先提出一种基于启发式规则的类型抽取方法、实现部分知识实体的类型标注,进而通过多标签加权的标签传播方法实现对所有知识实体的类型标注。与传统方法相比,该方法能够从数据中获得最有可能的类型标签,在无需人工标注的情况下获得有效的知识实体类型标注。实验结果表明,所提出方法具有较好的灵活性,更适用于专业文献知识实体的类型标注。 展开更多

关键词 类型抽取 类型标注 知识实体 多标签加权 标签传播

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科学文献中的知识实体抽取与评价研究综述 被引量：3

4

作者 刘春丽 陈爽 《现代情报》 CSSCI 2023年第12期143-163,共21页

[目的/意义]科学文献中的知识实体的挖掘、利用与评价对知识发现、构建知识网络、探索知识之间潜在关联均具有重要意义。随着机器学习、深度学习和大语言模型的发展及其应用,相比最早的基于人工标注的知识实体抽取技术,如今已经发生了... [目的/意义]科学文献中的知识实体的挖掘、利用与评价对知识发现、构建知识网络、探索知识之间潜在关联均具有重要意义。随着机器学习、深度学习和大语言模型的发展及其应用,相比最早的基于人工标注的知识实体抽取技术,如今已经发生了翻天覆地的变化;此外,近年来,学者对科学文献中知识实体的评价也进行一些探索,取得了较大进展。[方法/过程]在相关文献调研基础上,回顾并比较了基于人工标注的方法、基于规则的方法、传统机器学习、基于深度学习与大语言模型在知识实体抽取方面的优缺点,列举了相关数据集、软件与工具及相关专业会议;从提及频率、替代计量及其影响因素、实体共现网络及实体扩散/引文网络、基于知识实体的同行评议、基于知识实体的论文新颖性和临床转化进展五大方面,对知识实体的评价研究最新进展进行了归纳与整理。[结果/结论]针对目前存在的问题,建议在具体的知识实体抽取任务中,抽取方法选择应权衡多方面因素,再依此选择一个或多个模型完成实体抽取任务;在知识实体评价方面,应重视指标多样化、可靠性、有效性、系统性和规范化研究,关注对知识实体评价指标的影响因素、指标间相关关系与因果关系的实证分析,构建基于知识实体的论文评价指标体系,从细粒度和智能化视角赋能未来的科技评价与应用。 展开更多

关键词 知识实体 实体抽取 实体评价 科学文献 实体计量学 综述

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学术文本中细粒度知识实体的关联分析 被引量：21

5

作者 章成志 谢雨欣 宋云天 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2021年第3期12-20,共9页

考察特定领域文本中蕴含的细粒度知识实体的使用情况,对知识实体的评估和选择具有重要意义。学术文本中的细粒度知识实体通常具有多个类型、多种关联关系,挖掘知识实体的同质与异质关联关系,有助于深入了解特定领域知识实体的实际使用... 考察特定领域文本中蕴含的细粒度知识实体的使用情况,对知识实体的评估和选择具有重要意义。学术文本中的细粒度知识实体通常具有多个类型、多种关联关系,挖掘知识实体的同质与异质关联关系,有助于深入了解特定领域知识实体的实际使用情况。目前相关研究大多针对学术文本中单一知识实体的抽取和评估,缺乏对知识实体间关系的关注,在一定程度上限制了基于实体抽取进行知识发现的能力。文章以自然语言处理领域为例,对学术论文全文中的细粒度知识实体关联数据进行挖掘,并通过可视化方式揭示关联数据中蕴含的信息。主要是选取全国计算语言学会议2009-2018年间收录的中文论文为原始语料,人工标注论文中使用的知识实体,并针对NLP特点将其细分为“指标实体”“工具实体”“资源实体”“方法实体”4种类型;结合关联规则挖掘算法Apriori和复杂网络分析软件构建知识实体关联网络,揭示该领域常用的知识实体,以及这些知识实体的使用相关性。 展开更多

关键词 全文内容分析 细粒度知识实体 关联分析

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基于深度学习的算法知识实体识别与发现 被引量：7

6

作者 朱国进 沈盼宇 《智能计算机与应用》 2017年第1期17-21,共5页

随着互联网技术的快速发展,人类已经习惯于从网络上获取知识,然而伴随着网络资源爆炸式增长,网络资源内容多样,人们使用浏览器获取知识的方法却停滞不前,因此需要一种工具来帮助人们从网络中高效地获取和发现新知识。由于网络资源文本... 随着互联网技术的快速发展,人类已经习惯于从网络上获取知识,然而伴随着网络资源爆炸式增长,网络资源内容多样,人们使用浏览器获取知识的方法却停滞不前,因此需要一种工具来帮助人们从网络中高效地获取和发现新知识。由于网络资源文本并不是完全结构化的数据,还包括一些自由文本等复杂的无结构数据,这种文本信息虽然方便人们自由表达概念以及事件等,但是同时也为机器搜索、统计分析等制造了障碍。因此,为了在文本上更方便地进行知识分析和挖掘,本文提出一种基于深度学习的算法知识实体识别与发现的方法,应用于算法知识领域来解决上述问题。通过创建算法知识专家库[1],训练词向量,建立深度神经网络模型,从算法知识文本中识别和发现算法知识名称。实验结果表明,该深度神经网络模型识别算法知识的准确率高达98%,并有效发现了专家库以外的新知识点,实现了预期实验需求。 展开更多

关键词 知识实体 命名实体识别 深度学习 知识发现

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文化和计算机文化——由符号和规则创建的知识实体

7

作者 段银田 王贺明 +2 位作者 孙立贤 杨国英 苏红 《化工高等教育》 2000年第4期25-28,共4页

一、到处都存在着文化现象 文化作为一种现象是到处存在的,文化也可以被人认识并能被划分成许多不同的领域。然而,文化的概念却不好描述。这是因为,它的内涵十分丰富,外延十分广阔,是任何一般的概念所无法比拟的。国家有国家的文化,民... 一、到处都存在着文化现象 文化作为一种现象是到处存在的,文化也可以被人认识并能被划分成许多不同的领域。然而,文化的概念却不好描述。这是因为,它的内涵十分丰富,外延十分广阔,是任何一般的概念所无法比拟的。国家有国家的文化,民族有民族的文化,地域有地域的文化,宗教有宗教的文化,学科有学科的文化,等等。其实,到底什么是文化,一般人也用不着,咬文嚼字,大家心里完全明白它是怎么回事。别看说不太清楚,人们关于文化却不乏共识。例如在今天,许多人都强烈地感受到,离开了文化,人类将难以继续生存这一事实。换句话说,当今人类对文化的依赖程度已超过了以往的任何时侯。 按照一般的认识和理解,在人类的历史上,两次人的变革产生了两种文化。一种是抽象了的、传统意义上的文化(泛指一切以符号为标志的文化现象,简称它为传统文化);另一种是具体的。 展开更多

关键词 计算机文化 文化概念 知识实体 符号 规则

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互联网社区中网络化知识实体抽取研究 被引量：6

8

作者 王怀波 郑勤华 《开放学习研究》 2022年第2期7-16,共10页

互联网社区中“群体贡献、生产众筹”的知识涌现和汇聚现象,颠覆了知识稳定、权威的本质特征,改变了知识的表征形式与抽取方式。已有研究从理论层面提出“网络化知识”内涵及其表征模型,但缺少实践层面的落地应用。为此,本研究重点探究... 互联网社区中“群体贡献、生产众筹”的知识涌现和汇聚现象,颠覆了知识稳定、权威的本质特征,改变了知识的表征形式与抽取方式。已有研究从理论层面提出“网络化知识”内涵及其表征模型,但缺少实践层面的落地应用。为此,本研究重点探究一套适用于互联网社区中网络化知识实体抽取的方法框架,以适应新时期网络化知识抽取的需要。抽取框架包括“数据采集与处理、分词与实体抽取、实体过滤与统一”三个环节。该框架综合考虑网络化知识的境遇化和动态性特征,通过设定一套基于话题文档的分类规则,将文本内容处理到相对独立的语境中;同时探索关键词、词语组合、命名实体识别三种方式获取候选实体;最终借助实体语义相似度计算等方法完成实体的过滤与统一。最后,研究借助cMOOC联通主义学习社区中网络化知识实体的抽取进行框架的应用与验证。 展开更多

关键词 互联网社区 网络化知识 知识实体 知识抽取

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基于词法匹配与词嵌入的医疗知识实体上下位关系抽取 被引量：2

9

作者 刘子晨 温延龙 徐雷 《计算机与数字工程》 2020年第12期2901-2905,2958,共6页

实体上下位关系是一种重要的语义结构,在知识图谱、信息检索等多个领域有着重要应用。论文提出一种融合词法匹配与词嵌入的医疗知识实体上下位关系抽取方法。该方法以Hearst词法模式匹配为基础,抽取相似词以扩展候选上下位关系集合,引... 实体上下位关系是一种重要的语义结构,在知识图谱、信息检索等多个领域有着重要应用。论文提出一种融合词法匹配与词嵌入的医疗知识实体上下位关系抽取方法。该方法以Hearst词法模式匹配为基础,抽取相似词以扩展候选上下位关系集合,引入分段线性投影方法将基于词嵌入的上下位关系判别模型应用于抽取任务,并给出融合两种方法来计算上下位关系可能性算法。实验结果表明,论文提出的综合方法在SemEval-Task 9的医疗数据集上,相比该任务的最佳方法MRR、MAP和P@1分别提高了4.40%、0.23%和2.00%,具有很好的效果。 展开更多

关键词 上下位关系 医疗知识实体 模式匹配 机器学习

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一种融入领域知识的领域短文本命名实体识别方法

10

作者 戎纪光 任志国 李书强 《指挥控制与仿真》 2024年第3期123-129,共7页

针对领域短文本中命名实体在计算资源受限情况下识别率不高的问题,设计了一种融入领域知识的双BiLSTM_CRF+全连接网络模型,对领域短文本命名实体进行识别。利用领域知识图谱中的关键知识实体及其关键关系,经投影变换、聚类和全局向量词... 针对领域短文本中命名实体在计算资源受限情况下识别率不高的问题,设计了一种融入领域知识的双BiLSTM_CRF+全连接网络模型,对领域短文本命名实体进行识别。利用领域知识图谱中的关键知识实体及其关键关系,经投影变换、聚类和全局向量词嵌入处理,并基于词向量相似性计算,发现与待识别领域命名实体相似的关键知识实体,将其替换为关键知识实体后生成新的领域短文本,与未替换的领域短文本一同输入模型中进行命名实体识别,使领域知识融入领域短文本的命名实体识别过程,实验结果表明本方法较现有其他同类方法获得了较优的识别能力。 展开更多

关键词 知识图谱 知识实体 命名实体识别 双向长短期记忆网络

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基于知识图谱技术的计算机网络链路漏洞检测研究

11

作者 辛瑞雯 高云 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期97-101,共5页

计算机网络链路的漏洞信息具有类型复杂、来源广及数量庞大等特点,导致此类漏洞的威胁判断尤为困难。知识图谱技术具有数据整合及统一表示特性,可以统一结构化整合呈现复杂特点的漏洞信息,为此,文中提出基于知识图谱技术的计算机网络链... 计算机网络链路的漏洞信息具有类型复杂、来源广及数量庞大等特点,导致此类漏洞的威胁判断尤为困难。知识图谱技术具有数据整合及统一表示特性,可以统一结构化整合呈现复杂特点的漏洞信息,为此,文中提出基于知识图谱技术的计算机网络链路漏洞检测方法。收集计算机网络链路的各种数据源漏洞信息,抽取其中的漏洞实体知识与关系知识,构建网络链路漏洞知识图谱。运用卷积神经网络模型学习该知识图谱中的漏洞知识,通过训练后的模型实现网络链路漏洞检测。结果显示,该方法可针对包含不同类型、数量链路漏洞的工况,实现漏洞知识图谱的构建,并且漏洞威胁检测精度始终保持在90%以上。因此,说明所研究检测方法的检测结果精准可靠,可为计算机网络链路数据安全传输提供保障。 展开更多

关键词 知识图谱 计算机网络 链路漏洞 漏洞实体知识 关系知识 知识抽取 网络安全

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液氧液氢发动机领域知识图谱构建与应用 被引量：1

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作者 陈潇萍 王剑锋 +1 位作者 张虹 胡庆杰 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期821-830,共10页

液氧液氢发动机作为航天领域的关键分系统,为有效开展其研制过程的智能化转型工作,针对液氧液氢发动机领域构建知识图谱,在储备领域知识的同时,提高科研生产人才的培养能力。针对液氧液氢发动机领域特点,对领域语料标注、领域知识识别... 液氧液氢发动机作为航天领域的关键分系统,为有效开展其研制过程的智能化转型工作,针对液氧液氢发动机领域构建知识图谱,在储备领域知识的同时,提高科研生产人才的培养能力。针对液氧液氢发动机领域特点,对领域语料标注、领域知识识别、实体关系识别3个方面进行了研究,在此基础上进行了领域知识图谱的构建,并从领域知识搜索、知识推荐、探索式分析3个角度梳理了其业务应用模式。形成了液氧液氢发动机领域知识体系,并提出构建方法和应用模式。研究结果为航天领域智能化转型提供了参考。 展开更多

关键词 液氧液氢 发动机 领域知识图谱 知识实体 关系抽取

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基于知识实体的突发公共卫生事件数据平台构建研究 被引量：2

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作者 冯鑫 李雪 +3 位作者 闫月 李佳培 刘梦瑶 吴晔 《知识管理论坛》 2020年第3期175-190,共16页

[目的/意义]突发公共卫生事件严重危及全球社会公众的生命健康。实现信息资源对突发事件的智能存储、查询和知识组织与输出等,对应急领域科研数据集成共享与领域知识管理具有重要的参考意义。[方法/过程]选取CNKI和WOS为检索平台,对突... [目的/意义]突发公共卫生事件严重危及全球社会公众的生命健康。实现信息资源对突发事件的智能存储、查询和知识组织与输出等,对应急领域科研数据集成共享与领域知识管理具有重要的参考意义。[方法/过程]选取CNKI和WOS为检索平台,对突发公共卫生事件进行检索,爬取有效数据,利用文献计量软件对抽取的知识数据进行加工、融合,并对高频词汇、文献作者和机构进行聚类可视化分析,将知识实体、属性及关系存储于Neo4j图数据库中,建立知识实体之间的复杂联系,进而搭建突发公共卫生事件数据平台模型。[结果/结论]应急事件智慧平台是一个以信息资源为基础,对来自不同领域的信息进行处理,通过内部实体的筛选与融合构建的面向大众的知识数据共享资源平台,该平台可以上下交互实现信息资源流动,切实发挥信息资源对应急管理工作的作用。 展开更多

关键词 突发公共卫生事件 应急服务 知识实体 2019新型冠状病毒

原文传递

WTO对保护国际知识产权统一实体法的影响

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作者 季刚波 王孝勇 《前沿》 2003年第12期134-137,共4页

WTO对国际知识产权保护统一实体法的影响是广泛的。它对国际知识产权统一实体法的法律渊源、法律的基本原则、法律适用的地域范围、法律的权利义务内容、立法的集中化方面以及在促进不同法域和不同法系知识产权统一实体法的相互融合方... WTO对国际知识产权保护统一实体法的影响是广泛的。它对国际知识产权统一实体法的法律渊源、法律的基本原则、法律适用的地域范围、法律的权利义务内容、立法的集中化方面以及在促进不同法域和不同法系知识产权统一实体法的相互融合方面都产生了深远的影响。 展开更多

关键词 WTO TRIPS 知识产权统一实体法 国际保护 影响

原文传递

基于图卷积和自然实体知识的问答式情感分析研究

15

作者 施重阳 胡光怡 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2023年第12期138-145,共8页

该文针对前人研究中依存语法的学习建模过程与文本情感特征提取模块完全独立的问题,考虑到很难根据新数据进行整体更新,结合引入自然实体知识至神经网络的新方式,为问答式情感分析任务提出了结合自然语言知识和图卷积网络的双重网络模型... 该文针对前人研究中依存语法的学习建模过程与文本情感特征提取模块完全独立的问题,考虑到很难根据新数据进行整体更新,结合引入自然实体知识至神经网络的新方式,为问答式情感分析任务提出了结合自然语言知识和图卷积网络的双重网络模型E-QAGCN。模型考虑了词语间的相互依赖关系,并基于依存语法树的结构特征,将依赖句法关系融入语义向量表示中,联合自然语言知识和多层图卷积网络模型对文本进行了深层次的情感特征提取。此为基于依存语法树和图卷积操作结构的方法第一次在问答式情感分析任务中被应用,在三个领域的中文问答式情感分析数据集上的实验结果验证了该模型的有效性,达到了同期的最优效果。 展开更多

关键词 图神经网络 情感分析 实体知识

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“知识资产”的法律规制——知识产权的客体及法律属性分析 被引量：1

16

作者 徐瑄 《南方经济》 北大核心 2001年第4期25-27,共3页

知识资产是公法、私法共同调整的对象。“知识公产”是知识资源作为公共资源的存在 ,“知识私产”是知识资源作为私人智力劳动获得的成果。知识产权的客体是智力实体的表达形式 ,它调整的是智力劳动者及其劳动成果的使用人对知识实体的... 知识资产是公法、私法共同调整的对象。“知识公产”是知识资源作为公共资源的存在 ,“知识私产”是知识资源作为私人智力劳动获得的成果。知识产权的客体是智力实体的表达形式 ,它调整的是智力劳动者及其劳动成果的使用人对知识实体的表达、复制与传播。如何对知识资产进行法律规制 ,是本文研究的中心问题。 展开更多

关键词 知识资产 知识产权 知识实体 法律规制 客体 法律属性

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科学文献知识单元抽取及应用研究:梳理与展望 被引量：9

17

作者 沈雪莹 欧石燕 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2022年第12期195-207,共13页

[目的/意义]知识单元作为人类控制和管理知识的基本单元,是科学文献内容的基本组成成分。通过对知识单元抽取技术和应用研究进行梳理与总结,探索知识单元相关研究未来发展方向,以便更好地实现对科学知识的发掘和利用。[方法/过程]采用... [目的/意义]知识单元作为人类控制和管理知识的基本单元,是科学文献内容的基本组成成分。通过对知识单元抽取技术和应用研究进行梳理与总结,探索知识单元相关研究未来发展方向,以便更好地实现对科学知识的发掘和利用。[方法/过程]采用文献调研法,通过人工对相关文献进行阅读和分析,从知识单元抽取和应用两个视角对科学文献中知识单元相关研究进行梳理和总结。[结果/结论]目前,知识单元抽取的准确性和智能性还有待于进一步提高,未来研究可关注新兴深度学习技术在知识挖掘中的应用;当前知识单元的应用主要包括科学知识图谱构建、学术评价和知识演化分析,未来研究可进一步探索知识单元更多的应用场景,包括基于引文内容的知识单元评价、基于知识图谱的学术文献创新性评价和基于知识单元的跨学科知识流动分析等。 展开更多

关键词 知识抽取 知识单元 知识实体 科学文献

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中国知识管理现状分析 被引量：4

18

作者 纪利群 王恒山 《科学学研究》 CSSCI 北大核心 2004年第z1期100-104,共5页

在知识社会中,当知识管理被看成是一个公司、一个行业,甚至是一个国家生存和发展的决定因素时,知识管理越来越受人关注。有关知识管理的理论和技术在各个领域都得到了很大的发展,这一方面极大的丰富了知识管理的内涵,使得知识管理具有... 在知识社会中,当知识管理被看成是一个公司、一个行业,甚至是一个国家生存和发展的决定因素时,知识管理越来越受人关注。有关知识管理的理论和技术在各个领域都得到了很大的发展,这一方面极大的丰富了知识管理的内涵,使得知识管理具有多面性,但另一方面又使的知识管理变的更复杂和难以理解。本文针对我国各行业研究和实施知识管理项目失败多于成功这一现状,着重从四个方面分析了产生这种现状的根本原因,并在此基础上提出了基于双重知识转化理论模型的知识管理系统的技术方案,为制造型企业和知识型企业的知识管理研究者和实践者提供了一种新思路。 展开更多

关键词 制造型企业 知识型企业 过程知识 实体知识

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两种类型的企业知识管理现状试析 被引量：5

19

作者 纪利群 王恒山 《工业工程》 2005年第5期1-5,14,共6页

针对我国企业界对知识管理的研究多于实践、实施知识管理项目失败多于成功这一现状,从总体上分析了造成我国制造型企业和知识型企业知识管理现状的根源,并分别具体分析了造成制造型企业和知识型企业知识管理现状的主要原因。在此基础上... 针对我国企业界对知识管理的研究多于实践、实施知识管理项目失败多于成功这一现状,从总体上分析了造成我国制造型企业和知识型企业知识管理现状的根源,并分别具体分析了造成制造型企业和知识型企业知识管理现状的主要原因。在此基础上提出了基于双重知识转化理论模型的知识管理系统的技术方案,为制造型企业和知识型企业的知识管理研究者和实践者提供了一种新思路。 展开更多

关键词 知识生命周期 知识型企业 制造型企业 实体知识 过程知识

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基于知识迁移和双向异步序列的对话生成模型

20

作者 王勇超 曹钰 +1 位作者 杨玉辉 许端清 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期520-530,共11页

针对端到端的对话生成模型普遍存在无意义安全回复和大量重复词汇的问题,和将外部知识引入对话系统的挑战,提出基于知识迁移和双向异步序列的对话生成模型.将知识库中的外部知识融合到对话生成模型并显式地生成在回复语句中;使用预训练... 针对端到端的对话生成模型普遍存在无意义安全回复和大量重复词汇的问题,和将外部知识引入对话系统的挑战,提出基于知识迁移和双向异步序列的对话生成模型.将知识库中的外部知识融合到对话生成模型并显式地生成在回复语句中;使用预训练的知识库问答模型获取输入语句的知识表达、候选知识表达以及关键字;搭建2个编码器-解码器结构,通过双向异步解码将关键字显式地生成在对话回复中;编、解码阶段均引入预训练模型的知识理解和知识表达能力,提升对话生成对知识信息的捕捉能力.提出重复检测惩罚机制,通过赋予惩罚权重的方式减少对话生成中的重复词汇.实验结果表明,所提模型在自动评估和人工评价指标上均优于已有的对话生成方法. 展开更多

关键词 对话生成 知识实体 知识库问答 双向异步生成 序列到序列模型

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