融合知识组织与认知计算的新一代开放知识服务架构探析

被引：42

作者：

孙坦 ^{[1
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刘峥 ^{[2
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崔运鹏 ^{[1
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鲜国建 ^{[1
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黄永文 ^{[3
]}

机构：

[1] 中国农业科学院农业信息研究所,农业部农业大数据重点实验室

[2] 中国科学院文献情报中心

[3] 中国农业科学院农业信息研究所

来源：

中国图书馆学报 | 2019年 / 45卷 / 03期

关键词：

知识组织; 认知计算; 知识应用; 机器智能;

D O I：

暂无

中图分类号：

G254 [文献标引与编目];

学科分类号：

050302 [传播学];

摘要：

信息过载现象导致发现并获取有用信息变得越来越困难,用户急切需要精准的知识发现和问题解答服务,通过对当前实现精准知识发现的主要技术方法进行分析,本研究分别采用基于传统知识组织构建方法和基于深度学习的方法,面向湿地领域进行语义知识组织体系的构建和精准发现实验。实验分析证明,传统知识组织方法无法单独支持特定主题的精准知识发现,尽管基于词向量的深度学习方法可以有效弥补传统知识组织系统的局限,但会受到计算语料规模和质量的限制。因此,本研究最终提出融合知识组织与认知计算的基本思路和体系框架,分析了融合方案所涉及的关键技术,这对于构建新一代开放知识服务系统具有重要指导意义。图3。参考文献15。

引用

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