基于层次化语义框架的知识库属性映射方法

基于层次化语义框架的知识库属性映射方法

李豫;周光有

【期刊名称】《中文信息学报》

【年(卷),期】2022(36)2

【摘要】面向知识库的自动问答是自然语言处理的一项重要任务,其旨在对用户提出的自然语言形式问题给出精练、准确的回复。目前由于缺少数据集,存在特征不一致等因素,导致难以使用通用的数据和方法实现领域知识库问答。因此,该文将“问题意图”视作不同领域问答可能存在的共同特征,将“问题”与三元组知识库中“关系谓词”的映射过程作为问答核心工作。为了考虑多种层次的语义并避免重要信息的损失,该文分别将“基于门控卷积的深层语义”和“基于交互注意力机制的浅层语义”通过门控感知机制相融合。在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验表明,该文方法与现有的CDSSM和BDSSM方法相比,效能有明显提升。此外,该文通过构造天文常识知识库,将问题与关系谓词映射模型移植到特定领域,结合Bi-LSTM-CRF模型构建了天文常识自动问答系统。

【总页数】9页(P49-57)

【作者】李豫;周光有

【作者单位】华中师范大学计算机学院

【正文语种】中文

【中图分类】TP391

【相关文献】

1.基于Mpeg-7的图像多层次语义知识库的构建

2.一种基于映射表示方法的语义理解过程--有限严格句法结构句群的语义理解方法

3.基于语义聚类的层次化语义覆盖网构建方法研究

4.基于本体属性特征学习的地理要素

分类语义映射方法5.Trans_isA:一种基于实体属性和语义层次的表示学习方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买

DBpedia知识库本体分析

DBpedia知识库本体分析 [摘要]在现有的语义网项目架构中，基于关联数据形式的知识库项目往往处于整个语义网络的核心，如何对于这些知识库的知识内容进行组织、储存和查找就成为了决定整个语义网络运行效率的关键因素。在目前的关联数据知识库项目中，DBpedia是较为典型且成熟的一个，DBpedia网站使用本体的方法来对其条目内容进行组织和存储，本文旨在通过对DBpedia 现有本体结构的分析来说明知识库的本体结构对于知识库的组织、存储和查找有着怎样的影响，并试图从该例中分析归纳得出类似网站知识库内容的本体构建的一般要点。 [关键词]DBpedia 关联数据本体本体构建 1．概述及相关简介 1998年，WWW网络的发明者Berners-Lee提出了语义网的概念。这一概念的核心在于致力提高万维网络及其互联的资源的可用性和有效性，使得下一代的互联网更加智能和高效，能够有效处理目前网络中的大量信息内容。这一概念和其具体的技术实现几经波折，从一开始的基于本体的构想到2006年Berners-Lee提出的关联数据概念，在目前的语义网构想中，关联数据成为了其技术实现的核心概念。 关联数据是一种推荐的最佳实践，用来在与以往中使用URI和RDF发布、分享、连接各类数据、信息和只是，发布和部署实例数据和类数据，从而通过HTTP协议解释并获取这些数据同时强调数据的相互关联、相互联系以及有益于人际理解的语境信息。在目前的具体实践中，数据往往以RDF文件的形式发布到互联网络上，存储在关联数据知识库中。而大多数需要使用这些关联数据的网站可以直接从在线关联数据知识库的数据接口获取RDF文件并提取其中的相关信息反馈给用户，从而实现信息和数据的跨网站共享。从上面不难看出，在线关联数据知识库在当前的关联数据语义网构想中占据着核心位置。 DBpedia就是这样一个在线关联数据知识库项目。它从维基百科的词条中抽取结构化数据，以提供更准确和直接的维基百科搜索，并在其他数据集和维基百科之间创建连接，并进一步将这些数据以关联数据的形式发布到互联网上，提供给需要这些关联数据的在线网络应用、社交网站或者其他在线关联数据知识库。同时，与一些同时期的关联数据知识库项目不同，DBpedia提供的关联数据知识内容并不受限于某一较小的专业或学科领域，到2012年为止，DBpedia知识库项目已有超过3640000个条目，这些条目涉及人名、地名、音乐专辑、电影、组织、种族等等多个类目。在大数量和宽范围的前提下，DBpedia知识库的条目组织就成为决定其运行效率的关键因素。DBpedia知识库以构建本体的形式对条目进行组织，起到了一定的效果。 本体一词是指对客观世界存在的事物的系统描述，在信息科学的领域中，1991年Neches 等人最早给出的定义是：给出构成相关领域词汇的基本术语和关系，以及利用这些术语和关系构成，规定这些词汇外延规则。1993年Gruber将其定义表述为“概念模型的明确的规范说明”。1997年Borst进一步完善了该本体的定义，表述为“共享概念模型的形式化规范说

构建现代汉语框架语义知识库技术研究共3篇

构建现代汉语框架语义知识库技术研 究共3篇 构建现代汉语框架语义知识库技术研究1 现代汉语是现代汉语族中最为重要的语言之一，是中华人民共和国的国家通用语言。它是一种属于汉藏语系的汉语言种，有数亿人使用，并被广泛使用于中国大陆、台湾、香港、澳门等地区。现代汉语框架语义知识库技术的研究，主要是为了更好地处理现代汉语的信息，提高语义分析和人工智能的能力。 现代汉语框架语义知识库技术是基于人工智能和自然语言处理技术的分支，其主要目的是将汉语的一些基本的语法规则、句法结构、以及语义意义保存在一个框架语义知识库中。这个框架既包含了传统的汉语语言知识，也包括语言学、计算机科学、信息论、心理学等各个领域的知识。现代汉语框架语义知识库技术的实现，需要有较大的数据量、算法和计算能力的支持，同时需要依靠专家知识的输入和人工标注的助力，以及使用自然语言处理技术的手段。 现代汉语框架语义知识库技术的研究，可以帮助语义分析和理解。随着人工智能技术的广泛应用，语义分析和理解的需求越来越重要。现代汉语语言知识库的建立，可以有效改善汉语语言对自然语言处理算法的理解，而在此基础上，可以有效构造出更为准确和精致的语义分析和理解的算法。 随着大数据及人工智能技术的不断发展，现代汉语框架语义知识库技术在多种应用场景中得到了广泛的应用。比如，在智能客服、智能图书馆、智能医疗等领域中，会用到语义分析技术，这些领域涉及到汉语语言库建立，框架语法语义知识库技术发挥巨大的作用。例如，智能客服中，需要对用户的信息和需求进行分析和理解，通过语义方式

得到精准答案，而语义知识库技术的建立，可以有效提高客服的准确 性和速度。 总之，现代汉语框架语义知识库技术研究具有重要的理论和实践价值，可以在语义分析和人工智能领域中起到关键作用。未来随着大数据及 人工智能技术的不断发展，现代汉语框架语义知识库技术的研究也将 不断深入，其应用场景将更为广泛，并将更好地满足人们的语言需求。 构建现代汉语框架语义知识库技术研究2 1. 引言 现代汉语是当代中国使用的通用语言，语言日渐丰富，语义也变得越 来越复杂。对于台湾、香港、澳门等地使用普通话的用户，汉语表达 的差异也更加明显。为了更好地理解汉语，在自然语言处理和人工智 能领域涌现了许多关于现代汉语框架语义知识库技术的研究。 2. 现代汉语框架语义知识库 现代汉语框架语义知识库是指利用计算机技术，将人类对汉语语义的 认知表达成计算机可理解的形式，以帮助计算机理解汉语语义的系统。这样的语义知识库可以将汉语语义建模成一系列结构化的知识，从而 使计算机理解汉语，进而增强其自然语言处理能力。 对于现代汉语的语义知识库，主要可以分为两个方面，即语义识别与 语义推理。其中，语义识别是指识别句子或文档中的各个词汇与短语 所表示的真实含义，以及找到它们之间的关联和联系。而语义推理是 指根据已有的知识库，推理出新的语义关系和信息。 3. 现代汉语框架语义知识库技术研究 以中国大陆为例，现代汉语中存在大量的多义词，同音词和同形词等

框架语义学理论与应用

框架语义学理论与应用 框架语义学是一种基于框架的概念，研究词语意义及其相互关系的语言学理论。它通过构建一个个框架，对词汇和语句的意义进行解释和推理。本文将从框架语义学理论和应用两个方面，探讨如何根据输入的关键词和内容撰写文章。 一、框架语义学理论 框架语义学的基本概念是框架，它指的是一种认知和表达思想的基本结构。框架可以涵盖一系列相关的经验和知识，包括各种概念、实体及其之间的关系。框架语义学认为，词语的意义不是孤立的，而是与特定的框架相关联。词语之间的关系可以通过其所处的框架来解释。框架语义学的理论模型包括以下三个部分： 1、词汇-框架映射：词汇与框架之间存在映射关系，每个词汇都可以映射到一个或多个框架。 2、框架-意义映射：框架与意义之间也存在映射关系，每个框架都可以映射到一组意义。 3、语境-框架映射：语境与框架之间也存在映射关系，不同的语境可

能需要不同的框架来解释。 二、关键词处理 在撰写文章时，如何处理关键词是至关重要的。关键词的定位、提取、处理流程对于文章的主题和内容有着决定性的影响。 1、关键词定位：关键词应选择在文章中起到核心作用的词汇，一般为主旨词或主题词。 2、关键词提取：从文章中选取与主题相关的关键词，应确保关键词的准确性和客观性。 3、关键词处理：对关键词进行解释和阐述，揭示其背后的框架和意义。 三、内容撰写 基于关键词和内容，可以开始撰写文章。以下是撰写文章时需要考虑的几个方面： 1、主题展开：以关键词为主题，构建文章的基本框架。 2、句子组织：运用适当的句子结构将关键词串联起来，表达完整的

思想。 3、段落构成：每个段落应围绕主题展开，并包含关键词或其相关词汇。 4、逻辑结构：确保文章逻辑清晰，条理分明。 四、实例分析 下面以“教育”为例，运用框架语义学理论撰写一篇文章： 教育是人类社会的重要基石，它具有深远的意义和广泛的影响。教育涉及到许多方面，包括学校教育、家庭教育、社会教育和职业教育等。这些方面共同构成了一个教育体系，为人们提供了多元化的学习和发展途径。 在学校教育中，教育分为基础教育阶段和高等教育阶段。基础教育阶段主要包括小学和中学教育，旨在为学生打下扎实的知识基础和技能基础。高等教育阶段则注重专业教育和素质教育，培养学生成为具有创新精神和实践能力的优秀人才。 除了学校教育，家庭教育也是教育体系中重要的一环。家庭教育是指在家庭环境中进行的教育活动，它可以是由父母亲自进行的教育，也

知识表示的方法

知识表示（knowledge representation）是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。知识表示是知识组织的前提和基础，任何知识组织方法都是要建立在知识表示的基础上。知识表示有主观知识表示和客观知识表示两种。 结构 知识的表示就是对知识的一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。某种意义上讲，表示可视为数据结构及其处理机制的综合：表示= 数据结构+处理机制。因此在ES中知识表示是ES 中能够完成对专家的知识进行计算机处理的一系列技术手段。常见的有产生式规则、语义网、框架法等。 方法 经过国内外学者的共同努力，已经有许多知识表示方法得到了深入的研究，使用较多的知识表示方法主要有以下几种知识表示方法。 （1）逻辑表示法 逻辑表示法以谓词形式来表示动作的主体、客体，是一种叙述性知识表示方法。利用逻辑公式，人们能描述对象、性质、状况和关系。它主要用于自动定理的证明。逻辑表示法主要分为命题逻辑和谓词逻辑。

逻辑表示研究的是假设与结论之间的蕴涵关系，即用逻辑方法推理的规律。它可以看成自然语言的一种简化形式，由于它精确、无二义性，容易为计算机理解和操作，同时又与自然语言相似。 命题逻辑是数理逻辑的一种，数理逻辑是用形式化语言(逻辑符号语言)进行精确(没有歧义)的描述，用数学的方式进行研究。我们最熟悉的是数学中的设未知数表示。例：用命题逻辑表示下列知识： 如果a 是偶数，那么a2 是偶数。 解：定义命题如下：P:a 是偶数；Q: a2 是偶数，则：原知识表示为：P→Q 谓词逻辑相当于数学中的函数表示。例：用谓词逻辑表示知识：自然数都是大于等于零的整数 解：定义谓词如下：N(x):x 是自然数；I(x):x 是整数；GZ(x):x 是大于等于零的数。所以原知识表示为：(∀x)(N(x)(GZ(x)∧I(x))，∀(x)是全称量词。 （2）产生式表示法 产生式表示，又称规则表示，有的时候被称为IF-THEN 表示，它表示一种条件-结果形式，是一种比较简单表示知识的方法。IF 后面部分描述了规则的先决条件，而THEN 后面部分描述了规则的结论。规则表示方法主要用于描述知识和陈述各种过程知识之间的控制，及其相互作用的机制。 例：MYCIN 系统中有下列产生式知识(其中，置信度称为规则强度)： IF 本生物的染色斑是革兰性阴性，本微生物的形状呈杆状，病人是中间宿主

语义框架的构建与应用

语义框架的构建与应用 语义是指语言表示意义的能力，而语义框架就是一种通过构建 各种语义元素之间关系的手段，来表达词汇义项和句子意义的框架。 语义框架的构建是建立在语言交流的基础之上的。当我们进行 语言交流时，需要用到各种语义元素，如主语、谓语、宾语等等。这些语义元素之间的关系就是构成语义框架基础。在现代语言学 研究中，语义框架的构建越来越受到重视，它的应用范围也越来 越广泛。 语义框架的构建与应用可以从以下几个角度展开： 1. 语义框架的基本组成元素 语义框架的基本组成元素包括词项、义项、语义元素、语义结 构以及语义关系等等。词项是指某个词在词典或语言学知识库中 的记录，它对应着一个或多个义项，而义项则是指某个词语所指 的某个概念。语义元素是构成词项和义项的基本单位，如时间、 空间、数量、性质、动态等等。语义结构是指词项或义项中语义 元素之间形成的结构，语义关系则是指各语义元素之间的关系， 如动宾结构、主谓结构、并列结构等等，这些都是构成语义框架 的基本要素。 2. 语义框架的构建方法

语义框架的构建方法可以通过以下两种方式进行： (1) 语义分析法 语义分析法是指通过对语言中某个词、短语、句子等进行分析，找出其中的语义元素和语义关系，再将它们整合成一个语义框架 的方法。在这个过程中，需要使用自然语言处理技术，如句法分析、语义分析、实体识别等等，这些技术可以将语言数据表达成 可处理的结构化数据，为后续的语义框架构建提供基础。 (2) 知识库构建法 知识库构建法是指通过人工或计算机自动处理，将一定范围内 的知识编入到一个语义关系网络中，构建出一个知识库的方法。 这个方法的优点是自动化程度高，可以快速生成海量的语义框架，但也存在着知识库缺失、不准确等问题。 3. 语义框架的应用 语义框架的应用涵盖了很多方面： (1) 机器翻译 机器翻译是指利用计算机程序将一种自然语言的文本翻译成另 一种自然语言的文本的过程。语义框架的应用可以帮助机器翻译 程序更准确地把原文的语义转化为目标语言的语义，从而提高机 器翻译的精度。

网格元数据服务中语义元数据的生成和动态管理设计与实现

网格元数据服务中 语义元数据的生成和动态管理 Semantic Metadata Generation and Dynamic Management In Grid Metadata Service 摘要 现代科学活动对分布式、跨地域的协同计算和资源共享的迫切需求促进了网格计算的迅速发展。作为资源与服务的集成的环境，网格计算的核心目标是在分布式、异构性的环境中，通过共享资源和服务来协同解决科学、工程中的复杂问题。要实现这一目标，必须具备两个先决条件： ●现代科学活动所使用的资源具有多样化、跨管理域、跨地域的特点，需要标准化、 简单、可扩展的描述机制； ●现代科学协作所使用的大量资源和对海量数据的实时处理，需要网格资源管理具有 有效发现、选择的方法和同步、动态更新的机制。 因此可见，资源构成了整个网格体系结构的核心。因为，只有对资源的抽象特征进行有效的描述，才能根据应用层服务的需求发现资源，并达到资源的共享。元数据以及在此基础上所提供的共享、发现、动态更新等元数据服务也由此成为了解决问题的关键。本文将围绕上述两个问题展开研究。 本人在网格语义元数据服务项目的背景下，针对语义元数据可扩展描述机制和动态元数据管理方面的不足，设计并实现了动态元数据管理框架和语义元数据生成模块两个子系统。原型系统中的工作主要体现在以下两个方面： ●针对网格监控体系中对动态的语义元数据进行发布的需求，参照数字图书馆领域中 OAI-PMH元数据发布－收割原理，设计了针对语义元数据的元数据发布－收割协 议，并在此基础上实现了动态语义元数据管理框架子系统； ●参照Ontology生成工具Protégé，为网格中基于语义元数据的资源描述提供扩展性 支持，利用Jena推理机实现了基本包含OWL语言中所有关系谓词的语义元数据 生成模块。 最后，本文对系统进行了总结和可扩展性分析，并围绕功能模块的Web服务化、个性化的检索需求等几个方面展望了未来的工作。

人工智能练习题

一、填空题 1、人工智能三大学派是（符号主义）、（联结主义）和（行为主义）。 2、设P是谓词公式，对于P的任何论域，存在P为真的情况，则称P为（永真式）。 3、谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释（G都为假）。 4、广度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个（二叉树），深度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个（单链表）。 5、产生式系统由三部分组成（综合数据库）、（知识库）和推理机，其中推理可分为（正向推理）和（反向推理）。 6、专家系统的结构包含人机界面、（知识库）、（推理机）、（动态数据库）、（知识库答理系统）和解释模块。 7、开发专家系统所要解决的基本问题有三个，那就是知识的获取、知识的表示和知识的运用，知识表示的方法主要有（逻辑表示法或称谓词表示法）、（框架）、（产生式）和语义网络等，在语义网络表示知识时，所使用的推理方法有（AKO）和（ISA）。 8、从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是（正向推理）。 9、AI 是（Artifical Inteligence）的缩写。 10、在谓词公式中，紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的（辖域），而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为（约束变元），其他变元称为（自由变元）。 11、假言推理（A—B）A A n（ B ），假言三段论（A—B）A（B—C）n（A—C ）。 12、在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中，常用到的一种人工智能的核心技术称为（图搜索）技术，解这类问题时，常把在迷宫的位置、棋的布局、八数码所排成的形势用图来表，这种图称为（状态空间图或状态图）。 13、在启发式搜索当中，通常用（启发函数）来表示启发性信息。 14、某产生式系统中的一条规则：A（x）―B（x），则前件是（A（x）），后件是（B（x））。 15、在框架和语义网络两种知识表示方法中，（框架）适合于表示结构性强的知识，而（语义网络）则适合表示一些复杂的关系和联系的知识。（面向对象）不仅仅是一种知识表示方法，也是一种流行的软件设计和开发技术。 16、产生式系统的推理可以分为（正向推理）和（反向推理）两种基本方式。 17、产生式系统是由（综合数据库）、（知识库）和（推理机）三部分组成的。 18、人工智能的远期目标是（制造智能机器），近期目标是（实现机器智能）。 19、机器学习系统由环境、（学习）、（知识库）和（执行）几部分构成。 20、人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用（智能机器）的一个分支，它的近期目标在于研究用机器来（模仿和执行人脑）的某些智力功能。 21、规则演绎系统根据推理方向可分为（规则正向演绎系统）、（规则逆向演绎系统）以及（规则双向演绎系统）等。 22、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及（神经计算）、（模糊计算）和（进化计算）等。 23、启发式搜索是一种利用（启发式信息）的搜索，估价函数在搜索过程中起的作用是（估计节点位于解路径上的希望）。 24、在与或图中，没有后裔的非终叶节点为不可解节点，那么含有或后继节点且后裔中至少有一个为可解的非终叶节点是（可解节点），含有与后继节点且后裔中至少有一个为不可解的非终叶节点是（不可解节点）。 二、选择题： 1、如果把知识按照作用来分类，下述（ B ）不在分类的范围内。 A、用控制策略表示的知识，即控制性知识。 B、可以通过文字、语言、图形、声音等形式编码记录和传播的知识，即显性知识。 C、用提供有关状态变化、问题求解过程的操作、演算和行动的知识，即过程性知识。 D、用提供概念和事实使人们知道是什么的知识，即陈述性。

基于语义技术的知识图谱构建研究

基于语义技术的知识图谱构建研究 随着互联网的不断发展和普及，人们越来越依赖于网络来获取 知识和信息。然而，随着网络信息的爆炸式增长，人们如何从海 量的信息中获取有效、准确的知识，成为了一个亟待解决的问题。知识图谱作为一种新型的知识表示模式和信息处理工具，逐渐成 为了解决这个问题的有效手段。 一、知识图谱的概念和应用场景 1.1 知识图谱的定义与特点 知识图谱是一种以图形化方式表示知识和信息的模型，它将不 同领域、不同形式的知识进行融合和整合，形成一个完整的、精 细化的知识体系。知识图谱使用语义技术来表达和推理知识之间 的关系，可以支持人机交互、自动推理等多种应用场景。 知识图谱的特点有三个：一是扁平化的结构，即知识图谱中所 有的实体、属性和关系都处于同一层次，没有上下级之分；二是 语义化的表达方式，即知识图谱中的所有元素都具有明确的语义，可以通过语义相关性来刻画它们之间的关系；三是精细化的分类 方式，即知识图谱中的所有实体都会被划分到不同的类别中，从 而可以实现更加准确的知识查询和推理。 1.2 知识图谱的应用场景

知识图谱应用场景的丰富性是其最大的优势之一。它可以在多 个领域中都发挥重要的作用，具体包括： （1）搜索引擎：利用知识图谱能够实现更加准确的搜索结果，提升搜索引擎的用户体验。 （2）智能推荐：利用知识图谱能够对用户的需求进行更加精 准的理解和预测，从而实现更加个性化和智能化的推荐服务。 （3）智能客服：利用知识图谱可以实现更加准确的语义理解 和自然语言处理，提升人机交互的效率和精度。 （4）医疗健康：利用知识图谱能够实现医疗信息的整合和共享，帮助医生更加准确地进行病例诊断和治疗方案设计。 （5）金融风控：利用知识图谱能够实现更加精准的金融风险 识别和预测，从而帮助机构有效控制风险并进行精细化管理。 二、基于语义技术的知识图谱构建方法 2.1 知识图谱中的实体和关系抽取 知识图谱的构建离不开实体和关系的抽取。实体抽取是针对文 本中的实物对象进行识别和标注，通常采用命名实体识别（NER）技术；而关系抽取则是指对实体之间的语义关系进行识别和抽象，通常采用NLP技术来进行处理。 2.2 实体和关系的识别和标注

人工智能解答题总结

人工智能解答题总结 一、什么是人工智能？它有哪些特征 答案：科学角度：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。 能力角度：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行为和问题求解活动。 特征：1、具有感知能力；2具有记忆和思维能力；3、具有学习能力；4具有行为能力； 二、简述人工智能的主要研究学派及认知观点？ 答：符号主义又称逻辑主义、心里学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。认为人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程，人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，可以用计算机来模拟人的智能行为，即用计算机的符号操作过程来模拟人的认知过程。知识是信息的一种形式，是构成智能的基础，人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。 连接主义又称仿生学派或生理学派，其原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程，人脑不同于电脑，提出连接主义的大脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式。 行为主义又称进化主义或控制理论学派，其原理为控制论及感知-动作控制系统。认为智能取决于感知和行为，认为智能不需要知识，不需要表示、不需要推理，人工智能可以像人类智能一样逐步进化，智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来，符号主义对真实世界客观事物的描述及其智能行为工作模式是过于简化的抽象，因而不能真实地反映客观存在的。 三、状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么，他们有何本质上的联系和异同？ 状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，是以状态和操作符为基础的。在利用状态空间图表示时，从某个初始状态开

数据分析中的知识图谱与语义分析方法

数据分析中的知识图谱与语义分析方法 在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为了各个领域中不可或缺的一环。而 在数据分析的过程中，知识图谱和语义分析方法的应用越来越受到重视。本文将探讨数据分析中知识图谱与语义分析方法的应用，并分析其对数据分析的意义和作用。 一、知识图谱在数据分析中的应用 知识图谱是一种图形化的数据结构，用于表示和组织知识之间的关系。在数据 分析中，知识图谱可以用于构建数据模型，帮助人们更好地理解和分析数据。通过将数据中的实体和关系映射到知识图谱中，我们可以从中发现数据中隐藏的模式和规律。 首先，知识图谱可以用于构建数据的语义模型。通过将数据中的实体和属性映 射到知识图谱中的节点和边，我们可以清晰地表示数据中的关系和层次结构。这样一来，我们可以更好地理解数据中的含义，从而更准确地进行数据分析和决策。 其次，知识图谱可以用于数据的关联分析。通过在知识图谱中建立实体之间的 关系，我们可以发现数据中的关联规则和模式。例如，在电商领域中，我们可以通过分析用户的购买行为和商品的属性，构建用户-商品-属性的知识图谱，从而发现 用户的购买偏好和商品的特征。 最后，知识图谱可以用于数据的推理和预测。通过在知识图谱中定义规则和推 理机制，我们可以根据已有的数据进行推理和预测。例如，在金融领域中，我们可以通过分析客户的信用记录和贷款申请，构建客户-信用-贷款的知识图谱，从而预 测客户的信用风险和贷款申请的结果。 二、语义分析方法在数据分析中的应用

语义分析方法是一种将自然语言转化为机器可理解的形式的技术。在数据分析中，语义分析方法可以用于解决数据的语义理解和语义匹配问题，从而提高数据分析的准确性和效率。 首先，语义分析方法可以用于数据的文本挖掘。通过对文本数据进行语义分析，我们可以提取出文本中的关键词、实体和关系，从而更好地理解和分析文本数据。例如，在社交媒体数据分析中，我们可以通过分析用户的发帖内容和评论，提取出用户的情感倾向和关注点。 其次，语义分析方法可以用于数据的语义匹配。在数据分析中，经常需要对不 同数据源中的数据进行匹配和整合。通过使用语义分析方法，我们可以将不同数据源中的数据进行语义映射，从而实现数据的一致性和互操作性。例如，在企业数据集成中，我们可以通过语义分析方法将不同系统中的数据进行匹配和整合，从而实现企业数据的一致性和共享。 最后，语义分析方法可以用于数据的语义推理。通过在数据中定义语义规则和 推理机制，我们可以根据已有的数据进行推理和预测。例如，在医疗领域中，我们可以通过分析患者的病历和病情，构建疾病-症状-治疗的语义模型，从而推理出患 者的疾病和治疗方案。 综上所述，知识图谱和语义分析方法在数据分析中具有重要的应用价值。通过 构建知识图谱和应用语义分析方法，我们可以更好地理解和分析数据，发现数据中的模式和规律，提高数据分析的准确性和效率。未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，知识图谱和语义分析方法的应用将会越来越广泛，为数据分析带来更多的可能性和机遇。

机器学习中的知识表示与推理技术

机器学习中的知识表示与推理技术机器学习是一种应用人工智能的方法，通过数据和模型的训练，让机器能够自动学习并改善性能。在机器学习的过程中，知识表示与推理技术起着至关重要的作用。本文将介绍机器学习中常用的知识表示方法和推理技术，并探讨它们的应用。 一、知识表示方法 1.1 逻辑表示法 逻辑表示法是一种基于数理逻辑的知识表示方法，将事实和规则转化为逻辑表达式。其中，一阶逻辑表示法常用于表示静态知识，如领域内的事实；而非经典逻辑表示法则用于表示不确定性知识，如模糊逻辑和可能世界语义。 1.2 语义网络表示法 语义网络是一种用图形来表示知识结构的方法。通过节点和边构建起实体之间的关系，并用属性描述实体的特征。语义网络表示法适用于表示语义关系复杂的知识，如知识库的概念层次结构和实体之间的关联。 1.3 语义描述逻辑表示法 语义描述逻辑是一种基于描述逻辑的知识表示方法，用于表示领域知识和推理任务。它可以描述实体之间的关系、属性的特征和规则的

条件。语义描述逻辑表示法在机器学习中应用广泛，如自然语言处理、语义推理和信息检索等领域。 一、推理技术 2.1 规则推理 规则推理是一种基于事实和规则的推理方法，通过匹配规则和解析 演绎事实，得出结论。这种推理技术通常用于专家系统和知识图谱等 应用中，能够处理复杂的知识表示和推理任务。 2.2 概率推理 概率推理是一种基于概率论的推理方法，通过计算条件概率和边际 概率，进行不确定性推理和决策。概率推理常用于机器学习中的分类 和回归模型中，如朴素贝叶斯、高斯混合模型等。 2.3 基于实例的推理 基于实例的推理是一种通过类比和相似性度量进行推理的方法，将 新问题映射到与之最接近的已解决问题上。它常用于机器学习中的案 例推理和归纳推理任务，能够快速解决复杂问题。 三、应用案例 3.1 自然语言处理 在自然语言处理中，知识表示与推理技术被广泛应用于文本理解、 信息抽取和问答系统等任务。通过逻辑表示法和语义描述逻辑来表示 和推理语义关系，提高文本处理的准确性和效率。

网络语义分析与知识库构建方法

网络语义分析与知识库构建方法 在当今信息化和数字化时代，互联网成为了人们获取信息、交流思想的主要平台。随着互联网的快速发展，信息 的爆炸式增长使得人们面临信息过载的问题，如何从庞杂 的信息中获得有用的知识和理解对信息的含义成为了亟待 解决的问题。为了解决这一挑战，网络语义分析和知识库 构建成为了研究的热点。 网络语义分析是一种以计算机为基础的自然语言处理技术，旨在理解和解释文本的语义信息。它通过分析语句、 短语和单词之间的关系，从而确定文本的含义。在实践中，网络语义分析主要包括词义消歧、实体识别、关系抽取和 情感分析等任务。 词义消歧是网络语义分析的重要组成部分，其主要目标 是解决在不同上下文中，一个词有多个可能的含义的问题。例如，词语“银行”既可以表示“金融机构”，也可以表示“岸边”的意思。通过词义消歧技术，网络语义分析可以在不 同的上下文中正确理解这个词的具体含义。

实体识别是指识别文本中具有特定含义的命名实体。这 些实体可以是人、地点、组织机构等。通过实体识别技术，网络语义分析可以自动识别出文章中的命名实体，并提供 相关的背景信息和链接，从而帮助读者更好地理解文本。 关系抽取是网络语义分析的另一个重要任务，其目标是 从文本中提取出实体之间的关系。例如，在一篇新闻报道中，关系抽取可以帮助我们提取出人物之间的关系，如“A 是B的父亲”。通过关系抽取技术，网络语义分析可以提 供具体的信息和事实，从而增进对文本的理解。 情感分析是指对文本中的情感信息进行分析和判定。通 过情感分析技术，网络语义分析可以自动识别文本中的情 感倾向，如积极、消极、中性等。这对于企业了解消费者 的情感倾向、舆情监测以及市场营销等方面具有重要意义。 知识库构建是在网络语义分析的基础上，将获取到的语 义信息构建成一个大规模的知识库的过程。知识库是一种 结构化的数据存储方式，用于存储各种领域的知识、事实 和关系。通过知识库构建，我们可以将语义信息库中的各 种实体和关系有机地联系起来，从而形成一个更为完整的 知识体系。

senmantic kernel 知识库实例 -回复

senmantic kernel 知识库实例-回复什么是语义核？ 语义核（Semantic Kernel）是一种知识库模型，用于表示和处理自然语言文本的语义信息。它通过在知识库中建立一个层次化和语义关联的概念网络，将文本中的词语和句子与知识库中的概念进行关联。语义核可以用于多种自然语言处理任务，例如问答系统、信息检索和文本生成等。 语义核的构建是通过将大量语料库数据输入到一个训练算法中，然后提取概念、关系和属性，并构建起概念网络。这个网络可以用图的形式表示，其中概念是节点，关系是边。每个概念节点都有一个向量表示，用于表示该概念的语义信息。这种向量表示也可以用于计算概念之间的相似性。 语义核的知识库可以包含各种类型的概念，例如实体、属性和关系。实体是指具体的事物，如人、地点、事件等，属性是描述实体的特征或性质，如颜色、大小、年龄等，关系是实体之间的关联，如父子关系、位于关系等。 在语义核中，概念的层次结构是由超类与子类之间的关系构成的。超类是一个更一般的概念，它包含多个子类。例如，动物是一个超类，狗和猫是它的两个子类。这种层次结构有助于理解和组织知识，可以通过推理来提取关联概念的语义信息。 语义核的应用非常广泛。在问答系统中，可以使用语义核来解决用户的问题，通过在知识库中搜索相关的概念来获取答案。在信息检索中，可以根据用户查询的语义来检索相关文档。在文本生成中，可以使用语义核来生成更准确和连贯的文本。

语义核的优势在于它能够处理自然语言中的歧义和多义性。通过在知识库中建立语义关联，可以帮助系统理解文本的具体含义，而不仅仅是表面的词义。这使得语义核在处理复杂的自然语言任务时更具优势。 虽然语义核在自然语言处理领域取得了一定的成功，但它还存在一些挑战和限制。首先，构建和维护一个大规模的、准确的知识库是一个复杂且耗时的过程。其次，语义核的表示能力可能有限，无法准确地捕捉某些复杂的语义关系。此外，对于新兴的和特定领域的知识，语义核可能缺乏相关的信息。 尽管如此，随着自然语言处理和人工智能技术的不断发展，语义核仍然是一种重要的模型，可以帮助我们更好地理解和处理自然语言文本。通过不断改进和优化，语义核有望在更多的应用领域发挥作用，并提升人们的语义理解能力。

基于语义网络的知识库构建及其在智能问答系统中的应用研究

基于语义网络的知识库构建及其在智能问答 系统中的应用研究 一、引言 随着互联网的发展，人们获取信息的途径日益多样化，搜索引擎也越来越成为人们获取信息的主要方式。但目前的搜索引擎存在一些问题，例如搜索结果不够准确、难以区分信息的可信度等。因此，基于语义网络的知识库构建及其在智能问答系统中的应用成为了研究热点。 二、基于语义网络的知识库构建 基于语义网络的知识库构建，首先要解决的是如何从大量的文本数据中抽取出“实体”、“属性”和“关系”，并将它们组织成为语义网络（Semantic Network）。 （1）实体识别与消歧 实体是指具有独立意义的“对象”，如“人名”、“公司名”、“地名”等。实体识别是指从文本中自动识别出实体。实体消歧是指将不同出现形式的实体指向同一个实体表示。 （2）属性抽取 属性是指一个实体所具有的特定特征，包括属性名和属性值。属性抽取是指从文本中自动识别出实体的属性。 （3）关系抽取 关系是指两个实体之间的某种联系，包括关系名和关系类型。关系抽取是指从文本中自动识别出实体之间的关系。 三、语义网络的建立

在抽取出实体、属性和关系之后，可以将它们组织成为一张语义网络。这个网 络的节点是实体和属性，边是关系。语义网络可以用来表示丰富的信息，比如知识图谱、概念本体等。 四、基于语义网络的智能问答系统 基于语义网络的智能问答系统是指能够根据用户提出的问题自动回答的系统。 它通过语义网络中节点之间的关系和属性，将问题转换成为语义查询，然后在知识库中搜索答案。 智能问答系统的关键在于自然语言处理和知识表示。自然语言处理是将自然语 言转换成为机器理解的语义表示。知识表示是将挖掘出来的知识组织成为形式化的、机器可读的表达形式。 五、结论 基于语义网络的知识库构建及其在智能问答系统中的应用研究，是一项具有很 高研究价值和应用前景的工作。它可以为搜索引擎、虚拟智能助手和人工智能等领域提供支持。未来，我们可以进一步完善这种基于语义网络的知识库构建方法，提高智能问答系统的准确度、实时性和用户体验。

语言学研究方法

语言学研究方法 一、引言 语言学是一门研究人类语言的学科，涉及语言的各个方面，如语言的结构、功能、演变和社会应用等。在语言学研究领域，研究方法的选择和使用扮演着至关重要的角色。本文将介绍语言学研究的基本方法，以及如何从基础研究到应用研究的具体实践。 二、语言学研究方法概述 1、描写语言学方法：通过观察和描述语言使用情况，对语言的结构 和特征进行分析和归类。这种方法强调对语言的客观描述和共时性分析。 2、历史语言学方法：通过对比不同时期的语言资料，研究语言的发 展和演变过程。这种方法强调对语言变迁的过程和规律的探索。 3、社会语言学方法：从社会角度研究语言的使用和变化，语言与文化、社会、政治等因素的关系。这种方法强调对语言的社会功能和使用者的社会角色的分析。 4、心理语言学方法：研究语言在人类大脑中的认知过程，探索语言

的心理学基础。这种方法强调对语言的心理表征和认知过程的探究。 5、语用学方法：研究语言的交际功能，语言在具体语境中的意义和使用。这种方法强调对语言的交际功能和语用规则的掌握。 三、从基础研究到应用研究的实践 1、基础研究：对语言的基本要素和结构进行深入探究，通过描写和分析语言的各个方面，为应用研究提供理论依据和实证支持。 2、应用研究：将基础研究的成果应用于解决实际问题，涉及语言规划、语言教育、语言政策和语言科技等领域。 四、结语 语言学研究方法在语言学研究中起着至关重要的作用。通过对不同方法的使用，我们可以深入研究语言的各个方面，从基础到应用，从理论到实践。随着科学技术的发展，新的研究方法和手段也不断涌现，为语言学研究带来了更多的可能性。未来，语言学研究方法将继续发展和完善，为人类对语言的理解和应用提供更多有益的启示和帮助。 认知语言学研究范围与研究方法

基于语义网络的知识库构建研究

基于语义网络的知识库构建研究 在当今信息爆炸的时代，大数据和人工智能成为了学界和产业界关注的热点。知识库作为一种重要的大数据应用形式，也被越来越多地应用于各行各业，包括搜索引擎、智能客服、人机对话等领域。而基于语义网络的知识库构建则成为了知识库构建技术的一个重要分支。 一、语义网络介绍 语义网络是一种基于概念的知识表示方法，是一种图形模型。在语义网络中，概念以节点的形式表示，概念之间的关系以边的形式表示。概念之间的关系可以是“is-a”、“part-of”等。例如，在一个动物分类的语义网络中，狗节点和动物节点之间的关系可以表示为“狗is-a动物”。 在语义网络中，概念和关系之间的组合可以形成知识表示的网络结构，这种网络结构可以被用来表示各种知识的本体结构。语义网络可以建立起概念之间的关系并描述它们之间的不同层次，使知识表示更加精确。 二、基于语义网络的知识库构建 知识库是一个存储结构化知识的库，可以通过搜索引擎、智能客服等形式进行应用。在过去，知识库的构建主要是通过人工手

动对知识进行分类、整理和标注等方式完成。但这种方式效率低、成本高，无法应对海量的知识存储和更新。 随着大数据和人工智能的发展，基于语义网络的知识库构建成 为了一种更加智能化的知识库构建方式。它利用语义网络中的概 念和关系模型，将不同的知识点、概念和关系通过计算机程序自 动抽取和建模，形成一个结构化的知识库。 基于语义网络的知识库构建过程一般包括以下几步： 1.数据预处理 知识库构建的第一步是数据预处理。这个步骤主要是对原始数 据进行清洗、归一化等处理，使得数据能够被计算机程序进行解 析和处理。 2.知识点抽取 知识点抽取是基于语义网络的知识库构建的重要步骤之一。它 主要是通过自然语言处理技术实现对数据的概念方面内容的提取。 3.知识点归类 知识点归类是将抽取出来的知识点进行分类和组织的过程，也 是将知识点与语义网络进行对接的过程。 4.知识关系抽取

基于知识树的知识表示模型设计

基于知识树的知识表示模型设计 作者：程昌品陈强 来源：《电脑知识与技术》2012年第34期 摘要：知识库是智能化教学系统的核心，是实现个性化知识推荐的关键。为了提高个性化知识推荐教学系统的诊断和决策能力，设计了一个基于知识树的知识表示模型，支持有效地知识逻辑推理，实现教学内容的动态呈现与教学过程的智能导航，在此基础上提出了知识树过滤推荐算法，通过该智能导航算法仿真学生学习过程，实验结果表明，知识表示模型的设计能够更好地为学生提供个性化的学习参考需要，当知识点在没有任何学生学习的情况下也能够被过滤出来推荐给学生，验证了基于知识树的知识表示模型的有效性。 关键词：知识树；知识表示模型；知识树过滤推荐算法 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2012）34-8268-04 我国的网络教学平台最大的问题是按事先设计的教学策略将简单堆积的教学资源强行灌输给学生，是填鸭式教学的网络表现形式，这样不但满足不了不同学习基础的学生的学习需求，还容易导致学生在网络教学平台中出现厌学情绪，学习过程单调乏味从而学习效率低下。近年来兴起的智能化教学系统[1]，能够通过捕捉用户需求信息，按学员的个性需求在网络教学平台上实现个性化的知识推荐[2]。 通过对现有各种智能化教学系统进行分析，不难发现要实现系统的智能化关键要解决两个难题：一是网络课程的知识表示模型设计二是获取用户兴趣的用户模型设计，典型的智能化教学系统模型如图1所示。 用户模型：描述用户的个性特征，包括用户基本信息、学习风格、学生兴趣、认知水平（背景知识、知识熟练程度、认知能力）；学习行为记录了用户的学习历史过程（如访问哪些资源、学习时间、访问次数等），系统可根据用户的学习历史过程更新用户模型。 课程知识库：智能化教学系统的核心，是实现个性化知识推荐的关键。知识表示模型决定了知识库的架构。知识表示模型能够有效地控制教学过程，与科学的教学策略相结合，能够满足个性化知识推荐的需求，实现因材施教的教育思想。知识表示是学科知识与教学策略的整合，它的实质是知识的符号化，主要是为了便于计算机对知识进行存储和处理。目前，使用较多的知识表示技术有一阶谓词逻辑表示法、语义网表示法、产生式表示法、框架表示法等。课程知识库[3]包含与知识点对应的教学素材、试题、辅助学习资料等，它包含知识点属性和知识点链接两个部分，是知识表示的基础，反映了知识库的层次结构和知识点之间的相互关系。

基于HowNet的术语语义知识库构建技术

基于HowNet的术语语义知识库构建技术 王羊羊;陈刚;蔡东风;王裴岩 【摘要】Knowledge base for specific domains can satisfy the knowledge requirements for the natural lan-guage processing system. However,most current work for building the domain knowledge base is hand -built and inefficient. To solve this problem,more than 2300 pieces of terminology describing information and the rules that have been formulated were analyzed. Then more than 200 semantic frameworks were summa-rized based on core word while the other words are filled to the frameworks according to the rule and the sta-tistical results. Finally,the validness of the constructed knowledge base is demonstrated that good results are achieved in term of similarity calculation.%领域知识库能够满足特定领域的自 然语言处理系统对知识的需求，然而大部分领域知识库的构建方式为手工构建，效率较低。针对这一问题，分析已经手工构建的2300余条航空术语描述信息及其在构建过程中总结的规则，在此基础上，总结了200余条核心词框架，核心词以外 的其他词，通过一种规则与统计相结合的方法进行框架的自动填充，从而提高了构建术语语义知识库的自动化程度。最后，对构建的术语描述信息进行了相似度计算，取得了较好的结果。 【期刊名称】《沈阳航空航天大学学报》 【年(卷),期】2016(033)004 【总页数】7页(P78-84)