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融合知識組織與認知計算的新一代開放知識服務架構探析
孫坦; 劉崢; 崔運鵬; 鮮國建; 黃永文 中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)信息研究所、農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)重點實驗室; 北京100081; 中國科學院文獻情報中心; 北京100190; 中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)信息研究所; 北京100081
- 知識組織
- 認知計算
- 知識應用
- 機器智能
摘要：信息過載現(xiàn)象導致發(fā)現(xiàn)并獲取有用信息變得越來越困難,用戶急切需要精準的知識發(fā)現(xiàn)和問題解答服務,通過對當前實現(xiàn)精準知識發(fā)現(xiàn)的主要技術方法進行分析,本研究分別采用基于傳統(tǒng)知識組織構建方法和基于深度學習的方法,面向濕地領域進行語義知識組織體系的構建和精準發(fā)現(xiàn)實驗。實驗分析證明,傳統(tǒng)知識組織方法無法單獨支持特定主題的精準知識發(fā)現(xiàn),盡管基于詞向量的深度學習方法可以有效彌補傳統(tǒng)知識組織系統(tǒng)的局限,但會受到計算語料規(guī)模和質量的限制。因此,本研究最終提出融合知識組織與認知計算的基本思路和體系框架,分析了融合方案所涉及的關鍵技術,這對于構建新一代開放知識服務系統(tǒng)具有重要指導意義。
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