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基于句子向量空间模型的案例知识库关键技术研究
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上传时间: 2010-04-03
详细说明： 随着信息技术的发展，经验知识管理已成为企事业单位的核心竞争力量。在人类的经验知识结构中，非结构化知识占很大比例，案例知识是非结构化经验知识的一种重要的形式，案例知识的高效交流、共享和充分利用已成为借鉴已有经验知识来解决新问题的源泉。存储案例知识的案例知识库是基于案例推理的基础和必要条件，案例知识库的研究有深远意义。 本文重点研究基于本体和句子向量空间模型(SVSM，Sentence Vecter Space Model)的案例知识库关键技术，完成的主要工作如下： 1．建立了案例知识库的三层立体模型，即案例知识抽象层、案例知识实体层、领域知识层；案例知识实体层存储案例的知识实体，主要支持传统的案例推理过程；案例知识抽象层存储从案例的问题和解中抽象出的公共问题类及通用的解类，也称问题空间和解空间，可提高检索效率；领域知识主要存储领域知识、领域概念、概念之间关系、案例资源等，可支持基于概念或知识的推理，提高案例推理的精度； 2．利用本体对案例知识库的主要组成部分（案例，分类，概念，资源，领域知识，规则等）进行建模，可支持案例知识的共享性、重用性和互操作性； 3．提出了一种基于句子向量空间模型的案例知识表示方法，把案例知识表示的粒度从词或术语提升到句子，支持基 于语义和领域知识的案例检索； 4．使用文本聚类方法，实现案例知识的自动聚类，对案例知识加以抽象，提高了案例的检索速度； 5．设计并实现了一个基于本体和SVSM的案例知识库系统OSBCB，验证了论文研究的主要学术观点，并对系统的设计思想、开发技术、组织方式、工作流程、功能模块和案例库、本体库、规则库、数据库、资源库、分类库的实现方法进行说明。 ...展开收缩
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