搜索结果: 1-15 共查到“知识库 人工智能 领域”相关记录24条 . 查询时间(0.247 秒)
曹轲：AIGC的第一次大规模应用未必在新闻领域（图）
AIGC 第一次 大规模应用 新闻领域
2023/7/17
近日，以ChatGPT为代表的AI机器人掀起一场狂欢般的全民参与。对AIGC即将给人类社会带来的颠覆，人们既深怀憧憬，又充满焦虑。
基于关系指数和表示学习的领域集成实体链接
集成实体链接 特定领域 表示学习 关系指数
2024/1/19
本文针对现有方法不能很好结合文本信息和知识库信息的问题,提出一种基于关系指数和表示学习的领域集成实体链接方法.首先,本文构建了特定领域知识库;其次,运用表示学习从文本信息中得到的向量表示计算实体指称项的上下文、主题关键词、扩展词三个特征的相似度;然后,利用知识库中的关系信息计算候选实体的关系指数;最后,将这三种相似度及关系指数相融合,用于实体链接.实验结果表明,相较于现有方法,本文方法能够有效地提...
基于自扩展与最大熵的领域实体关系自动抽取
实体关系抽取 最大熵 自扩展 特征
2013/12/12
实体关系自动获取是信息抽取的难题之一。本文提出自扩展算法和最大熵机器学习算法相结合的方法,以旅游领域为研究对象进行实体关系的自动抽取。首先利用自扩展算法自动获取能体现实体对间大类关系的语义词汇,该词汇作为特征加入最大熵机器学习算法的特征集,并设定阈值实现训练语料的自动标注;然后使用最大熵机器学习算法对训练语料进行学习,构建实体关系抽取的分类器,实现实体关系的自动获取。在收集600篇旅游领域语料的基...
石油勘探开发领域本体的构建方法研究
石油 勘探开发 领域本体
2009/12/10
石油勘探开发领域涉及勘探、采油等二十多个专业，由于信息术语不统一，给专业之间信息共享和应用集成带来许多问题。采用本体论来解决上述问题。针对石油勘探开发业务的特点，提出了一套石油领域本体Petro-Onto构建方法，建立了该领域本体的顶层本体框架，提出了以业务模型和数据模型为参照体系自动捕获本体的方法。Petro-Onto在油田信息集成中得到应用。
受限领域自然语言数据库查询接口研究
自然语言查询 数据库查询 受限领域 SQL
2009/9/28
数据库查询是通过SQL实现的,而作为非专业用户是很难掌握SQL,为了实现自然语言数据库查询以改善人机交互的容易程度,必须实现将自然语言问句转换成数据库查询语言(SQL)以实现数据库查询. 介绍了实现自然语言数据库查询接口总体结构,并以房产领域为例,详细介绍了自然语言问句分析、问句形式化分析、中介查询语言的生成及SQL的转换算法等实现过程. 实验测试证明: 提出的查询接口在受限领域内具有较好的处理效...
基于本体和句法分析的领域分词的实现
分词 本体 体裁
2009/8/10
针对基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法所存在的缺陷，提出基于本体和句法分析的某领域分词方法，通过建立体裁本体进行句法分析，从智能化的角度进行查词，避免了传统方法不考虑上下文信息导致的语义丢失等情况。实验结果证明，该方法可以较大地提高分词的精度。
基于领域本体的中医知识获取方法
本体 中医 语义场 知识获取
2009/7/31
中医知识获取是计算机自动实现知识管理、知识重组的前提。中医领域存在大量非结构化知识，难以被深入获取。该文提出一种基于领域本体的知识获取方法，对选取的单一医案中蕴含的知识进行形式化表示，构造中医领域的语义网络，对其进行定量分析，抽取中医领域的概念语义场。实验结果表明，该方法可在一定程度实现中医领域的知识获取。
基于领域知识的贝叶斯网络结构学习算法
贝叶斯网络 领域知识 缺省数据
2009/7/17
针对SEM算法在缺省数据学习中存在精度偏低和收敛速度缓慢的问题，通过将领域知识引入到SEM算法中，提出了KB-SEM算法，该算法首先用D-S证据理论综合领域知识，然后将采集的知识以禁忌表的方式嵌入SEM中来限制和引导算法的搜索路径，缩小算法的搜索空间。实验表明，KB-SEM算法能有效地提高算法的学习精度和时间性能，且能在一定程度上避免主观偏见和数据噪音的干扰。
基于领域知识的多智能体分层协作规划方法
协作规划 领域知识 机器人世界杯
2009/7/17
针对复杂动态RoboCup仿真环境下的多智能体协作问题，提出一种使用领域知识的多智能体分层协作规划方法。在根据系统提供的环境状态信息建立智能体初始行为规划的基础上，通过逐步填入智能体的状态和行为特征属性知识，分析行动实现的效果，对初始规划行动进行调整，为智能体制定协调一致的行为规划序列，并获得相应的协作策略信息，使其在实际对抗比赛中能针对当前环境快速做出决策，实现通信受限的情况下多智能体的协作。
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领域信息提取的缩规划图算法
缩规划图 启发式信息 领域信息
2009/7/14
传统的图规划技术在处理规模较大的智能规划问题时，由于计算量的递增爆炸，导致算法在规划问题上容易出现效率瓶颈。对图规划技术进行了一些改进：（1）加入领域信息的动态提取和使用；（2）提出了缩规划图的概念和算法，通过引入基于领域信息的启发式函数，对不同的扩展分支进行优选排序，剪除一些执行希望小甚至不合理的扩展分支，从而提高了系统执行效率。实验表明该策略是有效的。
基于领域本体网络模型的知识获取技术
本体 分词 知识获取
2009/4/8
知识获取一直是人工智能的瓶颈，如何有效地从文本中提取知识是知识工程所关注的问题。该文提出并构建了领域本体网络模型，将其用于中医领域文本的知识获取，分析了领域本体的数据结构、本体概念的实例化以及语义场的结构与组织方法。基于中文信息处理技术，提出了获取文本知识的框架，实现了原型系统，并用于中医医案知识的获取，取得了较好的效果。
一种本体学习中的领域概念筛选算法
人工智能 本体学习 筛选算法 领域概念
2013/8/8
由于现有领域概念筛选方法中领域筛选存在不准确的缺点，提出了一种改进的本体学习中的领域概念筛选算法。该算法针对领域相关度和领域一致度公式存在的信息描述不全的缺点进行改进，给出了改进公式和领域概念筛选算法。实验数据表明，该方法提高了领域概念筛选的有效性，取得了很好的效果。
军事训练领域核心本体的构建
军事训练领域 本体 军事本体 本体构建
2009/2/19
数据是作战指挥训练模拟系统的基础，权威数据的缺乏、数据检索的困难等，容易出现数据失控的现象。加强对数据的管理，建立统一的标准是目前亟待解决的问题。该文通过引入本体有效地解决了上述问题，本体的建立使得资源数据定义格式有了统一的规范，在军事训练网中可共享数据
在线废料建模在特定领域语音识别中的应用
清华大学电子工程系
2008/12/12
严格按照语法规则模型指导声学层识别的特定领域语音识别系统，难以处理未经规则描述的插入语或语气词等语言现象。针对这一问题，将在线废料建模方法应用于该系统，详细讨论了此方法中模型参数N的选择策略，分析验证了语料的信噪比SNR值与参数N之间的相关性，提出了基于此相关性的模型参数优化方法，使得系统的句子识别率和槽识别率相对基线系统分别提高了1834％和1147％。