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知識抽取的關(guān)鍵技術(shù)包括（知識抽取的關(guān)鍵技術(shù)包括哪些）

發(fā)布時間：2023-04-14 10:24:11 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 127

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本文目錄:

1、知識挖掘的過程
2、信息抽取何種方法有效？
3、大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)有哪些
4、知識管理技術(shù)有哪些？

知識抽取的關(guān)鍵技術(shù)包括（知識抽取的關(guān)鍵技術(shù)包括哪些）

一、知識挖掘的過程

知識挖掘（KDD）是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識的整個過程；數(shù)據(jù)開采（DM）是KDD過程中的一個特定步驟，它用專門算法從數(shù)據(jù)中抽取模式（patterns）。1996年，F(xiàn)ayyad、PiatetskyShapiror和Smyth將KDD過程定義為：從數(shù)據(jù)中鑒別出有效模式的非平凡過程，該模式是新的、可能有用的和最終可理解的。

知識挖掘算法的好壞將直接影響到所發(fā)現(xiàn)知識的好壞。大多數(shù)的研究都集中在知識挖掘算法和應(yīng)用上。需要說明的是，有的學(xué)者認為，數(shù)據(jù)開采和知識發(fā)現(xiàn)含義相同，表示成KDD/DM.它是一個反復(fù)的過程，通常包含多個相互聯(lián)系的步驟：預(yù)處理、提出假設(shè)、選取算法、提取規(guī)則、評價和解釋結(jié)果、將模式構(gòu)成知識，最后是應(yīng)用。在實際，人們往往不嚴格區(qū)分知識挖掘和數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，把兩者混淆使用。一般在科研領(lǐng)域中稱為KDD，而在工程領(lǐng)域則稱為知識挖掘。

KDD過程是多個步驟相互連接、反復(fù)進行人機交互的過程。具體包括：（CBR—Casebasedreasoning）：這種方法的思路非常簡單，當預(yù)測未來情況或進行正確決策時，系統(tǒng)尋找與現(xiàn)有情況相類似的事例，并選擇最佳的相同的解決方案，這種方法能用于很多問題求解，并獲得好的結(jié)果，其缺點是系統(tǒng)不能生成匯總過去經(jīng)驗的模塊或規(guī)則。采用這種方法的系統(tǒng)有美國的PatternRecognitionWorkbench和法國的KATEtools，遺傳算法（GA—GeneticAlgorithms）：DA不是GA應(yīng)用的主要領(lǐng)域，它是解決各種組合或優(yōu)化問題的強有力的手段，但它在現(xiàn)代標準儀器表中也用來完成DA任務(wù)。這種方法的不足之處是：這種問題的生成方式使估計所得解答的統(tǒng)計意義的任何一種機會不再存在。另外一方面，只有專業(yè)人員才能提出染色體選擇的準則和有效地進行問題描述與生成。在系統(tǒng)中包含遺傳算法的有美國的GeneHunter，非線性回歸方法：這種方法的基礎(chǔ)是，在預(yù)定的函數(shù)的基礎(chǔ)上，尋找目標度量對其它多種變量的依賴關(guān)系。這種方法在金融市場或醫(yī)療診斷的應(yīng)用場合，比較好的提供可信賴的結(jié)果。在俄羅斯的PalyAnalyst以及美國的Neuroshell系統(tǒng)中包括了這種技術(shù)。

多年來數(shù)理統(tǒng)計分析以及AI與KE的研究提供了種類繁多特點各異的手段，DM開發(fā)人員完全可以根據(jù)不同任務(wù)加以選擇使用，另外在軟計算（SoftComputing）和不確定信息處理（dealingwithUncertaintyofinformation）方法的研究，促使DM（KDD）技術(shù)向更深層次發(fā)展。

上面所說的DM中的數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)庫中表格形式中的記錄和條目，這種數(shù)據(jù)稱作結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)（Structureddata）。在一個企業(yè)中，還有一類像文本和網(wǎng)頁形式的數(shù)據(jù)，稱作非結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)（unstructureddata）。它來自不同的信息源，如文本圖像影視和音響等，當然文本是最主要的一種非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。1995年分析家已預(yù)言，像文本這樣非結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)將是在線存貯方面占支配地位的數(shù)據(jù)形式。到1998年初，在Internet上的信息網(wǎng)頁數(shù)，已超過5億。隨著Internet的擴展和大量在線文本的出現(xiàn)，將標志這巨大的非結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)海洋中，蘊藏著極其豐富的有用信息即知識。人們從書本中獲取知識方法是閱讀和理解。開發(fā)一種工具能協(xié)助用戶從非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中抽取關(guān)鍵概念以及快速而有效地檢索到關(guān)心的信息，這將是一個非常引人入勝的研究領(lǐng)域。基于圖書索引檢索以及超文本技術(shù)的各類搜索引擎，能協(xié)助用戶尋找所需信息，但要深入發(fā)掘這類數(shù)據(jù)中的有用用信息，尚需要更高層次的技術(shù)支持，人工智能領(lǐng)域有關(guān)知識表示及獲取的方法（如語義網(wǎng)絡(luò)概念映射等），和自然語言理解的研究成果，可望被采用。還可能要涉及到語言學(xué)心理學(xué)等領(lǐng)域。已出現(xiàn)針對文本的DM工具的報導(dǎo)。如IBM公司的TexMiner，NetQuestion，WedCawler和megaputer公司的TextAnalyst等。

知識抽取的關(guān)鍵技術(shù)包括（知識抽取的關(guān)鍵技術(shù)包括哪些）

二、信息抽取何種方法有效？

普遍來講，基于統(tǒng)計的信息抽取方法更為有效。

從方法實現(xiàn)的難易程度上講，統(tǒng)計的方法需要提供統(tǒng)計模型的拓撲結(jié)構(gòu)以及大量的訓(xùn)練集，基于語義（理解）的方法需要構(gòu)建較為完整的自然語言處理系統(tǒng)，基于規(guī)則（知識工程）的方法需要根據(jù)不同領(lǐng)域的語言特點通過知識工程獲取信息抽取的規(guī)則。由此比較，同級的方法更容易實現(xiàn)。

另一方面，統(tǒng)計的方法在可移植性（或適應(yīng)性）上也優(yōu)于其他方法?；诮y(tǒng)計的方法只要改變訓(xùn)練集就能建立起適用于另外一個領(lǐng)域的模型。

然而現(xiàn)實情況是，信息抽取往往專注于范圍較小的一個或者若干領(lǐng)域，所以可移植性要求不高，并且特定領(lǐng)域內(nèi)的信息抽取應(yīng)用基于規(guī)則的方法更易于實現(xiàn)，所以也可以說基于規(guī)則的信息抽取方法更為有效。

三、大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)有哪些

大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。

一、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)

數(shù)據(jù)是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化（或稱之為弱結(jié)構(gòu)化）及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識服務(wù)模型的根本。

二、大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

主要完成對已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因獲取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，數(shù)據(jù)抽取過程可以幫助我們將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的構(gòu)型，以達到快速分析處理的目的。2）清洗：對于大數(shù)據(jù)，并不全是有價值的，有些數(shù)據(jù)并不是我們所關(guān)心的內(nèi)容，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯誤的干擾項，因此要對數(shù)據(jù)通過過濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。

三、大數(shù)據(jù)存儲及管理技術(shù)

大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，并進行管理和調(diào)用。重點解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€關(guān)鍵問題。

四、大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

六、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經(jīng)濟活動提供依據(jù)，從而提高各個領(lǐng)域的運行效率，大大提高整個社會經(jīng)濟的集約化程度。在我國，大數(shù)據(jù)將重點應(yīng)用于以下三大領(lǐng)域：商業(yè)智能、政府決策、公共服務(wù)。例如：商業(yè)智能技術(shù)，政府決策技術(shù)，電信數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，氣象信息分析技術(shù)，環(huán)境監(jiān)測技術(shù)，警務(wù)云應(yīng)用系統(tǒng)（道路監(jiān)控、視頻監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、智能交通、反電信詐騙、指揮調(diào)度等公安信息系統(tǒng)）本回答根據(jù)百度文庫資料整理，原文請參見《大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)》

四、知識管理技術(shù)有哪些？

知識管理步驟

認知

第一步:認知認知是企業(yè)實施知識管理的第一步，主要任務(wù)是統(tǒng)一企業(yè)對知識管理的認知，梳理知識管理對企業(yè)管理的意義，評估企業(yè)的知識管理現(xiàn)狀。幫助企業(yè)認識是否需要知識管理，并確定知識管理實施的正確方向。主要工作包括:全面完整的認識知識管理，對企業(yè)中高層進行知識管理認知培訓(xùn)，特別是讓企業(yè)高層認識知識管理；利用知識管理成熟度模型等評價工具多方位評估企業(yè)知識管理現(xiàn)狀及通過調(diào)研分析企業(yè)管理的主要問題；評估知識管理為企業(yè)帶來的長、短期效果；從而為是否推進知識管理實踐提供決策支持；制定知識管理戰(zhàn)略和推進方向等。

規(guī)劃

第二步:規(guī)劃知識管理的推進是一套系統(tǒng)工程，在充分認知企業(yè)需求的基礎(chǔ)上，詳細規(guī)劃也是確保知識管理實施效果的重要環(huán)節(jié)。這個環(huán)節(jié)主要是通過對知識管理現(xiàn)狀、知識類型的詳細分析，并結(jié)合業(yè)務(wù)流程等多角度，進行知識管理規(guī)劃。在規(guī)劃中，切記知識管理只是過程，而不能為了知識管理而進行知識管理，把知識管理充分溶入企業(yè)管理之中，才能充分發(fā)揮知識管理的實施效果。主要工作包括:從戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)流程及崗位來進行知識管理規(guī)劃；企業(yè)管理現(xiàn)狀與知識管理發(fā)展的真實性分析；制訂知識管理相關(guān)戰(zhàn)略目標和實施策略，并對流程進行合理化改造；知識管理落地的需求分析及規(guī)劃；在企業(yè)全面建立知識管理的理論基礎(chǔ)。

試點

第三步:試點此階段是第二階段的延續(xù)和實踐，按照規(guī)劃選取適當?shù)牟块T和流程依照規(guī)劃基礎(chǔ)進行知識管理實踐。并從短期效果來評估知識管理規(guī)劃，同時結(jié)合試點中出現(xiàn)的問題進行修正。主要工作內(nèi)容:每個企業(yè)都有不同的業(yè)務(wù)體系，包括:生產(chǎn)、研發(fā)、銷售等，各不同業(yè)務(wù)體系的任務(wù)特性均不相同，其完成任務(wù)所需要的知識亦有不同，因此需要根據(jù)不同業(yè)務(wù)體系的任務(wù)特性和知識應(yīng)用特點，擬訂最合適、成本最低的知識管理方法，這稱為知識管理模式分析KMPA。另外，考慮到一種業(yè)務(wù)體系下有多方面的知識，如何識別關(guān)鍵知識，并判斷關(guān)鍵知識的現(xiàn)狀，進而在KM模式的指導(dǎo)下采取有針對性的提升行為，這可以稱為知識管理策略規(guī)劃KSP。所以，此階段的重點是結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)模式進行知識體系梳理，并對知識梳理結(jié)果進行分析，以確定知識管理具體策略和提升行為。本階段是知識管理從戰(zhàn)略規(guī)劃到落地實施的階段，根據(jù)對企業(yè)試點部門的知識管理現(xiàn)狀、需求和提升計劃的分析，應(yīng)該考慮引入支撐知識管理落地的知識管理IT系統(tǒng)。根據(jù)前幾個階段的規(guī)劃和分析，選擇適合企業(yè)現(xiàn)狀的IT落地方法，如帶知識管理功能的辦公協(xié)同系統(tǒng)、知識管理系統(tǒng)、知識門戶落地等等?？梢哉f，本階段在知識管理系統(tǒng)實施中難度最大，需要建立強有力的項目保障團隊，做好業(yè)務(wù)部門、咨詢公司、系統(tǒng)開發(fā)商等多方面協(xié)調(diào)工作。

推廣

第四步:推廣和支持在試點階段不斷修正知識管理規(guī)劃的基礎(chǔ)上，知識管理將大規(guī)模在企業(yè)推廣，以全面實現(xiàn)其價值。推廣內(nèi)容:知識管理試點部門的實踐，在企業(yè)中其他部門的復(fù)制；知識管理全面的溶入企業(yè)業(yè)務(wù)流程和價值鏈；知識管理制度初步建立；知識管理系統(tǒng)的全面運用；實現(xiàn)社區(qū)，學(xué)習(xí)型組織、頭腦風(fēng)暴等知識管理提升計劃的全面運行，并將其制度化。難點:對全面推廣造成的混亂進行控制和對知識管理實施全局的把握；知識管理融入業(yè)務(wù)流程和日常工作；文化、管理、技術(shù)的協(xié)調(diào)發(fā)展；知識管理對戰(zhàn)略目標的支持；對諸如思想觀念轉(zhuǎn)變等人為因素的控制以及利益再分配；建立知識管理的有效激勵機制和績效體系。

制度化

第五步:制度化制度化階段既是知識管理項目實施的結(jié)束，又是企業(yè)知識管理的一個新開端，同時也是一個自我完善的過程。要完成這一階段，企業(yè)必須重新定義戰(zhàn)略，并進行組織構(gòu)架及業(yè)務(wù)流程的重組，準確評估知識管理在企業(yè)中實現(xiàn)的價值。

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