小议人工智能技术在信息检索系统中应用(3)
2015-04-20 01:24
导读：4.3 知识的获取 目前，知识获取通常是由知识工程师与系统中的知识获取机构共同完成的。知识工程师负责从领域专家那里抽取知识，并用适当的模式把知
4.3 知识的获取 目前，知识获取通常是由知识工程师与系统中的知识获取机构共同完成的。知识工程师负责从领域专家那里抽取知识，并用适当的模式把知识表示出来，而系统中的知识获取机构负责把知识转换为计算机可存储的内部形式，然后把他们存入知识库。在存储的过程中，要对知识进行一致性、完整性的检测。
知识获取的任务是为信息系统或者专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足求解领域的问题的需要。对智能信息检索系统来说，就是要满足信息检索这一具体领域的需要。为了完成这个任务，知识获取必须做到：（1）抽取知识：即把蕴含于知识源（领域专家，书本，相关论文及系统的运行实践等）中的知识经识别，理解，筛选，归纳等抽取出来，以便建立知识库。（2）知识转换：即把知识由一种表示形式变换为另一种表示形式。（3）知识的输入：即把用适当模式表示的知识经编辑、编译送入知识库的过程；（4）知识的检测：知识库的建立是通过对知识进行抽取、转换和输入等环节实现的，这一过程中的任何环节上的失误都会造成知识的错误，直接影响系统的性能，因此必须对知识进行检测，以便尽早发现并纠正可能出现的错误。
按知识获取的自动化程度划分，可分为非自动知识获取和自动知识获取两种方式。自动知识获取是知识获取最终的目标，它是一种理想的知识获取方式，但它却涉及到人工智能的多个领域。例如模式识别、自然语言理解、机器学习等。而这一理论目前尚处在研究阶段，由许多技术上的问题需要作进一步的研究，就目前已经取得的研究成果而言，尚不足于真正实现自动知识获取。因此，知识的完全自动获取目前还只能作为人们为之奋斗的目标。
（科教论文网 lw.nSeAc.com编辑发布） 但是，人工智能的研究毕竟已经取得了很大的进步，自然语言理解，机器学习等的研究也已取得了较大的进展，特别是近年来关于人工神经网络的研究提出了多种学习算法，这都为知识获取提供了有利条件。因此，在建造智能信息检索系统时，应充分利用这些成果，逐渐向知识的自动获取过渡，提高其智能程度。事实上，在近年来建造的智能信息系统中，也都不同程度的做了这方面的尝试，在非自动知识获取的基础上增加了部分学习功能，使系统能从大量事例中归纳出某些知识。
参考文献1 王永庆．人工智能原理与方法．
西安交通大学出版社，1998
2 张玉峰．智能情报系统．武汉大学出版社，1991
3 王娟琴．人工智能与情报检索的合壁．图书情报工作，1998（3）
4 张孔倚．关于人工智能技术在情报检索中的应用．
山西大学学报，1995（3）
5 杨新波．智能情报检索系统研究．情报科学，1989（5）
6 刘宁．用于情报检索的专家系统．现代图书情报技术，1990 （1）
7 李明，沈红君．情报检索智能化．情报理论与实践，1996（6）
8 涂序彦．人工智能及其应用．北京：
清华大学出版社，1988 论文出处(作者):
人工智能的研究领域与应用领域
走近人工智能
