多源知识融合处理算法

多源知识融合可有效提高判决结果的可靠性和置信度.借鉴信息融合的思路,分析了知识融合方法和一般模型.重点讨论了基于Bayes准则、基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论以及基于模糊集理论的知识融合算法,给出了基于3种知识融合算法的具体处理步骤,并从算法特点和适用性、实用性等方面对3种知识融合算法性能进行了对比分析.通过知识融合在合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)图像融合中应用的仿真实验,验证了知识融合算法的有效性.

多源知识融合技术研究综述

多源知识融合的研究成果有助于计算机更好地理解人类的智能、人类语言以及人类思维,可以有效地促进网络空间大搜索,有效地促进领域知识图谱的构建,具有巨大的社会经济效益.由于知识获取的不确定性,基于实体识别和关系抽取技术构建的知识图谱,其知识的可靠性和置信度都有待评估,一方面,多源知识推理的过程可以检测冲突,为知识评估和验证提供帮助;另一方面,由知识推理得到的新知识也具有不确定性,需要进行评估和验证.多源知识协同推理不仅包括从多源知识中推断出新知识,还包括冲突检测,即识别错误知识或知识间存在的冲突.从多源知识融合的几个相关概念出发,全面介绍了开源知识融合、多知识图谱融合、知识图谱内部信息融合、多模态知识融合和多源知识协同推理的最新研究进展.在此基础上,探讨了大规模知识库环境下多源知识融合的挑战和未来研究方向.

基于网络语义标签的多源知识库实体对齐算法

知识库是多种自然语言处理任务的重要数据资源,但单一知识库覆盖度低,不同知识库异构性强,不利于数据的共享和集成.因此,多源知识库融合技术的研究有着十分重要的意义.其中,多源知识库实体对齐是多源知识库融合技术中的重要组成部分.在语义万维网发展的推动下,国外开展了很多相关工作,大多适用于英文知识库,对于中文知识库的研究较少.出于对中文知识库融合的研究目的,该文提出了一种基于网络语义标签的多源知识库实体对齐算法.该算法综合利用属性标签、类别标签和非结构化文本关键词,对齐中文百科实体.经实验测试,该算法能够较好地解决多源知识库实体对齐问题,算法在近95%的准确率下,仍能保持近55%的较好的召回率,应用于实际系统中,满足了实际的多源知识库实体对齐应用需求.

基于多源知识融合的滑动轴承设计研究

传统滑动轴承设计过程中较少综合利用各类知识资源,这样的设计致使轴系易发生振动超标,甚至发生轴系失稳导致毁机事故。基于谢友柏院士提出的现代设计理论,提出了基于多源知识融合的滑动轴承设计方法,并初步建立了基于已有知识、数字仿真、物理模型试验、已有产品运行中的表现等多源知识融合的滑动轴承设计知识库系统,并在国产首台1000MW机组低压A转子支承轴承设计研究中得以应用。

基于链接实体回放的多源知识图谱终身表示学习

知识图谱存储大量的结构化知识和丰富的语义信息,已被广泛应用于知识驱动的智能软件.随着智能应用的不断发展,它们对知识图谱的需求也在发生变化.而单一知识图谱往往具有数据不完备等缺点,难以满足需求.因此,支持新数据来源、融合多源知识已成为迫切需求.传统的知识图谱表示学习和应用范式只考虑单一图谱,忽视了不同图谱间的知识迁移.多源知识图谱联合训练虽然可以带来性能提升,但不支持新增知识图谱的拓展表示学习.鉴于此,提出了多源知识图谱终身表示学习的新范式.给定一个知识图谱序列,终身表示学习的目标是在学习新知识图谱的同时,从已学习的知识图谱与模型中获得知识迁移.为实现这一目标,提出了一个基于链接实体回放的多源知识图谱终身表示学习框架.首先,设计了一个以Transformer为编码器的知识图谱表示学习模型作为框架核心,利用关系相关性进行实体的链接预测;其次,提出了链接子图构造方法,基于实体对齐构建并回放新增知识图谱和已有知识图谱之间的链接子图进行终身学习和知识迁移;最后,采用动态结构方法,为每个知识图谱存储相应的模型参数快照来避免灾难性遗忘.多个链接预测基准数据集上的实验结果表明:所提出的表示学习模型可以取得最先进的性能,且提出的终身表示学习框架可以实现有效的知识迁移.

基于互联网的多源知识融合与交互印证方法的研究

文章在基于多源知识融合的背景下研究了关于语义挖掘的交互印证方法,并将原来的语义分析与匹配技术逐渐与智能信息计算相结合,再用语义本体认知的方法,来描述互联网的文本语义,并对这些方法进行了实验分析。

基于多源知识融合的高校图书馆学科交叉测度研究

高校图书馆作为科研工作者的科研支持和服务场所,为了能给科研工作者在科研创作过程中提供研究方法引导,使其在不同学科之间进行方法的借鉴和使用时更加合理有据,通过获取半结构化和非结构化的学科文本数据,构建学科术语本体并进行多源知识融合,采用Web互信息算法(Web-PMI)计算不同学科术语本体之间的交叉程度以更加准确地探究学科交叉规律,为不同学科之间方法的借鉴提供依据。

基于图神经网络的多源异构知识增强对话模型

为解决当前开放域对话系统中端到端模型在生成响应时存在的相关性低、多样性不足的问题,提出了一种多源异构知识增强对话生成模型(multi-source knowledge-enhanced dialogue generation framework,MSGF)。该模型通过整合多个不同的知识源,提高了与对话背景信息相关的知识覆盖率,并采用全局知识选择模块解决不同知识源之间的主题冲突问题,来避免对话主题含义混淆。此外,该模型还引入了融合预测模块,通过获取不同的知识源中的信息来生成响应。实验结果表明,与同类其他模型相比,MSGF模型在性能上具有明显优势,具有更全面的知识覆盖,生成的响应主题相关性更高。可见,所提出的MSGF模型能够很好地理解对话内容,并显著提升对话系统的性能。

基于多源知识的立式轴系水润滑推力轴承设计分析

为使立式轴系水润滑推力轴承的设计过程更具科学化和规范化,促进具有我国自主知识产权水润滑轴承产品的研发,提出了1种基于多源知识的立式轴系水润滑推力轴承设计方法。该设计方法的核心是利用标准知识、经验知识及实测知识,在轴承的设计中实现知识驱动、组合创新。对立式转子水润滑推力轴承设计的知识来源进行了分类,并对设计知识的获取途径进行了探讨。建立了1个水润滑推力轴承设计知识库,以实现设计知识的获取和调用。给出了某立式轴系水润滑推力轴承的设计实例,根据基于多源知识的设计方法得到了该轴承的设计流程图。对设计轴承的静态性能仿真表明：该轴承符合使用要求,文中所述轴承的设计方法可以提高轴承的设计效率。

基于多源知识融合的企业知识管理方法

作为知识经济时代出现的新兴管理方法,企业知识管理的一个重要的研究课题,是对组织成员和人力资源的知识管理。传统的知识管理方法基于封闭的企业管理历史数据,不能深入地挖掘企业管理知识。本文拟从网络数据的行为建模和多源数据融合的角度,探索新的企业知识管理方法。以企业知识管理为研究目标,以石化企业员工为研究对象,以自然语言分析和处理为模式表示方法,以统计机器学习为知识分析工具,重点研究如何通过网络行为建模和多源数据融合,从而更全方位地对企业员工的性格、日常行为建立一套行之有效的分析机制,实现在开放网络时代的企业知识管理和绩效管理。在石化企业内部的知识管理实验性尝试表明,所提知识管理方法,能够更深入地对企业员工的行为进行分析和理解,能够更有效地将员工行为和企业人力资源中的若干关键指标建立相关性模型,从而为企业的知识管理和决策人员提供强有力的技术支持。

企业知识基础如何调节多源知识获取绩效?——基于知识深度和广度的门槛效应

知识是企业竞争优势的最重要来源,但尚不清楚企业如何利用其知识基础找到最优的知识获取组合策略。该研究考查了知识基础深度和广度水平下四种知识获取方式(内部研发、技术购买、合作研发和人才引入)对创新的门槛效应。基于172家生物医药企业的实证分析,证实了知识基础深度与广度在知识获取对创新绩效的影响中存在门槛效应;首先,随着知识广度的增加,内部研发与技术购买对创新促进作用逐渐增强,而研发合作与人才引入对创新却存在着倒U型关系。其次,随知识深度的加深,内部研发和人才引入对创新绩效呈倒U型关系,技术购买和研发合作对创新绩效的促进作用逐渐加强。最后,基于知识基础的双重属性将企业分为知识贫乏型、专一型、活跃型、理想型和一般型五类,并制定出最优知识获取组合策略方格模型。

情境本体驱动的多源知识融合框架

[目的/意义]情境建模是解决信息泛滥、信息过载、实现信息按需服务的重要手段,目前已有的知识库构建和知识融合方法普遍忽略了情境信息,阻碍了知识库的实际应用,降低了知识服务的效率和效果。[方法/过程]综合考虑环境情境、个人情境和领域本体三个方面,提出一种情境本体驱动的多源知识融合框架,并以此框架融合生成基于情境的药物不良反应知识库ConADR Ontology。在本框架的指导下,以药物不良反应的知识库构建为例,半自动实现情境本体模式层的构建和数据层的扩充;并以情境本体作为中介本体,实现情境本体,药物不良反应领域本体ADReC S和人类疾病领域本体Disease Ontology间的融合;最终在此基础上实现基于SPARQL的案例查询。[结果/结论]实例验证表明,本框架具有一定的可行性,对知识库的建设和应用具有理论性指导和参考价值。

大数据下的多源异构知识融合算法研究

在大数据环境下,多源异构知识的融合为研究者从众多分散、异构的数据源和知识源中挖掘出隐含的、有价值的和尚未被发现的信息和知识提供了非常有效的手段和方法。针对目前知识融合方法的不足,在对大数据环境下的异构知识融合方法进行深入研究的基础上,将已有的数据融合算法合理地移植到知识融合中,设计并构造了大数据环境下的多源异构知识融合算法。为进一步提高获取知识的质量,依据知识源粒度的动态选择,提出了一种改进的知识源分解-合并算法,以获得合适粒度大小的知识源集合和尽可能真实可靠的知识。基于Hadoop和MapReduce框架所构建的实验平台对所提算法进行了实验验证。实验结果表明,所提出的多源异构知识融合算法有效可行,并能够有效显著地提高多源异构知识融合算法的性能。

多源知识融合的企业知识服务模型构建研究

【目的/意义】构建多源知识融合的企业知识服务模型,实现企业知识增值,完善企业知识服务体系,提高企业知识服务水平。【方法/过程】基于概念层和本体层的知识融合技术,构建多源知识融合的企业知识服务模型,包括知识资源层、知识处理层、知识融合层、知识发现层以及知识应用层,并将模型应用到铁路企业,实现铁路企业知识服务的自动问答、故障诊断、知识推荐以及研发地图等功能。【结果/结论】基于多源知识融合的企业知识服务基于用户需求将知识有效关联,使企业知识服务更加智能化和个性化,为企业开展技术创新提供新的方法和思路。【局限】目前知识服务模型中的功能模型还不够完善,需继续充实功能模块。

现代青年编辑多源化知识的探讨

21世纪现代科学技术迅速发展,出版业也随着发生了巨大变化,青年编辑应具备怎样的知识,已成为编辑者深思的问题。适应现代社会所需的编辑的知识结构,决不是单纯的语言学知识,或是某一专业知识,现代青年编辑应具备"复合型"知识结构,成为一名知识"复合体"的人才。

基于扩展疾病本体的电子病历大数据组织研究

[目的/意义]电子病历大数据作为主要的医疗健康大数据,具有较高的研究与应用价值,但其多源异构特性阻碍了其有效利用,需要针对性研究其组织问题。[研究设计/方法]本研究从电子病历大数据与疾病知识体系的联系出发,提出了一个基于扩展疾病本体的电子病历大数据组织模型框架,通过多源知识聚合进行疾病本体知识体系扩展,进而基于扩展后的疾病本体知识体系进行电子病历大数据映射,实现了电子病历大数据的知识描述与组织。[结论/发现]利用维基百科与MIMIC数据集进行了实验验证,实验表明模型框架与方法行之有效。[创新/价值]本研究可以有效支持多源异构电子病历大数据的知识组织与多样化的精准数据访问,拓展了医疗健康大数据的组织与利用途径,有助于提升医疗健康大数据利用率。

工程地质学的大成综合理论

工程地质学工作大多涉及系统工程问题,综合集成应是必需的技术路线。多元知识,即多学科的综合集成道路已得到普遍共识。作者提出,工程地质学需要发展大成综合理论,即多源知识的综合集成。钱学森在研究复杂巨系统中考虑到推理、经验和实测信息的集成,并称之为大成综合(Meta-Synthesis)。本文从工程地质实践出发,指出大成综合理论在各工程建设阶段有不同的用法,但本质上是3种来源知识的相互制约和融合,以期达到结论的一致性,做出合理而可靠的决策。某大型抽水泵站高边坡的工程决策过程表明,大成综合理论可能支持超越常规的认识,做出突破性决策。

一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法

针对融合识别领域中不同框架下多源异类传感器的不确定证据信息无法有效融合的问题,提出一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法.该方法将战场协同作战中不同框架下多源异类传感器的领域知识统一在证据网络的结构下,形成多源异类知识融合识别模型,对多源异类传感器的不确定性证据信息进行基于条件证据网络的融合推理,得到识别结果.仿真实例验证了所提出方法的优越性.

基于多源域知识迁移学习的小微企业信用评分

针对新业务,新场景下金融机构目标数据集“高维小样本”的问题,本文提出了基于多源域知识迁移学习的小微企业信用风险测度方法,其能够迁移学习其它数据源(源域)的知识以提升目标域模型的预测效果.该方法通过对来自多个源域的多种源域知识进行归纳提取,进而将其纳入目标域模型的构建中,可以充分利用源域知识,提升目标域模型的估计精度.另外,模型无需获取各源域的原始数据,因此很大程度上降低了数据传输中隐私泄露的风险.模拟实验和企业信用评分的实例数据验证了所提方法的可行性及其在变量选择,系数估计和分类预测上的良好效果.该方法能够在隐私限制的背景下有效迁移源域知识以克服信用评分中目标数据集信息量不足,而导致估计效果较差的问题.

AIGC深应用 构建知识驱动大模型

北京银行深入践行“一个银行、一体数据、一体平台”理念,以“双客”体验为中心,以价值创造为导向,深度应用AIGC技术,全方位布局人工智能与金融场景的深度融合,逐步形成以大模型为核心算法,多模型适配、多任务插件、多源知识互补的大模型应用体系。