复杂信息环境下知识组织和再利用模式与方法研究

当前的复杂信息环境对知识服务研究提出了新的挑战,开源情报中的大规模数字资源需要先进的知识组织与再利用模式和方法的指导,才能够支撑需求导向的知识服务。尽管各行业的企事业单位都对大规模数字资源建设和服务平台建设进行了研究和探索,但在处理众多业务需求和提供个性化服务时仍然乏力,主要表现为两大核心问题。一是现有知识体系构建方案代价昂贵,且解决具体问题的可行性差,无法满足个性化服务需求,不具备利用现有知识快速响应并解决问题的能力;二是现有研究多集中于语义结构化和知识库构建以及系统功能设计,知识组织到知识利用之间存在明显断层,缺少业务驱动和问题驱动的能力。本文从需求入手,以业务组织模型理论与方法为指导,通过业务模型自动构建能力研究,形成针对资源特点的个性化业务模型;针对当前知识组织模式中缺少灵活的资源构筑解决方案且数据利用程度过低的问题,研究高效敏捷的知识组织能力,利用单篇全解析及多篇路径自组织等技术手段,实现快速解析资源的目的,为真实项目的应用服务提供技术支持;以基于SaaS(software as a service)和PaaS(plat‐form as a service)的新型服务平台及具体服务为示范,建立基于技术和工程的知识再利用模式,有效解决知识体系构建与知识再利用的现实问题。

《电路分析》课程的解析和融合

针对 《电路分析》 课程的教学现状, 分析了目前所存在的问题, 对课程内容和结构进行了深度的解析, 具体的提出了知识和方法融合的策略.

面向中医古籍的单篇文本知识标引与结构解析技术

[目的/意义]在无标注资源的情况下,对中医古籍文本领域的分词和命名实体识别技术进行研究,基于分词与命名实体识别模型,对中医领域文本进行分词并进行语言模型的训练。[方法/过程]在训练过程中,研究采用实体概念排序预测与遮罩词预测的多任务学习框架,有效将词典中的先验概念知识融入到语言模型中,得到融合语篇语义与先验知识的语言模型。从模型训练中使用的MLM任务出发,设计基于完形填空类型的文本生成任务来进行单篇古籍文本的知识标引,以短句一实体为路径,遍历单篇文本中所有的短句并进行知识概念的全标引,并基于先验规则的挖掘,从单篇文本中发现隐性知识结构,从而构建隐性篇章结构。[结果/结论]对比实验显示,在仅有5个标注样本的情况下,研究提出的文本标引方式能够有效利用模型的先验知识;相较于传统方法,能更好地解决标注缺失情况下的中医古籍文本知识标引的问题,为进一步实现中医古籍单篇文本的解析提供解决方法。对中医古籍进行整理、校注,挖掘其中蕴含的知识,对中医学与现代医学的发展,以及医学史的研究都有重要的理论与现实意义。