知识抽取的关键技术包括（知识抽取的关键技术包括哪些）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于知识抽取的关键技术包括的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、知识挖掘的过程

• 2、信息抽取 何种方法有效？

• 3、大数据的关键技术有哪些

• 4、知识管理技术有哪些？

一、知识挖掘的过程

知识挖掘（KDD）是从数据中发现有用知识的整个过程；数据开采（DM）是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。1996年，Fayyad、PiatetskyShapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。

知识挖掘算法的好坏将直接影响到所发现知识的好坏。大多数的研究都集中在知识挖掘算法和应用上。需要说明的是，有的学者认为，数据开采和知识发现含义相同，表示成KDD/DM.它是一个反复的过程，通常包含多个相互联系的步骤：预处理、提出假设、选取算法、提取规则、评价和解释结果、将模式构成知识，最后是应用。在实际，人们往往不严格区分知识挖掘和数据库中的知识发现，把两者混淆使用。一般在科研领域中称为KDD，而在工程领域则称为知识挖掘。

KDD过程是多个步骤相互连接、反复进行人机交互的过程。具体包括： （CBR—Casebasedreasoning）：这种方法的思路非常简单，当预测未来情况或进行正确决策时，系统寻找与现有情况相类似的事例，并选择最佳的相同的解决方案，这种方法能用于很多问题求解，并获得好的结果，其缺点是系统不能生成汇总过去经验的模块或规则。采用这种方法的系统有美国的PatternRecognitionWorkbench和法国的KATEtools，遗传算法（GA—GeneticAlgorithms）：DA不是GA应用的主要领域，它是解决各种组合或优化问题的强有力的手段，但它在现代标准仪器表中也用来完成DA任务。这种方法的不足之处是：这种问题的生成方式使估计所得解答的统计意义的任何一种机会不再存在。另外一方面，只有专业人员才能提出染色体选择的准则和有效地进行问题描述与生成。在系统中包含遗传算法的有美国的GeneHunter，非线性回归方法：这种方法的基础是，在预定的函数的基础上，寻找目标度量对其它多种变量的依赖关系。这种方法在金融市场或医疗诊断的应用场合，比较好的提供可信赖的结果。在俄罗斯的PalyAnalyst以及美国的Neuroshell系统中包括了这种技术。

多年来数理统计分析以及AI与KE的研究提供了种类繁多特点各异的手段，DM开发人员完全可以根据不同任务加以选择使用，另外在软计算（SoftComputing）和不确定信息处理（dealingwithUncertaintyofinformation）方法的研究，促使DM（KDD）技术向更深层次发展。

上面所说的DM中的数据是指数据库中表格形式中的记录和条目，这种数据称作结构型数据（Structureddata）。在一个企业中，还有一类像文本和网页形式的数据，称作非结构型数据（unstructureddata）。它来自不同的信息源，如文本图像影视和音响等，当然文本是最主要的一种非结构数据。1995年分析家已预言，像文本这样非结构型数据将是在线存贮方面占支配地位的数据形式。到1998年初，在Internet上的信息网页数，已超过5亿。随着Internet的扩展和大量在线文本的出现，将标志这巨大的非结构型数据海洋中，蕴藏着极其丰富的有用信息即知识。人们从书本中获取知识方法是阅读和理解。开发一种工具能协助用户从非结构数据中抽取关键概念以及快速而有效地检索到关心的信息，这将是一个非常引人入胜的研究领域。基于图书索引检索以及超文本技术的各类搜索引擎，能协助用户寻找所需信息，但要深入发掘这类数据中的有用用信息，尚需要更高层次的技术支持，人工智能领域有关知识表示及获取的方法（如语义网络概念映射等），和自然语言理解的研究成果，可望被采用。还可能要涉及到语言学心理学等领域。已出现针对文本的DM工具的报导。如IBM公司的TexMiner，NetQuestion，WedCawler和megaputer公司的TextAnalyst等。

二、信息抽取 何种方法有效？

普遍来讲，基于统计的信息抽取方法更为有效。

从方法实现的难易程度上讲，统计的方法需要提供统计模型的拓扑结构以及大量的训练集，基于语义（理解）的方法需要构建较为完整的自然语言处理系统，基于规则（知识工程）的方法需要根据不同领域的语言特点通过知识工程获取信息抽取的规则。由此比较，同级的方法更容易实现。

另一方面，统计的方法在可移植性（或适应性）上也优于其他方法。基于统计的方法只要改变训练集就能建立起适用于另外一个领域的模型。

然而现实情况是，信息抽取往往专注于范围较小的一个或者若干领域，所以可移植性要求不高，并且特定领域内的信息抽取应用基于规则的方法更易于实现，所以也可以说基于规则的信息抽取方法更为有效。

三、大数据的关键技术有哪些

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统（道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统）本回答根据百度文库资料整理，原文请参见《大数据关键技术》

四、知识管理技术有哪些？

知识管理步骤

认知

第一步:认知 认知是企业实施知识管理的第一步，主要任务是统一企业对知识管理的认知，梳理知识管理对企业管理的意义，评估企业的知识管理现状。帮助企业认识是否需要知识管理，并确定知识管理实施的正确方向。主要工作包括:全面完整的认识知识管理，对企业中高层进行知识管理认知培训，特别是让企业高层认识知识管理；利用知识管理成熟度模型等评价工具多方位评估企业知识管理现状及通过调研分析企业管理的主要问题；评估知识管理为企业带来的长、短期效果；从而为是否推进知识管理实践提供决策支持；制定知识管理战略和推进方向等。

规划

第二步:规划 知识管理的推进是一套系统工程，在充分认知企业需求的基础上，详细规划也是确保知识管理实施效果的重要环节。这个环节主要是通过对知识管理现状、知识类型的详细分析，并结合业务流程等多角度，进行知识管理规划。在规划中，切记知识管理只是过程，而不能为了知识管理而进行知识管理，把知识管理充分溶入企业管理之中，才能充分发挥知识管理的实施效果。主要工作包括:从战略、业务流程及岗位来进行知识管理规划；企业管理现状与知识管理发展的真实性分析；制订知识管理相关战略目标和实施策略，并对流程进行合理化改造；知识管理落地的需求分析及规划；在企业全面建立知识管理的理论基础。

试点

第三步:试点 此阶段是第二阶段的延续和实践，按照规划选取适当的部门和流程依照规划基础进行知识管理实践。并从短期效果来评估知识管理规划，同时结合试点中出现的问题进行修正。主要工作内容:每个企业都有不同的业务体系，包括:生产、研发、销售等，各不同业务体系的任务特性均不相同，其完成任务所需要的知识亦有不同，因此需要根据不同业务体系的任务特性和知识应用特点，拟订最合适、成本最低的知识管理方法，这称为知识管理模式分析KMPA。另外，考虑到一种业务体系下有多方面的知识，如何识别关键知识，并判断关键知识的现状，进而在KM模式的指导下采取有针对性的提升行为，这可以称为知识管理策略规划KSP。所以，此阶段的重点是结合企业业务模式进行知识体系梳理，并对知识梳理结果进行分析，以确定知识管理具体策略和提升行为。本阶段是知识管理从战略规划到落地实施的阶段，根据对企业试点部门的知识管理现状、需求和提升计划的分析，应该考虑引入支撑知识管理落地的知识管理IT系统。根据前几个阶段的规划和分析，选择适合企业现状的IT落地方法，如带知识管理功能的办公协同系统、知识管理系统、知识门户落地等等。可以说，本阶段在知识管理系统实施中难度最大，需要建立强有力的项目保障团队，做好业务部门、咨询公司、系统开发商等多方面协调工作。

推广

第四步:推广和支持 在试点阶段不断修正知识管理规划的基础上，知识管理将大规模在企业推广，以全面实现其价值。推广内容:知识管理试点部门的实践，在企业中其他部门的复制；知识管理全面的溶入企业业务流程和价值链；知识管理制度初步建立；知识管理系统的全面运用；实现社区，学习型组织、头脑风暴等知识管理提升计划的全面运行，并将其制度化。 难点:对全面推广造成的混乱进行控制和对知识管理实施全局的把握；知识管理融入业务流程和日常工作；文化、管理、技术的协调发展；知识管理对战略目标的支持；对诸如思想观念转变等人为因素的控制以及利益再分配；建立知识管理的有效激励机制和绩效体系。

制度化

第五步:制度化 制度化阶段既是知识管理项目实施的结束，又是企业知识管理的一个新开端，同时也是一个自我完善的过程。要完成这一阶段，企业必须重新定义战略，并进行组织构架及业务流程的重组，准确评估知识管理在企业中实现的价值。

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