【摘 要】
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信息过载现象导致发现并获取有用信息变得越来越困难,用户急切需要精准的知识发现和问题解答服务,通过对当前实现精准知识发现的主要技术方法进行分析,本研究分别采用基于传
【机 构】
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中国农业科学院农业信息研究所、农业部农业大数据重点实验室,中国科学院文献情报中心,中国农业科学院农业信息研究所
【基金项目】
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国家科技图书文献中心专项“下一代开放知识服务平台总体设计及关键技术研发”,中国农业科学院科技创新工程项目“大规模RDF数据转换机理与存储研究”(编号:CAASASTIP-2016-AII)的研究成果之一.
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信息过载现象导致发现并获取有用信息变得越来越困难,用户急切需要精准的知识发现和问题解答服务,通过对当前实现精准知识发现的主要技术方法进行分析,本研究分别采用基于传统知识组织构建方法和基于深度学习的方法,面向湿地领域进行语义知识组织体系的构建和精准发现实验。实验分析证明,传统知识组织方法无法单独支持特定主题的精准知识发现,尽管基于词向量的深度学习方法可以有效弥补传统知识组织系统的局限,但会受到计算语料规模和质量的限制。因此,本研究最终提出融合知识组织与认知计算的基本思路和体系框架,分析了融合方案所涉及的关键
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