导读:本文包含了自动知识获取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自动解题,地理课程,领域本体,解题规则
自动知识获取论文文献综述
朱刘影,杨思春,沈盛宇,王勇[1]（2019）在《面向地理课程自动解题的规则知识获取》一文中研究指出自动解题作为当前人工智能和自然语言处理领域的研究热点之一,它是利用计算机自动解答相关课程的试题。目前的自动解题研究主要针对数学类课程,对于其他类课程则研究较少。针对地理课程自动解题,在构建地理试题本体的基础上,通过对试题题干及选项进行语义分析,进一步获取概念实体间的语义关系,并将这种语义关系转化为用于试题解答的解题规则。在所收集的地理试题集上的实验结果表明,文中获取的解题规则对文字类试题的解答有明显的解题效果,对图表类试题的解答也有一定的辅助作用。(本文来源于《苏州科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
花海燕,林华[2]（2019）在《大型结构件应力分布特征及其影响力知识的自动获取》一文中研究指出为探究大型结构件应力分布影响因素的影响力差异,建立了应力分布特征及其影响力知识自动获取机制。针对截面尺寸连续变化的大型结构件,提出应力普查法进行结构件区域分割与最大应力提取,通过区域危险评估确定特征区域,获得应力分布特征集;分析结构参数对特征应力与轻量化指标的影响力,建立基于多状态调整策略的知识推理模型,获取各特征应力在不同调整期望的主影响因素及其影响显着度,以此反映满足对应期望应优先调整的结构参数与优先顺序。最后,以鹅颈式动臂为例进行验证,结果表明所提方法可实现大型结构件建模、分析、应力特征提取和影响力知识获取的自动化,能高效、柔性地为大型结构件智能优化提供有价值的知识。(本文来源于《机械强度》期刊2019年01期）
卢奇,陈文亮[3]（2018）在《大规模中文实体情感知识的自动获取》一文中研究指出目前中文情感分析的主要资源以情感词典为主,缺乏针对实体或属性的情感知识资源。该文主要研究如何从大规模文本语料中自动获取实体情感知识。在该文方法中,用情感表达组合来表示实体情感知识。首先,基于二部图排序算法对情感表达组合候选集合进行排序。然后,提出了一种基于语义相似的提炼算法对于排序靠后的表达组合进行选择。在提炼选择过程中,充分考虑实体之间和情感词之间的约束。最后,该文在叁种大规模不同领域的语料上进行实验,并进行人工评价。评价结果表明,从叁个领域数据集上获取的实体情感表达组合正确率均高于90%。最终我们获得了一个大规模情感知识词典,包括约30万对的情感表达组合。(本文来源于《中文信息学报》期刊2018年08期）
纪雯,王建辉,顾树生,王峰,张旭隆[4]（2016）在《基于系统聚类的自动知识获取方法》一文中研究指出知识库是存储知识的机构,它是专家系统的主要组成部分。随着人类认识过程的不断进步,知识库需要不断更新和完善。其中,知识获取是建造知识库的关键问题。为此,从知识本身出发,改变知识获取的固有流程,提出一种基于系统聚类的知识自动获取方法,首先检测知识库中的知识量,当知识不足时,启动系统聚类算法,对案例库中知识强度大于或等于最小知识强度的知识进行聚类合并,获取新知识,并将其存储在知识库中,从而实现知识库的自动补充和更新。实验结果表明,所提出的知识自动获取方法的有效性。(本文来源于《控制工程》期刊2016年10期）
李晓倩[5]（2016）在《基于跨语言映射的汉语语义知识自动获取方法的研究》一文中研究指出语义知识库是一种结构化数据库,其中存储的是实体及实体间的相互关系,是当前学术界和企业界的研究热点,其在语义搜索、机器问答等实际的应用中有非常重要的意义。然而现语义知识库大多以英文表示,汉语语义知识库十分缺乏且规模较小,因此构建汉语语义知识库,成为汉语自然语言处理领域亟待解决的问题。机器翻译技术是一种将句子从源语言自动翻译为目标语言的技术方法,一般使用于对自然语句的自动翻译。本文采用机器翻译技术翻译已有知识库从而构建汉语知识图谱。不同于针对句子级别的机器翻译,在语义知识库翻译中待翻译的为知识库中的实体标签。本文的具体研究内容为:(1)为了解决知识库中特定词汇或短语较多及双语平行语料缺少的问题,本文首先利用知识库中实体的源语言标签挖掘互联网中的相关双语语料,构建训练数据。此外考虑到百度百科是较大的汉语知识库,本文利用百科双语词条对知识库翻译模型就行补充,该方法有效提高了知识库翻译的性能。(2)知识库一般采用层状结构,如特定领域知识库一般分为两层(类别,实体),每个类别的实体,均有特定的属性。本文利用知识库的层状结构提高知识库翻译的性能,如本文使用知识库中实体的类别和属性信息解决知识库中人名类别实体的未登录词问题。对知识库中的实体根据其是否属于人名类别,及考虑其性别特征,加入音译模型来翻译此类未登录词。实验表明该方法能有效解决人名实体未登录的问题,从而提高知识库翻译的性能。(3)考虑到知识库翻译任务中待翻译的内容为实体的源语言标签,而实体标签较短,因此缺乏上下文信息,不能有效的将实体标签翻译到目标领域。因此本文利用知识库的图形结构,对实体标签进行扩展。为了提高特定领域知识库翻译的准确性,本文构建基于主题模型的知识库翻译系统,对实体的主题信息利用实体标签扩展训练得到其主题分布。本文使用主题模型为隐含狄利克雷分布模型。本方法有效提取了实体的主题信息,并提高了知识库翻译的性能。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2016-06-01）
崔新友,张建虎,雷磊[6]（2015）在《电路板故障植入与知识自动获取研究》一文中研究指出以电路板作为研究对象,采用PCI数据采集卡结合外部调理电路,动态植入故障,采集电路板关键信号在正常和故障时的时态参量,形成故障知识。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2015年34期）
贾玉祥,王浩石,昝红英,俞士汶,王治敏[7]（2014）在《汉语语义选择限制知识的自动获取研究》一文中研究指出语义选择限制刻画了谓语对论元的语义选择倾向,是一种重要的词汇语义知识,对自然语言的句法、语义分析具有重要作用。该文研究汉语语义选择限制知识的自动获取,提出基于HowNet和基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的两种知识获取方法,对方法进行了实验对比与分析。实验表明,前者所获取的知识可理解性更好,后者所获取的知识应用效果更好。两种方法具有很好的互补性,我们提出了一个二者的融合方案。(本文来源于《中文信息学报》期刊2014年05期）
卢利农,祝忠明,张旺强,李慧佳[8]（2014）在《基于科研人员本体的知识产出自动获取方法与技术研究》一文中研究指出集成第叁方系统中已有的知识产出元数据是机构知识库内容建设的重要途径。文章分析了常见的知识资源管理系统中元数据共享方式,并确定了叁种内容采集策略。对采集到的知识产出元数据,结合科研人员本体等语义网技术尝试解决作者同名问题。最后,系统使用WOS提供的元数据共享接口,对整体方案进行了检验。测试结果表明基于科研人员本体的知识产出自动获取方法能够最大可能地从多种类型的资源管理系统中获取知识产出元数据,基于科研人员本体的作者唯一辨识也较好地解决了作者重名问题。(本文来源于《图书与情报》期刊2014年01期）
鹿文鹏,黄河燕[9]（2013）在《基于依存适配度的知识自动获取词义消歧方法》一文中研究指出针对困扰词义消歧技术发展的知识匮乏问题,提出一种基于依存适配度的知识自动获取词义消歧方法.该方法充分利用依存句法分析技术的优势,首先对大规模语料进行依存句法分析,统计其中的依存元组信息构建依存知识库;然后对歧义词所在的句子进行依存句法分析,获得歧义词的依存约束集合;并根据WordNet获得歧义词各个词义的各类词义代表词;最后,根据依存知识库,综合考虑词义代表词在依存约束集合中的依存适配度,选择正确的词义.该方法在SemEval 2007的Task#7粗粒度词义消歧任务上取得了74.53%的消歧正确率;在不使用任何人工标注语料的无监督和基于知识库的同类方法中,取得了最佳的消歧效果.(本文来源于《软件学报》期刊2013年10期）
李英顺,姜双双,佟维妍,黄宽安[10]（2013）在《粗糙集理论在步战车故障诊断专家系统中知识自动获取的应用》一文中研究指出根据粗糙集理论,实现步战车故障诊断专家系统知识自动获取。首先根据历史故障数据建立决策表,利用粗糙集数据挖掘算法对决策表进行属性约简,对得到的决策表消除冗余,再利用属性值约简算法对决策表进行属性值约简,最后得到决策规则。知识库由条件表、结论表和事实表组成,保存在Access2003中。把条件属性保存到知识库的条件表中,把决策属性保存到知识库的结论表中,这样就很方便的建立了知识库。(本文来源于《电子设计工程》期刊2013年18期）
自动知识获取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为探究大型结构件应力分布影响因素的影响力差异,建立了应力分布特征及其影响力知识自动获取机制。针对截面尺寸连续变化的大型结构件,提出应力普查法进行结构件区域分割与最大应力提取,通过区域危险评估确定特征区域,获得应力分布特征集;分析结构参数对特征应力与轻量化指标的影响力,建立基于多状态调整策略的知识推理模型,获取各特征应力在不同调整期望的主影响因素及其影响显着度,以此反映满足对应期望应优先调整的结构参数与优先顺序。最后,以鹅颈式动臂为例进行验证,结果表明所提方法可实现大型结构件建模、分析、应力特征提取和影响力知识获取的自动化,能高效、柔性地为大型结构件智能优化提供有价值的知识。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自动知识获取论文参考文献
[1].朱刘影,杨思春,沈盛宇,王勇.面向地理课程自动解题的规则知识获取[J].苏州科技大学学报(自然科学版).2019
[2].花海燕,林华.大型结构件应力分布特征及其影响力知识的自动获取[J].机械强度.2019
[3].卢奇,陈文亮.大规模中文实体情感知识的自动获取[J].中文信息学报.2018
[4].纪雯,王建辉,顾树生,王峰,张旭隆.基于系统聚类的自动知识获取方法[J].控制工程.2016
[5].李晓倩.基于跨语言映射的汉语语义知识自动获取方法的研究[D].哈尔滨工业大学.2016
[6].崔新友,张建虎,雷磊.电路板故障植入与知识自动获取研究[J].电脑知识与技术.2015
[7].贾玉祥,王浩石,昝红英,俞士汶,王治敏.汉语语义选择限制知识的自动获取研究[J].中文信息学报.2014
[8].卢利农,祝忠明,张旺强,李慧佳.基于科研人员本体的知识产出自动获取方法与技术研究[J].图书与情报.2014
[9].鹿文鹏,黄河燕.基于依存适配度的知识自动获取词义消歧方法[J].软件学报.2013
[10].李英顺,姜双双,佟维妍,黄宽安.粗糙集理论在步战车故障诊断专家系统中知识自动获取的应用[J].电子设计工程.2013