智能信息系統(tǒng)模擬試題及答案(2)(編輯修改稿)
2025-02-14 07:28 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 直到達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)終止。這種推理方式是由數(shù)據(jù)到結(jié)論，所以也叫數(shù)據(jù)驅(qū)動策略。推理方式如下所示：初始狀態(tài) 目標(biāo)狀態(tài) （事實 條件） → （結(jié)論 假設(shè)）設(shè)所用知識庫包括事實和規(guī)則，正向推理算法描述如下： （1）掃描知識庫，產(chǎn)生可用規(guī)則集S，這些規(guī)則左邊條件均為真，即都被事實庫中的事實滿足； （2）調(diào)用解決沖突算法，從S中選出規(guī)則R； （3）執(zhí)行規(guī)則R右邊的結(jié)論部分，將產(chǎn)生的新事實加入事實庫； （4）若目標(biāo)得證或無新的事實存在，則停止；否則轉(zhuǎn)（2）；2. 分析一種智能信息檢索方法的思想及過程。智能信息檢索的實現(xiàn)可采用不同的方法（以下四類方法只需詳盡的分析一種即可）。（1）統(tǒng)計方法：最典型的統(tǒng)計方法是詞頻統(tǒng)計法，其最早的理論依據(jù)是Zipf定律。早在20世紀(jì)50年代Luhn就注意到Zipf定律，并在此基礎(chǔ)上提出自動抽詞標(biāo)引的思想。指出標(biāo)引詞應(yīng)該在某特定文獻(xiàn)中的發(fā)生頻率較高，在整個文獻(xiàn)集合中出現(xiàn)的頻率較低的特征詞?，F(xiàn)在許多自動標(biāo)引的工作都是在Luhn頻率統(tǒng)計思想的基礎(chǔ)上展開的，如自動標(biāo)引的矢量空間模型、概率標(biāo)引原理等。統(tǒng)計方法也是智能信息檢索的基本方法。（2）文本分析方法：智能信息檢索的文本處理離不開文本分析。進(jìn)行文本分析時，首先處理文本源，這種文本源可能是幾個詞組、句子、段落乃至篇章。計算機(jī)首先通過文本上下文中的一些線索來識別文本源所使用的語言。對于漢語文獻(xiàn)，一個難點在于漢語的分詞。漢語的分詞涉及到漢語的詞法、句法、語義各個層面上。漢語分詞后，文本分析需要確定各個詞在文本源中的重要程度；以及多字詞、縮寫詞和其他詞匯，而漢語分詞及特征詞提取的方法決定文本分析方法的質(zhì)量。（3）人工智能方法：利用人工智能進(jìn)行信息檢索主要涉及以下方法。①知識表示和處理的方法：知識表示是將關(guān)于世界的事實、關(guān)系、過程等編碼成為一種合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。知識表示方法有許多種，常見的知識表示有產(chǎn)生式表示法、框架式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法、面向?qū)ο蟮谋硎痉ǖ葞追N。②基于自然語言處理的方法：包括詞法分析、句法分析以及語義和語用分析等幾個階段，句法分析和語義分析是自然語言處理的基礎(chǔ)。語義分析的結(jié)果是語義網(wǎng)，而語義分析的工具之一便是語義關(guān)系。系統(tǒng)在進(jìn)行信息處理過程中進(jìn)入句法分析后，可以從全解中得到一個優(yōu)化的有用解，然后進(jìn)入句法語
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