智能信息系統(tǒng)模擬試題及答案(2)-資料下載頁
2025-01-08 08:32本頁面
【正文】 能。目前的商業(yè)智能系統(tǒng)除了具有傳統(tǒng)功能外，還有了數(shù)據(jù)分析層的功能。 4．闡述智能檢索的基本思想。 智能檢索的基本思想是，模擬人類的認(rèn)知功能和智能活動(dòng)，有效利用一切知識(shí)源，盡快找到滿足用戶需求的信息知識(shí)。認(rèn)知功能主要是人類的認(rèn)知能力和認(rèn)識(shí)思維方 式。人類的智能活動(dòng)包括智能感知、智能思維、智能行為，如推理、學(xué)習(xí)、語言理解等。檢索處理中，凡需要人類專知才能解決的問題和任務(wù)，均課應(yīng)用人工智能技術(shù)加以實(shí)現(xiàn)。檢索的子任務(wù)可分為智能任務(wù)和非智能任務(wù)。從整體功能來看，智能檢索能夠應(yīng)用人類的知識(shí)和知識(shí)處理技術(shù)來實(shí)現(xiàn)高效率。高質(zhì)量的檢索，知識(shí)檢索就屬于智能檢索的范疇，智能檢索能夠處理各類用戶的各種信息需求問題，推導(dǎo)和建立合適的需求模型；應(yīng)用合適的檢索策略和推理方法，盡快檢索到最大可能滿足用戶需求的信息知識(shí)。 5．試論述知識(shí)獲取的主要方法。 知識(shí)獲取的主要方法主要有一 下 5 種方法： （ 1）自然語言理解 ：主要借助于自然語言處理技術(shù)，針對(duì)文本類型的信息源，通過語法、語義分析，推導(dǎo)文本內(nèi)容屬性，抽取與領(lǐng)域相關(guān)的語義實(shí)體及其關(guān)系，實(shí)現(xiàn)知識(shí)獲取。從本質(zhì)上說，雖然自然語言理解是最理想的自動(dòng)知識(shí)獲取方法，但由于自然語言處理中多項(xiàng)難點(diǎn)技術(shù)（如抽詞技術(shù)、切分詞技術(shù)、短語識(shí)別技術(shù)等）尚未得到有效解決，因此，給基于自然語言理解的知識(shí)自動(dòng)獲取利用帶來一定困難。 （ 2）模式識(shí)別 ：主要針對(duì)多媒體信息源（如圖片、語音波形、符號(hào)等），采用統(tǒng)計(jì)方法等對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋，從經(jīng)數(shù)字化處理后的數(shù)據(jù)中識(shí)別事物對(duì)象的特征。 （ 3）機(jī)器學(xué)習(xí) ：利用各種學(xué)習(xí)方法來獲取知識(shí)，是一種高級(jí)的全自動(dòng)化的知識(shí)獲取方法。機(jī)器學(xué)習(xí)還具有從運(yùn)行實(shí)踐中學(xué)習(xí)的能力，能糾正可能存在的錯(cuò)誤，產(chǎn)生新的知識(shí)，從而不斷進(jìn)行知識(shí)庫的積累、修改和擴(kuò)充。 （ 4）數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn) ：針對(duì)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等定量化分析方法，發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)之間所存在的關(guān)聯(lián)。雖然數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)都是從數(shù)據(jù)中提取知識(shí)，但兩者之間存在區(qū)別：機(jī)器學(xué)習(xí)主要針對(duì)特定模式的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)挖掘則是從實(shí)際的海量數(shù)據(jù)源中發(fā)現(xiàn)、抽取知識(shí)。 （ 5）機(jī)器感知 ：主要依靠機(jī)器 的視覺、聽覺、觸覺、味覺等傳感器獲取生理及行為特征信號(hào)，直接感知外部世界。它需要采用人工智能方法和技術(shù)，觀測、建模、識(shí)別外界信息，從而創(chuàng)建感知能力。機(jī)器感知是一項(xiàng)高智能的活動(dòng)，比自然語言理解、模式識(shí)別具有更復(fù)雜的能力，目前還只是處于探索中。
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