智能信息系統(tǒng)模擬試題及答案(2)(參考版)
2025-01-11 08:32本頁面
【正文】 。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。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)。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。 （ 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。 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。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)。檢索的子任務(wù)可分為智能任務(wù)和非智能任務(wù)。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。 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)。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）從傳統(tǒng)功能向增強(qiáng)型功能轉(zhuǎn)變。 （ 3）從獨(dú)特的商業(yè)智能向嵌入式商業(yè)智能發(fā)展。 （ 2）解決方案更開放、可擴(kuò)展、可按用戶定制，在保證核心技術(shù)的同時(shí)，提供客戶化的界面。商業(yè)智能的發(fā)展去世可以歸納為以下幾點(diǎn)： （ 1）功能上具有可配置性、靈活性、可變化性。許多 商務(wù)智能系統(tǒng)提供了友好的用戶操作界面，使用戶可以輕松創(chuàng)建報(bào)表，并支持用戶根據(jù)商務(wù)情況制定特殊要求查詢，還可以利用報(bào)表工具自動(dòng)生成報(bào)表。鑒于數(shù)據(jù)挖掘和分析功能是商務(wù)智能系統(tǒng)的基本功能，各商務(wù)智能廠商非常注重這方面的研究，提供了各種功能強(qiáng)大的分析挖掘工具。目前商務(wù)智能市場上有多種數(shù)據(jù)倉庫管理工具，它們提供全面的數(shù)據(jù)倉庫建模、元數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)倉庫更新功能。 3．總結(jié)商務(wù)智能系統(tǒng)的特點(diǎn)及其發(fā)展趨勢?；谡Z料庫方法的信息檢索系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)：為克服傳統(tǒng)的基于理解的理性主義的方法的局限，在中文分詞，詞性標(biāo)注、 句法分析、語義分析等過程中引入語料庫的方法。 （ 4）語料庫方法：語料庫方法解決問題的思
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