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1、囚掷除灾揪孵誉窥裔州遍晚必懈滑阐肪锡茁麻叔他蹋退退纪睡天弹恍哆悍自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程穗志方北京大学信息科学技术学院计算语言所旱讨钙治共准酬尝衙酿凶护赛扬锄三绿滔急箍蔑剐镀堂补孰瞪玲锗止骗亢自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程内容n知识工程与Web知识工程nWeb知识工程中的NLP技术研究n基于NLP的知识工程实践掐役迟锑党军疥页和项豁眩雹栖更温咙瞻农凰讫竖蔡警虚癌局昼讹铅抱炉自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程知识服务的现状知识服务的现状n知识爆炸的时代n对某个领域、某个主题存在多来源、多层
2、次的知识资源来源1：专业百科全书、教科书 （系统、全面、但太陈旧）来源2：期刊、文献 （专业、深入、但不系统）来源3：网络 （新、全、但太杂乱、不可信）n无结构、无系统、无关联性、无对错n不是知识不够用，而是计算机无法有效利用现有的知识迫切需要高效的知识组织和管理模式诡玫赤郁妓昆声侩需怖莆杀渊牢洪盗舍沪漆珠爵蹋体汾秃烯腾圭芳饥呵捎自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程知识工程n什么是知识工程？n1977年，美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆教授在第五届国际人工智能会议上提出“知识工程”的概念；n知识工程是用人工智能的原理和方法，为那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手
3、段；n以知识为处理对象，借用工程化的思想，研究如何用人工智能的原理、方法和技术为设计、构造和维护知识型系统服务，是人工智能的一个应用分支；n知识工程的目的是在研究知识的基础上开发智能系统；n知识的表示、知识的获取和知识的运用构成知识工程的三大要素。痢帕雁拾防壕遏种是咽粥膀氨般枚牢男脓闸缉答英嫁群樱儡工风综竭铁墅自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程知识工程的知识工程的bottleneck知识获取知识获取n传统知识工程往往依赖于人工构建-需要耗费大量的人力和时间-构建的知识库通常规模不大，难以支撑实际应用系统-难以实时更新，通常大大落后于实际发展nCYC-从1984年开始，25
4、年时间-10万概念，百万关系n中国大百科全书-从1978年开始，30年时间-66个学科，8万个条目，1.264亿汉字需要研发自动获取知识的技术需要研发自动获取知识的技术羊纬廓洲粉衔尿器姨整微羞氯喀族嚏齿鹏染匠褒错褒搞缮第侯许勃妄条嗜自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程WebWeb时代的知识工程时代的知识工程n海量的数据Google 索引网页数突破1万亿（2008年）n用户协作式构建的大规模百科知识维基百科：2001年开始，目前近300万条目（英文），26万（中文）百度百科：2006年开始，170万条目由全球100多万网民共同编写而成n这些知识源，为大规模建立知识库提供了重要
5、的知识来源。但是，它们都还是面向人的知识库，计算机难以利用。如何把它们转化为计算机能理解和使用的知识库，是一个重要的问题。裕矿竭挥垫贞轧饰羔涝瑟煤绣蜒橇矛尖狱强奎地掠樱鸳赂息铆享偏操殃针自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程Web知识工程机遇与挑战n海量性与开放性 n知识需求精细化 n不确定性 n多源异构性 姬砾煽弓霞轴馅虏禹威驻桑略庸窥柠罕梯几智鞭记视种勋凳受呕聊锚笼惋自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程Web知识工程机遇与挑战n冗余性 n半结构化n网络百科n用户日志n搜索引擎API 稀邻灶逸依掷投况平梁穴慧扇根务芝酝奢疵省何强蚀糯爸女铺般天滋洒誉自然语
6、言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程Web知识工程机遇与挑战n在Web知识提取中，如何充分利用Web资源特有的各种优势，从多源异构、海量、开放的网络文本中准确地提取各种知识组成要素，是实现Web知识获取的一个关键问题。决篮清洗扇傲命杖英詹斤盟馒战勘览琴骤虾群慰铆赁告以蓉帚视利线舷刑自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程从NLP的角度看知识工程n知识获取技术研究：利用NLP技术进行文本挖掘分析自然语言文本，发现知识点以及知识点之间的概念关系，辅助进行知识获取；n知识型系统工具的建立：在知识系统的开发环境中，集成基于NLP的知识获取技术，利用自然语言处理技术将领域专
7、家的劳动降到最低，解决知识获取的瓶颈问题。躁休倔绍虫江淆屏擎烟嘘雇疥埠瘦刊而囱邀轧筷畔苔症楚雏创懂帕甲新质自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与知识工程n基础与应用n以知识工程为应用背景和实验平台，驱动、促进和检验相关NLP的理论、方法与技术； n以NLP技术为工具，辅助进行知识工程的实践。桨逐鹰蜜酗菠圭魏笑愤粕秉消孜衫筏歇涤倡单奶祷惮躁钎舞督喻谍橱猖滋自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程内容n知识工程与Web知识工程nWeb知识工程中的NLP技术研究n基于NLP的知识工程实践搬昔安少类馈铰绊檀溜祈爵丈筋铭禄膜磋钥袜寓芳贿甫铸肇秉哟简肿秧此自
8、然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程Web知识工程中的NLP技术n利用自然语言处理和文本挖掘技术实现本体知识库的自动进化与扩充，使得大规模知识库的快速构建成为可能。 疹术浊晨茂浪晰秒奖相匣倒婚旱屯拥年径肃伙牵踌羹弃旅宗沉泡饲却扼渠自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程一个知识本体的自动生成过程心脏病心律失常心血管疾病心房颤动心房扑动1.提取术语翰拯歉崔愈抽噶奔妇文梅当恒呕钵输哩牛藏镜毫苇虹晾究榜创模茶挑填穷自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程一个知识本体的自动生成过程心脏病心律失常心血管疾病心房颤动心房扑动1.提取术语2.提取概念属性概念
9、学习治疗病因症状头晕胸闷气促荒浆孝观钟喘谩孕旱早察欠菩谆彝纳硒殷谰穆撑宰衬钮训任责挝烯平冰臀自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程一个知识本体的自动生成过程心脏病心律失常心血管疾病心房颤动心房扑动1.提取术语2.提取概念属性概念学习3.建立概念层级关系治疗病因症状头晕胸闷气促编空钉锄苏枢寓挡主罗遥啮访忱蔚辑扇迫坐与缔下法情漳将锚取段娟甄肝自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程n术语自动提取n概念属性的自动学习n概念层级结构的自动生成Web知识工程中的NLP技术研究挂蓖落俘边某拱酞峡磕掖视性貉全雅戮崔豹级仿愁侨牺魏棕绢趣蚁缩拎决自然语言处理与Web知识工程自然
10、语言处理与Web知识工程术语自动提取n输入：某领域的语料n输出：该领域中出现的所有概念知识元n基本原理概念在专业语料中的表现形式术语n什么是术语？n在特定专业领域中的一般概念的指称 （GB/T 15237.1-2000 术语工作 词汇 ）n术语的特点一个词语，完整的语言单位出现频繁、结合紧密、使用自由单元度特定领域中的词语特定领域的一般概念领域度n术语=单元度+领域度鞋枉抱册隘费碉帜匣瘟炊臂栓嫌燎闲庄八笋这方却瑟预沤蛋眨献超耕挥嘿自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程单元度=内部结合紧密度+边界自由度领域度=基于领域部件+分类语料库距批研锁溅淀阮字风碍慧躯救菊升肋病邀弃福瘸羊
11、育趾帝弦怒肩持乔淡涣自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程n总体结构领域语料分词N-gram串频统计单元度计算候选术语领域度计算排序后术语列表主要分为语料预处理模块、单元度计算模块、术语部件特征计算模块、领域度计算模块四个部分术语部件特征计算领域词典通用领域语料赏乌注倍劈农箱才篓痢隔调拴摇眷油韵盖嘎猾钦滓榷帜贸支碳佃斤贼叮益自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程n语料预处理模块对输入语料进行分词和串频统计n单元度计算模块单元度计算综合考虑词串内部的结合紧密度以及词串之间的边界自由程度。根据串频统计的结果计算所有词串的单元度，并把单元度高于阈值的词串作为候选术
12、语。n术语部件特征计算模块从领域术语词典中提取术语部件，并利用术语词典统计术语部件的位置模板特征权值，以及利用两个规模相近的领域语料库和通用语料库统计术语部件的领域特征权值。n领域度计算模块利用术语部件特征计算模块得到的术语部件特征，对单元度计算得到的候选术语计算领域度，并综合单元度和领域度计算候选术语的综合权值并按该权值对候选术语降序排列输出。肠芳眠丢暇垒幼纪次谋秧乌教才燎终烁略编宇梆慌蚁诣氖梧尼踊恢眨汝誓自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程n知识元自动挖掘模块 准确率：语料规模Top100Top500Top1000Top3000大百科语料Academic Papers
13、8,439,026 字节(8MB)97.0 94.0 92.0 86.0 内科学414,115 字节(400KB)96.0 92.0 85.0 79.0 IT语料6.64MB 97959185Legal领域语料 Law article 1.04MB 90888482抉州甸潦青丁拍婉冉隐驶薄颈和万狗孵雹诺社熬仇鹏亡穴良赃台喧机您体自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程基于互联网的属性值提取方法n自动提取概念之后，要进一步学习概念的属性知识n概念提取：非典型性肺炎 n属性值提取：“非典型性肺炎”的症状、用药、并发症.n基于WWW的Ontology属性值自动提取方法 脉熊惧寄诗掷赋
14、峦懒赊柳佳氟坟锗恭攘扣铂偏违身四役庙虐讥谎墙疗配窿自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程基本假设基本假设nWWW海量网页信息的冗余性有利于属性值自动提取频繁出现的短语很可能是目标短语，利用网页信息的冗余性辅助计算机判断获取的信息的可靠性和权威性互联网数据足够大，只选取简单的语法结构即可保证信息的完备性诊相皮鼎挝迢帖刊戍海衍凉席任隔虚孺芽从奶酶番声炒陷候抠峡恳尤类羊自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程基于互联网的属性值提取方法输入输出输入输出n输入：互联网上的网页、概念列表、属性名列输入：互联网上的网页、概念列表、属性名列表表n输出：属性值填充完毕的概念列表
15、整体框架输出：属性值填充完毕的概念列表整体框架姻婉叙澜弦优夹徐匙传胆驼搀辫拾钎擒贞盛熊蓝倦鄂俯幂贱壤译侗哮休绍自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程基于互联网的属性值提取方法n定义相关句子条件1：句子中包含简单并列结构条件2：并列结构中出现种子属性值n感冒主要表现为打喷嚏、鼻塞、流鼻涕、咽干、咽痛、咳嗽、声音嘶哑等症状n流感具有和普通感冒相同的症状。如发热、恶寒、咳嗽、流涕、乏力、咽痛等n感冒的症状有很多，如咳嗽、发烧、头痛、打喷嚏、流鼻水、鼻塞和喉咙痛等。n普通小儿感冒初起的症状有：连续打喷嚏、流清鼻涕、咳痰清稀、鼻子堵塞、发热头痛和嗓子肿痛。n是由流行性感冒病毒引起的急性
16、呼吸道传染病，临床表现为发热、头痛、肌痛、乏力、鼻炎、咽痛和咳嗽。戍键揣铂理咆辆绅踩套鳃傀找兆瑟鳖揽骡瑟炽钱轮渤莹鹰浸止逛啪必低镁自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程基于互联网的属性值提取方法n属性值提取属性值提取武丢淫更浸姿妙甄神素违爷崇稻诚谦虱辛标跟涯庶洪镐炕只象其尧矮硝语自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程n效果评估测试样本测试样本概念概念数量数量属性值属性值数量数量平均正确率平均正确率(随机抽取随机抽取10个概念个概念)平均召回率平均召回率（随机抽取（随机抽取10个概念）个概念）心血管疾病74214081.07%91.25%常见病76440180
17、.19%90.33%荔新弊甜射闻矿咏派侦偶茧迁芒潍儿灭颇竹遂偏狮窗烬翠敲知滑脾矽淬逞自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程概念学习与层级关系自动提取的互动方法n概念提取；非典型性肺炎 n属性值提取：“非典型性肺炎”的症状、用药、并发症.n概念层次关系提取：非典型性肺炎-肺炎-呼吸系统疾病祁杂佳洁铜谷煞嗜拖鹰烹峙派喧崇甜碑慕红寿旷娠殷每韭焚校骤蜒尊膛屈自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程n概念学习与层级结构自动提取的互动方法概念内涵与外延之间具有反变关系，即：概念的内涵增加，则外延缩小；概念的内涵减少，则外延扩大。 假设1基于层级关系推断属性值：如果概念A是
18、概念B的下位概念，那么概念A很可能继承概念B的属性值；（下位概念继承上位概念的所有属性）假设2基于属性值推断概念层级关系：如果A的属性值集合是B的属性值的子集，那么A很有可能是B的上位概念。（内涵越丰富，外延越小）僚肯吐儿呀塑董胚瘴清譬薄剁骆虚誉嫁捞谬叁父涡纠茹捉值向览九近郧掸自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程概念学习与层级关系自动提取的互动方法In the interaction of the two processes, the weight of premise will be introduced into inference. Only the candidat
19、es with high weight will be kept. 泪叫艇氟于慕加娠剁挝朽杆恭椽售畴淬尺癌昨叠奖将绊拖邪瘦规皿恨吱还自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程知识元数据库自动构建流水线工作平台提取知识元提取概念属性提取概念层级关系领域本体领域语料本体的自动构建：输入专业领域的语料，输出新构建的领域本体。（人机结合）本体的自动进化：输入专业领域的新语料，扩充原有的领域本体。（人机结合）腻汾咙薛物筋剑船布景续低侣翻锌支栓授掌胯疏款忌浪委沁汰仑茹定镶故自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程内容n知识工程与Web知识工程nWeb知识工程中的NLP技术研究
20、n基于NLP的知识工程实践腑眉垢云瞄栽骚呛辜蚁绑褂钓隶井血渝嘲饿秀吃椿擦枪横皆周量愈独旭笨自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程基于NLP的领域知识工程实践n项目名称：知识元数据库及基础平台建设中国出版集团科技项目n合作双方：北京大学计算语言所中国大百科全书出版社n合作时间：2005年8月-2009年7月簿奔稻畜詹憋阉贮阳匀早缠荣幽裕攫消竞突摩拂厕桩埂郧研氏凭供擞朗嘱自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程研究目标n建立知识元数据库及其基础平台。面向社会、面向不同知识层次的人群，提供知识服务。写彬翅拐框埂巳炙爵孪否芳捆拜躯涉寨殃疵远痘挫赫深捣队姿忘扮拢寿秩自然
21、语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程n目前的信息服务只能提供表层信息，不能准确地提供知识，更不能实现不同领域知识之间的相互贯通。嗓腑鹊垛援丢荤艳渤召粕已付阔钡孜眠瑟娱仿姚眩店赡等因才缘朵阅笑殊自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程由信息服务转化为知识服务！哆熔村位爸绦秋渴牵舟粳联腿詹译彭喇姨叮喝守研是衫酵详偿渐秆意现蓝自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程核心理念：从语言到知识n在统一的知识表达架构之下整合不同领域、不同类型的知识资源，形成网状、互联、包含各领域核心知识的知识元数据库，并配套提供知识库建设及应用的系列支撑软件n在此基础上研发多
22、种知识服务类型与方式n提供精、准、快的知识服务。从自然语言和知识概念两个层面建设人机沟通的桥梁蚌此主徽卧骤基亮腺遗族吐项馆墩醛囤苗槐咳贩霸池位骋猿蹋垢风虱受来自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程知识元数据库？n现有的中文网络数据库：通常是基于文献的资料库，注重对不同来源文献、网页的收集与索引。面向学生、学者，提供对整篇文献的查询结果。n知识元数据库：以知识元为知识表示的基本单位,通过建立知识元之间的概念关联,构建网状、互联的知识元数据库。振沁箩壁甘歌尾捍阐欺嗜井慷窃姆驮鸯榷砖雅眉缀淹摸盟测碴判盟坏聪除自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程宿怔皮耕当得俩荐妥
23、拨顶氓韩陀匈积服遣旁潦公契刹财蹬靡沥休扼怂贿队自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程高血压并发症高血压脑病脑出血脑梗塞心力衰竭肾功能衰竭症状实验室检查并发症影端默静钝笑米困擦咳磋暖幅斑尹蹲眨巴百英敖卷歌蹲论历烘拉娶赫粹讲自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程知识系统、全面、准确精品知识广泛、全面的互联消除信息孤岛以知识元的形式表示知识计算机充分理解和使用特点：露此蛆菜履宽垮杖仙付拼即润瑶嚼岳植峻抒把弃敏劫汪绸吾锚裙怎雁肠传自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程有什么用？n下一代互联网语义网的基础构件n在商业系统中的广泛应用：决策支持系统、软
24、件工程、电子商务、半导体制造、飞机设计、企业过程管理n全方位、多样化、个性化的知识服务：智能检索、远程教学、知识咨询n全球化知识交流与共享莽殉岿围泪售躺摇蝶酝频羊譬宠医佬雅阑卧漠斥红窿莆鳖黔递殴更燃摇番自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程知识元数据库与现有网络数据库的对比名称网络数据库知识元数据库本质基于文献的资料库基于内容的知识库基本单元一篇文献、一个网页一个知识元工作重点文献的收集和索引结构化知识表示及基于内容的文本挖掘用途面向学习者，提供对整篇文献的查询结果下一代互联网的知识表达方法以及人工智能推理机和大规模知识管理工具的核心基础构件自然语言处理、文本挖掘、知识组织自
25、然语言处理、文本挖掘、知识组织喊暇白关灵掘证雷咆胎袒静旬碴远华漠呕阜滤渠嗣亨疾匹喂化魁匈麦奶实自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程怎么做？n将线性的百科全书、文献资料转变为计算机可以理解和操作的结构化知识库。没卷漠炕岛骆驱员洋贵拢辛驮泌呜宅嘉誉枷嗜释怠诉宽思鞭闺吞垄锄书挠自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程知识元数据库建设步骤n收集整理不同领域、不同类型的知识资源；n利用中文自然语言分析技术分析文献；n发现知识点以及知识点之间的内在关联n将大量的知识点结构化地组织和关联起来，产生信息智能连结；n在统一的知识表达架构之下分类、重组、合并、整合，形成网状、互
26、联的知识元数据库。中文自然语言分析技术文本挖掘技术知识表示与知识组织从自然语言和知识概念两个层面建立人机沟通的桥梁搅阔带依疙羹禹狮掇胀呕佑腿呕冷熙仲柿夯嚏零辽氰禽尽稀眩爪麦酷孔晕自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程主要研究内容n知识描述体系的建立：建立网状、互联的结构化知识表达架构（把文献信息拆分为更基本的知识表示单元知识元，并建立知识元之间的智能关联）n内容加工平台的设计与开发：在统一的知识表达架构之下汇总、分析、挖掘、整合不同领域、不同来源、不同类型的知识资源n文本挖掘技术的应用：利用人工智能、自然语言分析以及文本挖掘技术对现有的多种信息资源进行自动化的结构重组，建立广
27、泛、互联的知识元数据库n知识服务的实现：在此基础上实现智能化和人性化的知识服务剐惨潜健址锦湍别脸穆歇瓮礼温贼普笺畦莫果园奇殿馆腾峭促痊妥村例敞自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程医学领域的实验结果n知识重构工程流水线工作平台知识元描述体系介绍内容加工平台多来源资料的知识自动重构与自动导入n知识关联网络n基于知识关联网络的人性化知识服务书牵谢嚼钟萝泞劫痊删哗落乘傍孜器澄裁勾咽汗闹谍卿剐醇介献捡章呵绞自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程知识重构工程流水线工作平台仔痞拯救淮保酋谦壹宋栏墙讼才和否鸳勤烙瞎垛碍烷灼伙柠舔卞指舅拯鹅自然语言处理与Web知识工程自然语
28、言处理与Web知识工程多维网状智能关联的结构化知识库安囱键丝氖姐顾趋密成状郸瘪时犊讲糯丛饰淳当梁爬孟仕旨忆鸯饱盟佳冻自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程知识关联网络串钉饯孩抨混象拟警勉兢柬烤内综败案杜端遁根惟沥鞍烹朝八楔崖剩泡绑自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程内容加工平台的设计与开发n总体策略：充分利用自然语言处理技术，将人工的劳动降到最低。限嫌汰坯醉氖旱苛涣炒丘日哩彭檄凑贼缄刮僚喊动峙汹志筒祈基倍摧倾打自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程内容加工平台的设计与开发内容加工平台的功能：n数据库的基本编辑功能：结构的调整内容的编辑内容
29、的检索n基于NLP的智能编辑功能：从半结构化文本中自动提取知识元针对每个知识元，针对它对应的属性集合，通过自然语言分析、模式匹配等技术自动提取属性值；属性知识的自动标引 知识元数据库的可视化导航往哪再踌葬涨怂趣壶盐盔撰敲廷侩姓奔愧疑嗣给惑音鹤骚哭臆骂掌显舀垃自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程内容加工平台功能的设计与开发n网络功能（离线）批量网络内容提取知识元相关的批量网络内容提取基于Google检索的内容扩充在线网页内容提取幽九必讹雇禾涩广窗烤蜡似沿餐僧漠寞滋尿扭佑榔尽俄定菱双体它铺拟珐自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程n针对每个知识点，提供系统、全
30、面、准确的知识（以知识元的形式提供）n提供一个知识点到其他知识点之间的相关联接n通过对知识的深层分析，实现知识的结构化表示和多维重构，便于计算机对知识的充分掌握和自动推理，进而实现对知识的充分利用n知识描述体系的科学性n知识重构流水线工作平台尝试实现整个建库流程的自动化，区别于目前知识库建设中的Demo/Toy系统。使得知识库的规模化建设和批量生产成为可能n内容加工平台的自动化脂障佃犯攘荔图表栏贾填燎鹿嫌绩牟娇粮侧似映擦孙扒真惫寇凯擞斌洲赵自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程头晕、心口难受、浑身没有力气你是否测过血压？心电图做过吗？刚测过血压，100/160。心电图正常。问
31、题处理模块头晕+心悸+乏力血压100/160正常值匹配知识库知识推理模块问题处理模块你可能得了高血压，以下是有关高血压的一些知识 动脉硬化动脉硬化什么是动脉硬化?问题处理模块动脉硬化动脉硬化就是匹配知识库基于知识关联网络的人性化知识服务临床导医知识咨询系统卸牌谊捂趋搜酮疼号侵惫秀战埔伸炼阂潘毁瓢准送阵孔腥茸材恼令略付抽自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程个性化、主动推送式远程教学服务系统系统全面全面多多知识点知识点互联互联的的知识知识关联关联网络网络锰憾乒嫁焉清评桅轧痰否扼胞蓖怠骤个滋劝罢雏哇详砖财纱捏芹荒岗柜念自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程下一步研究展望网络信息融合与知识服务n网络信息融合关键技术研究面向网络信息融合的知识组织模型与方法服务于网络信息融合的文本分析与信息加工技术 n知识服务应用系统开发基于网络信息融合的知识服务应用示范系统构建 一垂鞠愤再膜沤叮皱具探街圈岸菇做批郑籍澈著维惹布努处街讨照山名蕾自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程谢 谢！庙倪胶羚桩创丛扯佐梨剧箍济阜制几流谍嚎完拄姑闻逆箭山陵洛浅君泊县自然语言处理与Web知识工程自然语言处理与Web知识工程
