Поиск знаний
Поиск знаний направлен на возврат информации в структурированной форме, соответствующей человеческим когнитивным процессам , а не простым спискам элементов данных. Он опирается на ряд областей, включая эпистемологию (теорию познания), когнитивную психологию , когнитивную нейробиологию , логику и вывод , машинное обучение и открытие знаний , лингвистику и информационные технологии .
Обзор
[ редактировать ]В области поисковых систем устоявшиеся подходы включают:
- Системы поиска данных, такие как системы управления базами данных , хорошо подходят для хранения и поиска структурированных данных.
- Информационно-поисковые системы, такие как поисковые системы в Интернете , очень эффективны при поиске соответствующих документов или веб-страниц .
Оба подхода требуют, чтобы пользователь читал и анализировал зачастую длинные списки наборов данных или документов, чтобы извлечь смысл.
Цель систем поиска знаний — снизить нагрузку на эти процессы за счет улучшения поиска и представления. Это улучшение необходимо для использования растущих объемов данных, доступных в Интернете. [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11]
Сравнение с поиском данных и информации
[ редактировать ]Поиск данных и поиск информации являются более ранними и более базовыми формами доступа к информации. [12]
| Получение данных | Поиск информации | Поиск знаний | |
|---|---|---|---|
| Соответствовать | Логическое совпадение | частичное совпадение, лучшее совпадение | частичное совпадение, лучшее совпадение |
| Вывод | дедуктивный вывод | индуктивный вывод | дедуктивный вывод , индуктивный вывод , ассоциативное рассуждение , рассуждение по аналогии |
| Модель | детерминированная модель | статистико- вероятностная модель | семантическая модель , модель вывода |
| Запрос | искусственный язык | естественный язык | структура знаний , естественный язык |
| Организация | таблица, индекс | таблица, индекс | единица знаний, структура знаний |
| Представительство | число, правило | естественный язык, язык разметки | граф понятий , логика предикатов , продукционное правило , фрейм , семантическая сеть , онтология |
| Хранилище | база данных | коллекции документов | база знаний |
| Полученные результаты | набор данных | разделы или документы | набор единиц знаний |
Поиск знаний фокусируется на уровне знаний. Нам необходимо изучить, как извлекать, представлять и использовать знания в данных и информации. [13] Системы поиска знаний предоставляют пользователям знания в структурированном виде. По сравнению с поиском данных и поиском информации они используют разные модели вывода , методы поиска, организацию результатов и т. д. Таблица 1, расширяющая сравнение ван Рейсбергена разницы между поиском данных и поиск информации, [14] обобщает основные характеристики поиска данных, поиска информации и поиска знаний. [15] Ядром поиска данных и информации являются поисковые подсистемы. Получение данных получает результаты посредством логического сопоставления. [16] При поиске информации используется частичное совпадение и наилучшее совпадение. Поиск знаний также основан на частичном совпадении и наилучшем совпадении.
С точки зрения вывода, поиск данных использует дедуктивный вывод , а поиск информации использует индуктивный вывод. [14] Учитывая ограничения, связанные с предположениями различных логик, традиционные логические системы (например, Хорна подмножество логики первого порядка ) не могут рассуждать эффективно. [17] Ассоциативные рассуждения, рассуждения по аналогии и идея объединения рассуждений и поиска могут быть эффективными методами рассуждения в масштабе Интернета. [17] [18]
С точки зрения поиска, системы поиска знаний фокусируются на семантике и лучшей организации информации. Поиск данных и поиск информации организуют данные и документы путем индексации, а поиск знаний организует информацию путем указания связей между элементами в этих документах.
Фреймворки для систем поиска знаний
[ редактировать ]С точки зрения информатики была предложена и подробно исследована логическая структура, концентрирующаяся на нечеткости запросов к знаниям. [19] языки разметки для рассуждения о знаниях и соответствующие стратегии, которые могут служить возможной основой логического рассуждения для поиска знаний на основе текста. Были исследованы [3]
С точки зрения когнитивной науки , особенно с точки зрения когнитивной психологии и когнитивной нейробиологии, нейробиологическая основа поиска знаний в человеческом мозге была исследована и может служить когнитивной моделью для поиска знаний. [20] [21]
Связанные дисциплины
[ редактировать ]Поиск знаний может принести результаты из следующих связанных теорий и технологий: [12]
- Теория познания : приобретение знаний, организация знаний, представление знаний , проверка знаний, управление знаниями.
- Когнитивная наука : когнитивная психология, когнитивная нейробиология, когнитивная информатика, формирование концепций и обучение, принятие решений, взаимодействие человека и компьютера .
- Машинное обучение и обнаружение знаний : предварительная обработка, классификация, кластеризация, прогнозирование, постобработка, статистического обучения . теория
- Логика и умозаключение : логика высказываний , логика предикатов, логика атрибутов, универсальная логика , индуктивный вывод , дедуктивный вывод, ассоциативные рассуждения, рассуждения по аналогии, приближенные рассуждения.
- Информационные технологии : теория информации , информатика , поиск информации, системы баз данных, системы, основанные на знаниях , системы, основанные на правилах, экспертные системы , системы поддержки принятия решений , технология интеллектуальных агентов .
- Лингвистика : компьютерная лингвистика , понимание естественного языка , обработка естественного языка .
Темы, перечисленные под каждой записью, служат примерами и не образуют полного списка. И многие смежные дисциплины должны быть добавлены по мере того, как эта область становится зрелой.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Фриш, А.М. Поиск знаний как специализированный вывод, доктор философии. диссертация, Рочестерский университет , 1986 г.
- ^ Каме, М. и Кинтана, Ю. Система поиска знаний на основе графов , Труды Международной конференции IEEE 1990 года по системам, человеку и кибернетике, 1990: 269-275.
- ^ Jump up to: а б Мартин П. и Эклунд П.В. Поиск знаний и Всемирная паутина, IEEE Intelligent Systems , 2000, 15(3): 18-25.
- ^ Эртель П. и Амир Э. Структура поиска знаний на основе здравого смысла , Труды 7-го Международного симпозиума по логическим формализациям рассуждений на основе здравого смысла , 2005.
- ^ Трэверс, М. Визуальное представление структур знаний , Материалы 2-й ежегодной конференции ACM по гипертексту и гипермедиа, 1989: 147-158.
- ^ Яо, YY Системы поддержки информационного поиска, Труды Международной конференции IEEE 2002 г. по нечетким системам, 2002, 1092–1097.
- ^ Чжоу Н., Чжан Ю.Ф. и Чжан Л.Ю. Визуализация информации и поиск знаний [на китайском языке], Science Press, 2005.
- ^ Роберт Лоу, Катрин Кюммель, Джудит Рупрехт, Удо Блейманн, Пол Уолш. Подходы к персонализированному поиску знаний , Интернет-исследования , 17 (1), 2007 г.
- ^ Стефания Мариано, Андреа Кейси. Процесс поиска знаний: пример американской исследовательской, инженерной и консалтинговой компании в области высоких технологий . VINE: Журнал систем управления информацией и знаниями , 37 (3), 2007 г.
- ^ Йенс Гаммельгаард, Томас Риттер. Матрица поиска знаний: кодификация и персонификация как отдельные стратегии , Журнал управления знаниями, 9 (4), 133-143, 2005.
- ^ ДжЭЛ Фаррадейн. Анализ и организация знаний для поиска , ASLIB Proceedings, 22 (12), 607–616, 1970.
- ^ Jump up to: а б Июй Яо, И Цзэн, Нин Чжун, Сянцзи Хуан. Поиск знаний (КР). В: Материалы Международной конференции IEEE/WIC/ACM по веб-аналитике 2007 г., Компьютерное общество IEEE , Силиконовая долина , США, 2–5 ноября 2007 г., стр. 729–735.
- ^ Беллинджер, Г., Кастро, Д. и Миллс, А. Данные, информация, знания и мудрость, http://www.systemsthinking.org/dikw/dikw.htm. Архивировано 17 октября 2016 г. на Wayback Machine.
- ^ Jump up to: а б ван Рейсберген, Информационный поиск CJ, Баттервортс, 1979.
- ^ Цзэн Ю., Яо Ю. Ю. и Чжун Н. На основе зернистой структуры. поиск знаний [на китайском языке], Материалы совместной конференции Седьмой конференции по грубым и мягким вычислениям , Первого форума по гранулярным вычислениям и Первого форума веб-аналитики, 2007 г.
- ^ Баеза-Йейтс Р. и Рибейро-Нето Б. Современный поиск информации, AddisonWesley, 1999.
- ^ Jump up to: а б Фенсель Д. и ван Хармелен Ф. Объединение рассуждений и поиска в масштабе Интернета , IEEE Internet Computing, 2007, 11(2): 96, 94-95.
- ^ Бернерс-Ли, Т., Холл, В., Хендлер, Дж. А., О'Хара, К., Шедболт, Н. и Вайцнер, DJ. Структура веб-науки, Основы и тенденции в веб-науке, 2006, 1 (1) : 1-130.
- ^ Чен, Б.К. и Сян, Дж. Логическая структура поиска знаний с нечеткостью , Материалы Международной конференции IEEE/WIC/ACM по веб-аналитике 2004 г., 2004: 524-528.
- ^ Транел, Даниэль, Дамасио, Антонио. Нейробиология поиска знаний . Поведенческая наука и наука о мозге, 22(2): 303-303, 1999.
- ^ Дженнифер Х. Пфайфер, Мэттью Д. Либерман , Мирелла Дапретто. «Я знаю, что ты, но кто я?!»: Нейронные основы поиска собственных и социальных знаний у детей и взрослых, Журнал когнитивной нейронауки , 19 (8), MIT Press , август 2007 г.