论文摘要
在国际人工智能界,常识性知识的处理一直被公认为是人工智能的核心难题。所谓常识,是相对于专业知识而言的,专业知识被广泛应用于各类专家系统和应用软件之中,人类积累的专业知识虽浩如烟海,但比起常识来,专业知识还只是小巫见大巫。专业知识的特征非常明显,但是针对实际要求解决的大量问题不仅仅是一定范围的专业领域,而是具有广泛意义的具体生活领域。然而,长期以来,由于缺乏一个有效的常识知识库的支撑,大量应用系统的使用受到了很大限制。本文将探寻一种可能的方法来一定程度的解决这个问题,它建立在一份已鉴定的观察报告:每一个普通人都有那些我们想赋予机器的常识。互联网的出现使数千人在不同时间通过合作建立体系成为可能,这种体系不是单一的个体或者团队能够建立的。文中的知识共享平台基于WEB的B/S结构,利用互联网吸引普通公众参与,收集他们在空闲时间提供的常识,来打造常识知识库。全文共分为七个部分。第一部分:介绍了常识获取的研究背景和国内外的研究现状,提出了本文研究的主要内容及意义。第二部分:介绍了本文获取常识的基本理论和基于WEB的B/S结构,描述了平台系统的组成和体系结构。第三部分:详细讲述了常识输入模块的设计,提出两种输入模式(直接输入、模板输入),就其中所用到的中文分词、词性标注及关键词提取等相关技术做了介绍。第四部分:详细讲述了反馈输出模块的设计,提出两种反馈输出模式(相关反馈、推论反馈),介绍了语句过滤和三种推论方法。第五部分:介绍了文中用到的开发工具以及平台运行环境的搭建。第六部分:介绍了对常识知识库的评估内容及平台系统的相关测试。第七部分:总结已做的工作,展望下一步的工作目标。