简介: “知识神经元网络”KNN(Knowledge neural network)是一种以“神经元网络”模型 为基础的知识组织方法。在现实中,“知识”通常是用文字进行叙述,知识蕴藏在自然语言叙述的内容和逻辑关系中。即便是抽象的数学知识,虽然采用数学符号语言进行定义和推导,但仍然离不开自然语言进行说明,否则很难被人理解。 在“知识神经元网络”KNN 中,所谓的“知识”,是描述一个“知识”的文本,如一个网页、Word、PDF 文档等。可从多维度(或仅一个)来描述“知识”。如,对一个疾病知识的描述,可有:症状、发病原因、检查手段、治疗方法等。 建立 KNN,首先将文本信息(网页、word、pdf 等)进行“知识化”处理,形成半结构化的“知识记录” ;然后,对“知识”进行相关性计算,使相关的“知识”建立连接,将杂乱无章、零星、无序的“知识” ,按相关性进行聚类,形成相互联通的“知识神经元网络”。

“知识神经元网络”KNN 的五个重要组成部分:

(1)“知识神经元”KN;

(2)“知识神经元连接”KNS;

(3)“知识神经元网络”KNN;

(4)“知识神经元网络桥”KNNB;

(5)“知识神经元网络系统”KNNS。

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“知识神经元网络”KNN(Knowledge neural network)是一种以“神经元网络”模型 为基础的知识组织方法。 在“知识神经元网络”KNN 中,所谓的“知识”,是描述一个“知识”的文本,如一个网页、Word、PDF 文档等。
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