基于深度学习的知识空间自增扩展方法研究

翁渊瀚; 李南

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为解决传统知识空间可拓方法可拓范围小、精度低等问题,文中提出一种基于深度学习算法的知识空间可拓方法。通过将深度学习算法与多模态信息融合方法相结合,构建知识空间扩展框架,包括对现有知识空间的融合与扩展。在空间结构拓展方面,将框架设置为空间组织知识、知识索引、知识导航、知识检索等部分,根据知识序列信息的连续分类实现知识划分。在扩展空间中,通过语义描述技术整合知识元素的多结构状态,实现知识空间的自增扩展。实验结果表明,基于深度学习算法的知识空间扩展方法整体效果较好。

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来源
《现代电子技术》 |2023年第10期|166-172|共7页
作者
翁渊瀚; 李南;
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作者单位

南京航空航天大学经济与管理学院;

南京工业大学经济与管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
知识空间; 自增扩展; 深度学习算法; 信息融合; 拓展框架; 知识分类; 仿真实验;

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