基于深度学习的知识空间自增扩展方法研究

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：46

分类号：TN911-34;TP311

资助基金：国家自然科学基金71473119

在线出版日期：2023-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：166-172