文章摘要
李佳静,闫宏飞,于珑雪,孟涛.TML 认知计算平台[J].情报工程,2018,4(5):028-037
TML 认知计算平台
TML: A Cognitive Computing Platform
  
DOI:10.3772/j.issn.2095-915X.2018.05.003
中文关键词: 语义理解  认知计算  知识抽取  逻辑推理  知识引擎
英文关键词: Semantic understanding  cognitive computing  knowledge extraction  logical reasoning  knowledge engine
基金项目:股票投资组合选择模型和实证研究 (61772044)
作者单位
李佳静 1.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院2.南京网感至察信息科技有限公司 
闫宏飞 北京大学信息科学技术学院 
于珑雪 南京网感至察信息科技有限公司 
孟涛 南京网感至察信息科技有限公司 
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中文摘要:
      随着大数据和智能时代的到来,如何提高对大规模数据的认知计算能力已经成为了研究热点。现有的认知计算平台难以同时支持多个领域场景的行业应用。本文提出了一个基于深层语义理解的认知计算模型。该模型中使用一种形式化的方法表示海量的知识点以及它们之间的各种关系,可以针对任何一个行业和垂直领域快速建立知识图谱;同时该模型会建立一个知识引擎,将所建立的知识图谱与业务文本进行高效的匹配以识别文本语义;进一步基于抽取得到的海量知识点,进行逻辑推理和预测。在离婚纠纷案件预判中的应用说明了该认知模型的语义表达能力和推理能力。
英文摘要:
      With the advent of the era of big data and intelligence, how to improve the cognitive computing ability for large-scale data has become a research hotspot. Existing cognitive computing platforms support limited industry applications and domains. This paper presents a cognitive computing model based on deep semantic understanding. In this model, a formal method is used to represent a large number of knowledge nodes and their various relationships, so knowledge map can be quickly established for any vertical field. In addition, the model builds a knowledge engine to efficiently match the established knowledge map with text to identify semantics. Then, based on the vast amount of knowledge nodes extracted, logical reasoning and prediction are carried out. The application in the prediction of divorce cases shows the semantic expression and reasoning ability of the proposed cognitive model.
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