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知識萃取 - 教育百科
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國家教育研究院辭書
基本資料
| 英文： | Knowledge Acquisition |
| 作者： | 朱延平 |
| 日期： | 2000年12月 |
| 出處： | 教育大辭書 |
辭書內容
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名詞解釋： 專家系統的建構是一種知識轉換的過程，而最主要的知識來源是專家。如何選用專家的專業知識，將之導入適合的知識表示法與推導程序，即為知識萃取。 知識萃取是一項艱難的工作，最好的進行方式，按理想上的優先順序，依次為：(1)由專家系統，亦即電腦本身自動的萃取知識；(2)由專家透過知識萃取軟體直接建立知識庫；(3)由知識工程師做仲介，將專家的知識轉換成知識庫的內容。由於前兩種方式都有施行上的困難，因此目前絕大多數的專家系統是透過知識工程師來建構專家系統。 知識萃取的方法有許多種，源自於心理學、行為科學及統計分析等方法，一般可分為兩大類：直接方法和間接方法。 直接的知識萃取方法就是直接去詢問專家，挖掘出他的專業知識，包括下列幾種方法： 1.訪談：由知識工程師針對問題的特性，主動指引訪談程序和內容，挖掘出專家的專業知識。 2.問卷：由知識工程師規劃完整的問卷，請專家回答，系統性的蒐集專家的專業知識。 3.觀察法：知識工程師觀察專家的解題過程，不去打擾專家，由專家的行為去探討解決問題的知識。 4.協定分析(protocol analysis)：專家在解決問題的同時，說明他的思考過程，由知識工程師記錄之後再加以整理。 5.中斷分析：在觀察專家解決問題的過程中，知識工程師在關鍵時刻詢問專家當時的思路和行為。 在許多情況下，專家並不能把問題解決過程交代清楚，此時就必須用間接的方法，由知識工程師蒐集行為資料，例如回想或評量，從專家的反應去推測專家的所知。間接的知識萃取方法有下列幾種： 1.多維量度(Multidimensional Scale) 2.相似性矩陣(Similarity Matrix) 3.加權網路(Weighted Networks) 4.階層化群集(Hierarchical Clustering) 5.儲存柵格分析(Repertory Grid Analysis) |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_知識萃取 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |
貓頭鷹博士