知识库系统PPT课件

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临床知识库系统 PPT

临床知识库系统 PPT
法律法规
建设背景之医生需求—职业发展需要
完 整 的 医 学 执业阶段 人 才 培 养 体 系 学生阶段
继续医学教育 (终身学习) 着重于知识更新
专科医师培训 (X年)
住院医师培训
(3年)

业 着重于培育临床能力

医 住培:规范诊治常见多发疾病诊疗
学 专培:熟练诊治常见多发疾病与规
教 育
范诊治疑难危重疾病
目录
1 临床医学知识库概述 2 医学知识库建设背景及必要性 3 医学知识库应用方案
知识库体系:权威来源
中华医学 会
诊疗指南
美国心脏
病学会 (AHA)指南
卫ห้องสมุดไป่ตู้委 诊疗规范
权威临床 教科书、 工具书

美国糖尿 病学会 (ADA)指南
国际癌症 联盟(NCCN)
指南 ….
临床诊疗 知识库
临床知识库构建体系
建设背景之国家政策--医师培训
住院医师规范化培训 乡村医生、基层医疗 医师、护士“三基”训练丛书及海量题库
建设背景之医院管理需求--等级评审保障
在临床诊疗、疾 病、药物、护理、 操作与“三基” 等方面,均有大 量明确的知识规 范及指南要求
建设背景之医院管理需求--等级评审保障
建设背景之医生需求--医学知识大爆炸 临床指南
临床诊疗知识库是一站式诊疗信息服务整合平台。旨在解决临床医护人员 在学习、工作当中对医学信息的需求,方便其快速、便捷地获取到最新的实用 的医学信息,辅助临床决策参考。它整合了中华医学会、中国医师协会等高质 量期刊文献,国内权威临床教科书、工具书及国内正式发表的指南规范等资源, 并经过专家筛选论证,建成诊疗知识库动态进展、疾病知识库、手术及操作规 范库、临床药物知识库、检查检验知识库、医学公式工具、护理指南库、院感 指南库、三基教材库及题库等多种丰富权威的临床资源。知识内容细分到临床 各领域,通过分类及搜索,可快速获取到相关知识点供临床参考。

知识图谱 ppt课件

知识图谱 ppt课件

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第四章 知识图谱
一、万维网之父---蒂姆·伯纳斯·李
1989.3 提出超文本 (http)嫁接因特网 1990.11.12 提出超链接(html)万维网 1994.10 在MIT成立万维网联盟W3C 1999 提出语义万维网 2014.4.15 获颁“千年技术奖” 2016 获颁“图灵奖”
重大发明:统一资源标识符URI
一、知识图谱
2012年5月16日,Google提出Knowledge Graph:
利用网络多源数据构建的知识库增强语义搜索,提升搜索质量
The world is not made of strings,but is made of things.
概念
关系 实体
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第四章 知识图谱
一、知识图谱
3、属性在开始标签内用键值对指定,属性名不能重复
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第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
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RDF作用:
1、保证内容有 准确含义 2、内容可以被 理解并处理 3、通过内容集 成进行自动数 据处理
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第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
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知识卡片
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第四章 知识图谱
一、知识图谱
●知识卡片的作用: ◔让搜索更有深度和广度 ◑找到最想要的信息
◕提供最全面的摘要
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第四章 知识图谱
01
知识图谱
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及发展应用
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8
第四章 知识图谱

知识库系统

知识库系统

产生式规则库亦称产生式规 则集,由领域规则组成,在 机器中以某种动态数据结构 进行组织。
推理机亦称控制执行机构,它是一个 程序模块,负责产生式规则的前提条 件测试或匹配,规则的调度与选取, 规则体的解释和执行。即推理机实施 推理,并对推理进行控制,它也就是 规则的解释程序。
产生式规则库
推理机 动态数据库 是动态数据 结构,用来 存放初始事 实数据、中 间结果和最 后结果等。
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基本概念

知识的分类

事实:是指人类对客观事物的值或状态的描述。这种知识一 般不包含任何变量,可以用一个值为真的命题陈述或一种状 态的描述来表达。如今天天气很热,他今年50岁等,都表示 一个事实。它描述了客观事物在某种条件下各种属性或状态 的真实值。
规则:指可以分为前提(条件)和结论两部分,用来表达因 果关系的知识。它的一般形式为:如果A则B。A表示前提, B表示结论或应采取的动作。 规律:上述的规则知识一般还可以分为不带变量和带变量的 规则两种。把带变量的规则称为规律。规律中的变量一旦被 实例化为一个具体的值,则规律就变成了一条具体的不带变 3 量的规则。因此由规律可以引出许多具体的规则。
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动态数据库
产生式系统结构
产生式规则

产生式系统的运行过程



产生式系统运行时,除了需要规则库以外,还 需要有初始事实(或数据)和目标条件。 目标条件是系统正常结束的条件,也是系统的 求解目标。产生式系统启动后,推理机就开始 推理,按所给的目标进行问题求解。 推理机的一次推理过程,可如图所示。


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产生式规则

控制策略与常用算法



产生式系统的推理可分为正向推理和反向推理 两种基本方式。 正向推理就是从初始事实数据出发,正向使用 规则进行推理(即用规则前提与动态数据库中 的事实匹配,或用动态数据库中的数据测试规 则的前提条件,然后产生结论或动作),朝目 标方向前进。 下面我们给出产生式系统正向推理和反向推理 的常用算法。

知识管理系统

知识管理系统
知识管理系统
汇报人:
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 知 识 管 理 系 统 的 构

05 知 识 管 理 系 统 的 实 施与推广
02 知 识 管 理 系 统 的 定 义和作用
04 知 识 管 理 系 统 的 优 势
06 知 识 管 理 系 统 的 未 来发展
Part One
开篇语
Part Two
实施效果的评估与反馈
反馈机制:建立用户反馈渠 道,定期收集用户意见和建 议
评估指标:知识增长率、知 识质量、知识覆盖率等
持续改进:根据评估结果和 反馈意见,不断优化和改进
知识管理系统
成功案例:分享一些知识管 理系统实施成功的案例,展
示其实施效果和价值
Part Six
知识管理系统的未 来发展
人工智能技术在知识管理中的应用
知识管理系统的定 义和作用
知识管理系统的定义
知识管理系统是一种用于收集、整理、存储和共享知识的系统
它能够提供组织内部知识的共享和利用,提高组织效率和创新力
知识管理系统通常包括知识库、搜索引擎、社交工具等功能模块 知识管理系统可以帮助组织实现知识的积累、传承和创新,提升组织的竞 争力和可持续发展能力
制定实施计划:根据目标制定详细 的实施计划,包括时间安排、人员 分工等
制定推广计划:为确保知识管理系 统的顺利实施,需要制定相应的推 广计划,包括培训、宣传、技术支 持等方面的内容
确定实施团队与人员分工
确定实施团队:根据项目需求和规 模,挑选具备相关经验和技能的团 队成员
培训与提升:为团队成员提供知识 管理系统相关的培训,提高团队的 专业水平
自然语言处理: 自动解析、分类 和回答知识问题

知识库方面ppt课件

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二、专家系统的产生与发展
2.1 孕育期(1965年前)
1956年人工智能诞生,早期的人工智能是从具体的 问题入手的。如1956年Newell和Simon编制的LT系统实 现定理证明;Samuel研制的西洋跳棋程序CHECKERS。
60年代初期,AI集中开发通用的方法和技术,如通 用问题求解程序( GPS) ;
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不精确推理技术:针对客观存在的不精确或 不完全的数据和知识,增强了专家系统对专 家启发式知识的表达能力。
专家系统通用性的研究:开始把具有一定通 用性的推理方法和领域的专门知识结合起来, 试图构造有通用性的专家系统框架。
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2.4 发展期(1978~至今)
此阶段研究突出在以下几个方面: 自动知识获取系统研制
综合数据库:用于存放问题求解的初始证据、 中间结果、目标、求解状态及最终结果等。
推理机:在一定控制策略下针对综合数据库 中的当前信息,识别和选取知识库中的有用 知识进行推理。常采用不精确推理。
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知识获取程序:辅助知识工程师获取知识的程序及 系统的自学习模块等。
解释程序:根据用户的提问,对系统得出的结论、
采用归纳式知识获取设计Meta-DENDRAL
骨架系统等建造ES的工具相继出现
EMYSIN、EXPERT
知识库管理系统(KBMS)的研制 新型专家系统研制
生物学专家系统MOLGEN
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三、专家系统的功能与结构
3.1 功能
专家系统应当具备以下几个功能: 存储专业领域知识; 存储具体问题求解过程中的初始证据数据和推 理过程中的各种信息与数据; 利用已有知识解决专业问题; 对推理过程和结论作出必要的解释; 提供用户接口; 提供知识获取、知识库修改完善等维护手段。

专转本数据库与信息系统PPT课件

专转本数据库与信息系统PPT课件
• 数据包括两个方面:数据内容和数据形式。
• 信息是指数据经过加工处理后所获取的有用知识。 • 数据和信息是两个相互联系但又相互区别的概念,数据是
信息的具体表现形式,信息是数据有意义的表现。 • 数据处理就是将数据转换为信息的过程,主要包括:数据
处理、存储、加工、分类、维护、排序、检索和传输等。 • 数据处理的目的:从大量数据中,根据数据自身规律及相互
• 分布式数据库系统的主要特点是:
• (1)数据是分布的。
• (2)数据是逻辑相关的。
• (3)结点的自治性。
.
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5.1.2数据库系统的特点
① 数据结构化
用数据模型描述数据和数据之
间的联系。
② 数据可共享 ③数据独立于程序
适应多个用户、多种应用共享数 据的需求。减少数据冗佘,节省 存储空间,保证数据的一致性.

管理业务系统
内完成相应的任务. 诸如:.CAD,CAM,CAPP等


辅助技术系统


办公信息系统
又称OA,以先进设备与相关技术构成服务 于办公事务的信息系统,按工作流技术充分 利用信息资源,提高协同办公效率和质量
.
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典型信息系统介绍(1)__制造业信息系统(续2)
• ● 管理业务系统的演变和发展:
• 数字地球就是一个全球范围的以地理位置 及其相互关系为基础组成的信息框架,并在 该框架内嵌入人们所能获得的信息的总称。
.
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典型信息系统介绍(5)__远程教育
• 远程教育:
• 又称“网上大学”.是利用
计算机及计算机网络进行教学 ,使得学生和教师可以异地完 成教学活动的一种教学模式。 • 一个典型远程教育的内容主 要包括课程学习、远程考试和 远程讨论等。

知识管理技术教案PPT(共52页)

知识管理技术教案PPT(共52页)

23.03.2022
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8.3 知识管理系统
❖ 8.3.1 知识管理系统定义
两种观点:
❖技术与工具观 。认为知识管理系统是支持各种组织知 识管理实践的工具与技术,或者说知识管理系统是一 种把企业的事实知识、技能知识、原理知识与存在于 公司数据库和操作技术中的显性知识组织起来的技术。
❖系统观 。认为知识管理系统是经设计和开发的为组织 的决策者或用户提供决策和完成各种任务所需知识的 一种系统;也有人认为,知识管理系统是一种集中于创 造、聚集、组织和传播一个组织知识的信息系统。
传播技术,如环球网、内联网、外联网、企业门 户、个性化、企业联合组织、音频/视频流等;
检索技术,如搜索引擎、检索代理、索引、分类、 主题词表、术语表、本体、协同过滤等;
分析技术,如查询、报告、多元分析(在线分析 处理)等;
工作流,如流程建模、流程引擎等;
23.03.2022
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8.1知识管理技术类型与应用领域
连接技术,如互联网、安全、授权、无线网、移 动计算、对等计算等;
通讯技术,如电子邮件、邮件列表、讨论组、聊 天、瞬时通讯、即时通讯、视频/音频会议、网络 研讨会、网路电话等;
写作技术,如办公套件、桌面出版、图形套件、 多媒体等;
23.03.2022
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8.1知识管理技术类型与应用领域
❖8.1.1 知识管理技术类型
23.03
❖ 8.3.2 知识管理系统结构
依据支持的知识管理流程,知识管理系统包括:
❖知识发现系统。支持从数据和信息或从先前知识的综 合建立新知识,包含两个子流程:
组合化——有助于新显性知识的发现, 社会化——有助于新隐性知识的发现。
过程管理:实现跨业务的任务与信息流程的自动化,包括 处理案例的工作流引擎、建模流程的工具、访问外部各种 应用、监控和管理业务营运。

知识图谱ppt课件

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总结词:语义搜索
详细描述:语义搜索是知识图谱应用 的另一个重要领域。传统的搜索引擎 主要是基于关键词匹配来提供搜索结 果,而语义搜索则是基于知识图谱和 自然语言处理技术来理解用户的查询 意图和上下文信息,为其提供更准确 、更有价值的结果。这不仅可以提高 搜索的准确性和效率,还可以促进知 识的传播和应用。
使用关系数据库存储知识图谱 ,如MySQL、PostgreSQL等

知识推理
基于规则的推理
使用规则引擎进行推理,如Drools、Jena等 。
基于逻辑的推理
使用逻辑推理算法进行推理,如演绎推理、 归纳推理等。
基于机器学习的推理
使用机器学习算法进行推理,如神经网络、 决策树等。
基于本体的推理
使用本体进行推理,如语义网本体语言( OWL)、本体推理机(Protégé)等。
跨领域应用
探索跨领域知识图谱的应用场景, 推动其在不同领域的实际应用和发 展。
THANKS.
总结词
智能推荐系统
详细描述
智能推荐系统是知识图谱应用的另一个重要领域。通过利用知识图谱技术,智能推荐系统 能够深入理解用户的需求和兴趣,为其推荐相关内容或产品。这不仅可以提高用户的满意 度和忠诚度,还可以促进产品的销售和推广。
语义搜索
语义搜索:知识图谱在语义搜索中的 应用,主要是通过理解用户的查询意 图和上下文信息,为其提供更准确、 更有价值的结果。
知识图谱的起源与发展
起源
知识图谱的起源可以追溯到语义网和 本体论的研究,这些研究旨在构建一 个基于知识的网络,以支持智能应用 和语义搜索。
发展
随着大数据和人工智能技术的不断发 展,知识图谱的应用越来越广泛,已 经成为许多领域的重要工具,如智能 问答、推荐系统、智能助手等。
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2. 知识表示方法
产生式规则 语义网络
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知识表示方法
知识表示方法有: 一阶谓词逻辑、产生式规则、语义网络、框架理 论、面向对象等多种表示方法。
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2.1 产生式规则
产生式规则的出现
产 生 式 (Production) 一 词 , 首 先 是 由 美 国 数 学 家波斯特(E.Post)提出来的。波斯特根据替 换规则提出了一种称为波斯特机的计算模型, 模型中的每一条规则当时被称为一个产生式。 后来,这一术语几经修改扩充,被用到许多领 域。例如,形式语言中的文法规则就称为产生 式。产生式也称为产生式规则,或简称规则。
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产生式规则
产生式的一般形式
前件→后件(P → Q)
➢ 其中,前件就是前提,后件是结论或动作,前 件和后件可以是由逻辑运算符AND、OR、NOT 组成的表达式。
➢ 产生式规则的语义是:如果前提满足,则可得 结论或者执行相应的动作,即后件由前件来触 发。所以,前件是规则的执行条件,后件是规 则体。
➢ 一条产生式规则就是一条知识。用产生式可以实 现推理和操作,产生式规则是知识表示形式。
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产生式规则
产生式规则的与或树表示
➢ 一组产生式规则可形象地用一棵“与或树”表示如 图:
➢ 这里用带弧线的表示“与”关系,不带弧线的表示 “或”关系。
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产生式规则
B1
B2
A
B3 B4
B5
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10
D1 D2 D3 D4 D5 D6
产生式规则组:
B1,B2→A; B3,B4,B5 →A ;
C1,C2 → B1 ; C3 →B2 ; C4,C5,C6 → B3 ;
C7 →B4 ; C8 →B4 ;C9,C10 →B5
D1,D2 →C5 ; D3 →C5 ;
D4,D5,D6 →C8 ;
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产生式规则
1.基本概念
什么是知识 知识的分类 知识的属性 什么是知识表示
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基本概念
什么是知识
➢ 这里所谈的知识是知识处理的特殊对象,与日常生活的知识 有较大的区别。
➢ 知识是以各种不同方式把多个信息关联在一起的信息结构。 或者表达为“知识是多个信息之间的关联”。
➢ 如果把“不与任何其他信息关联”即单独的一个信息也被认
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9
产生式规则
➢ 例如,下面就是几个产生式规则:
(1)如果银行存款利率下调,那么股票价格上涨。 (2)如果炉温超过上限,则立即关闭风门。 (3)如果键盘突然失灵,且屏幕上出现怪字符,则是
病毒发作。 (4)如果胶卷感光度为200,光线条件为晴天,目标距
离不超过5米,则快门速度取250,光圈大小取f16。
为是一种特殊的关联方式(不关联),则单个的信息也可以
看做是知识的特例,将此称之为“原子事实”。如:“他是
军人”,“穿军装”等。如果把这两种信息用“如果…则…”
这种因果关系联系起来就成了一条知识(规则),即“如果
他是军人,则穿军装”。
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2
基本概念
知识的分类
➢ 事实:是指人类对客观事物的值或状态的描述。这种知识一 般不包含任何变量,可以用一个值为真的命题陈述或一种状 态的描述来表达。如今天天气很热,他今年50岁等,都表示 一个事实。它描述了客观事物在某种条件下各种属性或状态 的真实值。
推理机亦称控制执行机构,它是一个 程序模块,负责产生式规则的前提条 件测试或匹配,规则的调度与选取, 规则体的解释和执行。即推理机实施 推理,并对推理进行控制,它也就是 规则的解释程序。
产生式规则库
推理机
动态数据库 产生式系统结构 -
动态数据库 是动态数据 结构,用来 存放初始事 实数据、中 间结果和最 后结果等。
量的规则。因此由规律可以-引出许多具体的规则。
3
基本概念
知识的属性 ➢ 真实性 ➢ 相对性 ➢ 不完全性 ➢ 模糊性 ➢ 可表示性
表示方式:各种符号的逻辑组合,用图形表示,物理表示方式 引申另外三种属性:可存储性、可传递性和可处理性。
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基本概念
什么是知识表示
➢ 所谓知识表示实际上就是对知识的一种描述,即用 一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受 的数据结构。
➢ 规则:指可以分为前提(条件)和结论两部分,用来表达因 果关系的知识。它的一般形式为:如果A则B。A表示前提, B表示结论或应采取的动作。
➢ 规律:上述的规则知识一般还可以分为不带变量和带变量的
规则两种。把带变量的规则称为规律。规律中的变量一旦被
实例化为一个具体的值,则规律就变成了一条具体的不带变
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产生式规则
控制策略与常用算法
➢ 产生式系统的推理可分为正向推理和反向推理 两种基本方式。
➢ 正向推理就是从初始事实数据出发,正向使用 规则进行推理(即用规则前提与动态数据库中 的事实匹配,或用动态数据库中的数据测试规 则的前提条件,然后产生结论或动作),朝目 标方向前进。
N 匹配成功否
Y 把该规则的结论放入当前动态数据库:或执
行规则所规定的动作
推理机的一次- 推理过程
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产生式规则
产生式系统的运行过程
➢ 一个实际的产生式系统,其目标条件一般不会 只经一步推理就可满足,往往要经过多步推理 才能满足或者证明问题无解。
➢ 产生式系统的运行过程就是从初始事实出发, 寻求到达目标条件的通路的过程。所以,产生 式系统的运行过程也是一个搜索的过程,但一 般把产生式系统的整个运行过程也称为推理。
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产生式规则
产生式系统的运行过程
➢ 产生式系统运行时,除了需要规则库以外,还 需要有初始事实(或数据)和目标条件。
➢ 目标条件是系统正常结束的条件,也是系统的 求解目标。产生式系统启动后,推理机就开始 推理,按所给可如图所示。
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产生式规则
从规则库中取一个条规则,将其前提同当前 动态数据库中的事实/数据进行模式匹配
➢ 产生式规则的左右端都可以为空
→后件:表示后件是一个无条件成立的结论(即一个 事实)或是一个无条件执行的动作。
前件→:表示一个问题,什么情况下会使前件成立 (为真)。
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产生式规则
产生式系统的组成
➢ 产生式系统由三部分组成:产生式规则库、推理机 和动态数据库,其结构如图所示。
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产生式规则库亦称产生式规 则集,由领域规则组成,在 机器中以某种动态数据结构 进行组织。
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