지식 검색

Knowledge retrieval

지식 검색은 단순한 데이터 항목 목록이 아닌 인간의 인지 프로세스와 일치하는 구조화된 형태로 정보를 반환하려고 합니다.인식론(지식의 이론), 인지심리학, 인지신경과학, 논리추론, 기계학습지식 발견, 언어학, 정보기술을 포함한 다양한 분야를 다룬다.

개요

검색 시스템 분야에서 확립된 접근법에는 다음이 포함됩니다.

  • 데이터베이스 관리 시스템과 같은 데이터 검색 시스템은 구조화된 데이터의 저장 및 검색에 매우 적합합니다.
  • 웹 검색 엔진과 같은 정보 검색 시스템은 관련 문서나 웹 페이지를 찾는데 매우 효과적입니다.

두 방법 모두 의미를 추출하기 위해 사용자가 종종 긴 데이터 세트 또는 문서 목록을 읽고 분석해야 합니다.

지식 검색 시스템의 목표는 검색 및 표현 개선을 통해 이러한 프로세스의 부담을 줄이는 것입니다.이러한 개선은 인터넷에서 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11]이용 가능한 증가하는 데이터 볼륨을 활용하기 위해 필요합니다.

데이터 및 정보 검색과의 비교

데이터 검색과 정보 검색은 정보 [12]접근의 초기 형태이며 보다 기본적인 형태입니다.

데이터 취득 정보 검색 지식 검색
경기 부울 일치 부분 일치, 최적 일치 부분 일치, 최적 일치
추론 연역적 추론 귀납적 추론 연역적 추론, 귀납적 추론, 연관적 추론, 유추적 추론
모델 결정론적 모형 통계적 및 확률적 모델 의미 모델, 추론 모델
쿼리 인공어 자연어 지식 구조, 자연어
조직 테이블, 인덱스 테이블, 인덱스 지식 유닛, 지식 구조
표현 번호, 규칙 자연어, 마크업 언어 개념 그래프, 술어 로직, 생산 규칙, 프레임, 시멘틱 네트워크, 온톨로지
보관소 데이터베이스 문서 수집 지식 기반
취득한 결과 데이터 세트 섹션 또는 문서 일련의 지식 단위

지식 검색은 지식 수준에 초점을 맞춥니다.데이터 및 [13]정보에 대한 지식을 추출, 표현 및 사용하는 방법을 검토해야 합니다.지식 검색 시스템은 체계적인 방식으로 사용자에게 지식을 제공합니다.데이터 검색 및 정보 검색과 비교하여 서로 다른 추론 모델, 검색 방법, 결과 구성 등을 사용합니다.표 1은 데이터 검색과 정보 [14]검색의 차이에 대한 van Rijsbergen의 비교를 확장한 것으로 데이터 검색, 정보 검색 및 지식 [15]검색의 주요 특성을 요약한 것이다.데이터 검색 및 정보 검색의 핵심은 검색 하위 시스템입니다.데이터 검색은 부울 [16]일치를 통해 결과를 가져옵니다.정보 검색에서는 부분 일치와 최적 일치를 사용합니다.지식 검색도 부분 일치와 최적 일치를 기반으로 합니다.

추론 관점에서 데이터 검색은 연역적 추론을 사용하고 정보 검색은 귀납적 [14]추론을 사용한다.서로 다른 로직의 가정에서의 한계를 고려할 때, 전통적인 로직 시스템(: 1차 로직의 경음기 부분 집합)은 효율적으로 [17]추론할 수 없다.연관 추리, 유추 추리 및 추리 및 검색을 통합하는 아이디어는 웹 [17][18]규모에서 효과적인 추리 방법이 될 수 있습니다.

검색의 관점에서, 지식 검색 시스템은 의미론과 정보의 더 나은 구성에 초점을 맞춥니다.데이터 검색 및 정보 검색은 데이터 및 문서를 인덱스로 구성하고 지식 검색은 이들 문서 내의 요소 간의 연결을 표시하여 정보를 구성한다.

지식 검색 시스템 프레임워크

컴퓨터 과학의 관점에서 지식 질의의 모호성에 초점을 맞춘 논리 프레임워크가 [19]제안되고 상세하게 조사되었다.지식 추론을 위한 마크업 언어 및 관련 전략에 대해 조사되었으며, 텍스트 기반 지식 검색을 [3]위한 가능한 논리 추론의 기초가 될 수 있다.

인지과학의 관점, 특히 인지심리학 및 인지신경과학의 관점에서는 인간의 뇌에서 지식검색을 위한 신경생물학적 기초가 조사되어 지식검색을 [20][21]위한 인지모델로서 기능할 수 있다.

관련 분야

지식 검색은 다음과 같은 관련 이론 및 [12]기술로부터 결과를 도출할 수 있습니다.

각 항목 아래에 나열된 항목은 예시로 제공되며 전체 목록을 구성하지는 않습니다.그리고 분야가 성숙함에 따라 많은 관련 분야들이 추가되어야 한다.

레퍼런스

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