2.2.4 知识工程

图灵奖获得者费根鲍姆给知识工程做出如下定义：“将知识集成到计算机系统从而完成只有特定领域专家才能完成的复杂任务。”现阶段随着技术的进步和数据的积累，目前对知识工程的需求，已经从简单的数据采集整理升级到自动化知识服务。需要对海量数据进行准确的语义提取，完成数据到知识的自动化转变，并输出到生产应用，达到数据洞察、决策辅助的作用。目前知识工程在以下应用中已经逐步显现出重要的实际应用价值。

● 知识融合：目前大数据大多呈现多源异构的特点，基于知识工程能快速对数据资源实现语义标注和关联，进而搭建以知识为中心的融合集成服务。

● 语义搜索：基于知识图谱、自然语言处理等技术，利用文本相似度算法，将用户检索的关键词映射到图谱的实体和关系，得到准确的关联结果。

● 基于专家知识的分析决策：基于专家的业务知识和已有的先验数据积累，获得大数据的洞察解析能力，支撑决策分析。

● 智能问答：智能问答是对语义搜索的升级，通过识别用户提问的意图，匹配推送用户所需的答案。