基于知识分层提取模型的服务台知识库建设
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Construction of Service Desk Knowledge Base Based on Hierarchical Knowledge Extraction Model
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    摘要:

    针对传统运维知识库建设的不足, 提出了一种面向服务台的生产运维知识自动分层提取模型. 通过建立生产运维特征词库, 对事件工单的短文本进行向量化解析, 并利用改进的KNN算法实现事件短文本分类, 最终通过领域主题规则完成知识的发现. 将此方法应用到企业级服务台知识库建设中, 完成了由事件工单到知识的自动转化, 弥补了手工创建知识的缺陷, 促进了整个运维流程的自动化.

    Abstract:

    In view of the shortcomings of traditional operational knowledge base construction, proposed an automatic hierarchical knowledge extraction model to build the knowledge base on service desk. Firstly, we made quantitative analysis on short text of events worksheet by the establishment of production and operation feature lexicon. Then, we used the improved KNN text classification algorithm to classify the short text of events. Finally, we completed knowledge discovery by the field topic rules. We applied this method to the construction of the knowledge base of enterprise service desk. It can automatically complete the transformation of events worksheet to knowledge, which not only makes up the defect of the hand to create knowledge, but also promotes the automation of the whole operational process.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

曹逸峰,陈晓伟.基于知识分层提取模型的服务台知识库建设.计算机系统应用,2015,24(2):261-265

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  • 收稿日期:2014-05-27
  • 最后修改日期:2014-06-27
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  • 在线发布日期: 2015-03-04
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