知识提取实例及分析

5.3.3　知识提取实例及分析

知识提取实例以3名博士研究生利用Keystone协作提取“知识管理”领域核心概念为例。提取过程采用自顶向下的方式完成，首先确定知识管理领域的内涵最为宽泛的概念，然后对这些宽泛概念进行细化列出比较宽泛的概念，依次往下进行，直至最为具体的概念。由于知识管理领域包含的概念数量比较多，为了使得最终结果更为紧凑反映绘制者的知识结构，要求采用最为少量的概念，概念筛选作为知识提取任务的一个重要方面，通过提取核心概念并建立相应的结构体系，可以把握绘制者对知识管理研究领域的理解，提取他们的内在认知结构。协作绘制的最终概念图如图5-21所示，共包含66个核心概念。

图5-21　“知识管理”领域的核心概念

其中，知识经济、知识、知识管理内容、知识管理技术、知识管理系统及知识管理应用6个概念被认为是知识管理领域最为宽泛和重要的核心概念。而知识管理内容、知识管理技术、知识管理系统及知识管理应用本身也包含丰富的内涵。知识创新、知识组织、知识传播及知识应用被认为是知识管理的内容组成；知识挖掘、语义Web、网格被看成是知识管理采用的关键技术；企业知识管理、政府知识管理、图书馆知识管理、个人知识管理被认为是知识管理的重要应用领域。当然，企业知识管理、政府知识管理、图书馆知识管理、个人知识管理、XML及知识发现等这些处于本概念图最底层的概念本身具有丰富的内涵，但与知识管理这一概念相比应处于较低的层次。

通过协作绘制概念图发现，在最初的表示阶段概念图能够引导用户展开发散性思维，中间会产生大量概念，很多概念并未真正作为最终结果，但这些概念刺激用户进行思考；而在评价阶段，概念图能够让用户清晰地界定概念内涵的包含关系，剔除内涵相对狭窄的概念。例如，当确定了“知识管理”领域的主要研究方向后，形成的概念图如图5-22所示。针对这幅图片进行评价是非常容易组织和实现的，同时根据相关的节点联想其子节点也是非常容易的，例如看到“知识”节点，很容易想到“显性知识”“隐性知识”“个人知识”“组织知识”。

图5-22　“知识管理”领域的研究方向