前言

关键词：动态学习 人工方式 大数据 专家系统 多模态 

摘要：实际工程问题的求解往往涉及跨领域、跨模态的海量碎片化知识,这些知识不能仅靠专家提供,而需要从环境中动态学习和融合生成.知识工程旨在研究计算机对知识的获取、表征和处理.随着UGC(User Generated Content)模式的兴起,一种新的知识工程范式——大数据知识工程应运而生.和早期的专家系统相比,大数据知识工程的显著特点是:实现了从以文本、小规模、静态、人工方式的专家知识计算机表示,到多模态、大规模、动态不确定环境下知识的自动获取与表征的跨越式发展.大数据知识工程的核心科学问题是大数据碎片知识的挖掘和融合.

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