【知識萃取】
KnowledgeAcquisition
【辭書名稱】教育大辭書
專家系統的建構是一種知識轉換的過程，而最主要的知識來源是專家。
如何選用專家的專業知識，將之導入適合的知識表示法與推導程序，即為知識萃取。
知識萃取是一項艱難的工作，最好的進行方式，按理想上的優先順序，依次為：(1)由專家系統，亦即電腦本身自動的萃取知識；
(2)由專家透過知識萃取軟體直接建立知識庫；
(3)由知識工程師做仲介，將專家的知識轉換成知識庫的內容。
由於前兩種方式都有施行上的困難，因此目前絕大多數的專家系統是透過知識工程師來建構專家系統。
知識萃取的方法有許多種，源自於心理學、行為科學及統計分析等方法，一般可分為兩大類：直接方法和間接方法。
直接的知識萃取方法就是直接去詢問專家，挖掘出他的專業知識，包括下列幾種方法：1.訪談：由知識工程師針對問題的特性，主動指引訪談程序和內容，挖掘出專家的專業知識。
2.問卷：由知識工程師規劃完整的問卷，請專家回答，系統性的蒐集專家的專業知識。
3.觀察法：知識工程師觀察專家的解題過程，不去打擾專家，由專家的行為去探討解決問題的知識。
4.協定分析(protocolanalysis)：專家在解決問題的同時，說明他的思考過程，由知識工程師記錄之後再加以整理。
5.中斷分析：在觀察專家解決問題的過程中，知識工程師在關鍵時刻詢問專家當時的思路和行為。
在許多情況下，專家並不能把問題解決過程交代清楚，此時就必須用間接的方法，由知識工程師蒐集行為資料，例如回想或評量，從專家的反應去推測專家的所知。
間接的知識萃取方法有下列幾種：1.多維量度(MultidimensionalScale)2.相似性矩陣(SimilarityMatrix)3.加權網路(WeightedNetworks)4.階層化群集(HierarchicalClustering)5.儲存柵格分析(RepertoryGridAnalysis)
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