Synthesis of Concepts and Applications of Information Intelligent Systems and Knowledge Bases in Computer Science: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
In the era of technological advancement, the ubiquity of artificial intelligence necessitates a comprehensive understanding of information intelligent systems and knowledge bases in computer science.This systematic literature review addresses this essential need.The primary aim is to analyze and synthesize key aspects of practical applications of intelligent systems and the creation of knowledge bases in computer science.The research employs a combination of system analysis and analytical study methodologies.It involves a thorough literature search, encompassing various studies that focus on the principles of building information intelligent systems and knowledge bases within the field of informatics.The process includes critical examination and synthesis of data from selected studies, aiming to draw comprehensive insights.The research identifies and discusses various aspects of information intelligent systems, including their practical applications and the interaction with knowledge bases.Key findings include a detailed classification of knowledge bases according to their complexity and the role of artificial intelligence in these systems.The synthesis reveals how these systems fulfill diverse user queries through question-andanswer frameworks, highlighting their significance in modern informatics.The study underscores the importance of advanced knowledge processing technologies in computer science.The findings suggest that the effective development and implementation of information intelligent systems and knowledge bases are pivotal for modern education and various professional fields.This systematic review provides a foundation for future advancements in artificial intelligence applications, offering valuable insights for both academic and practical applications in the realm of computer science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».