一种知识的处理方法、计算设备、存储介质与流程

本申请涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种知识的处理方法、计算设备、存储介质。

背景技术：

1、在人工智能时代，传统教育体系与知识获取方式面临根本性挑战，经验、常识与理论正在重构，旧方法难以解决新问题。现行教育范式过度强调确定性知识传授与形式化训练，抑制了质疑本能与探究精神，导致认知僵化，无法应对快速变化环境中的复杂挑战。现有知识处理方式缺少标准化、结构化的验证与生成机制，难以对知识进行优化或重构，处理过程的规范性不足、适应性较弱。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提出了一种知识的处理方法、计算设备、存储介质，能够基于待处理信息生成延展知识或新范式知识，提升了知识处理的规范性与适应性。

2、本发明提供了一种知识的处理方法，所述方法包括：响应于用户发送的待处理信息，利用验证模型验证所述待处理信息，获取知识对象数据、验证数据、适用边界数据；基于所述知识对象数据、所述验证数据、所述适用边界数据，获取新范式知识。

3、在一实施方式中，所述响应于用户发送的待处理信息，利用验证模型验证所述待处理信息，获取知识对象数据、验证数据、适用边界数据的步骤，包括：通过所述验证模型对所述待处理信息进行语义解析处理，获取知识对象数据；通过所述验证模型对所述知识对象数据进行系统验证处理，获取验证数据；通过所述验证模型对所述知识对象数据进行延展验证处理，获取适用边界数据。

4、在一实施方式中，所述知识对象数据包括概念信息、逻辑关系信息、目标指标信息、约束信息和应用场景信息；所述验证数据包括一致性评分、有效度评分和适应性评分；通过所述验证模型对所述知识对象数据进行系统验证处理，获取验证数据，包括：所述验证模型基于所述概念信息和所述逻辑关系信息进行逻辑规则匹配及冲突检测处理，获取所述一致性评分；所述验证模型基于所述目标指标信息进行目标匹配计算处理，获取所述有效度评分；所述验证模型基于所述约束信息和所述应用场景信息进行环境模拟分析处理，获取所述适应性评分。

5、在一实施方式中，适用边界数据包括延展能力参数和需求适配参数；通过所述验证模型对所述知识对象数据进行延展验证处理，获取适用边界数据，包括：所述验证模型基于所述逻辑关系信息构建模块依赖关系并进行结构分析处理，获取所述延展能力参数；所述验证模型基于所述目标指标信息和所述应用场景信息构建目标需求模型，并基于所述应用场景信息与所述目标需求模型进行匹配计算处理，获取所述需求适配参数。

6、在一实施方式中，所述基于所述知识对象数据、所述验证数据、所述适用边界数据，获取新范式知识的步骤，包括：判断所述验证数据和所述适用边界数据是否满足第一预设条件；在所述验证数据和所述适用边界数据满足第一预设条件时，基于升级模型和所述知识对象数据，获取所述延展知识，并基于重塑模型、所述知识对象数据和所述延展知识，获取所述新范式知识；在所述验证数据和所述适用边界数据未满足第一预设条件时，基于所述重塑模型和所述知识对象数据，获取所述新范式知识，所述延展知识为对所述知识对象数据进行参数调整、流程优化后形成的同框架知识优化结果，所述新范式知识为突破所述知识对象数据或所述延展知识的逻辑框架后，通过重构认知形成的全新理论、方法、应用体系知识。

7、在一实施方式中，判断所述验证数据和所述适用边界数据是否满足第一预设条件，包括：将一致性评分、有效度评分和适应性评分进行加权计算，获取综合评分；基于所述适用边界数据获取适用范围；在所述综合评分大于或等于预设评分，且所述适用范围大于或等于预设范围时，判定所述验证数据和所述适用边界数据满足所述第一预设条件。

8、在一实施方式中，在所述验证数据和所述适用边界数据满足第一预设条件时，基于升级模型和所述知识对象数据，获取所述延展知识，并基于重塑模型、所述知识对象数据和所述延展知识，获取所述新范式知识，包括：通过所述升级模型对所述知识对象数据进行多维分析处理，获取隐性约束数据；所述升级模型基于所述知识对象数据和所述隐性约束数据，获取所述延展知识；通过所述重塑模型对所述知识对象数据和所述延展知识进行关联重构处理，获取重构认知数据；所述重塑模型基于所述知识对象数据、所述延展知识和所述重构认知数据，获取所述新范式知识。

9、在一实施方式中，在所述验证数据和所述适用边界数据未满足第一预设条件时，基于所述重塑模型和所述知识对象数据，获取所述新范式知识，包括：通过所述重塑模型对所述知识对象数据进行重构处理，获取重构认知数据；所述重塑模型基于所述知识对象数据和所述重构认知数据，获取所述新范式知识。

10、本发明还提供一种计算设备，其特征在于，包括：处理器和存储有计算机程序的存储器，在所述处理器运行所述计算机程序时，实现上述的知识的处理方法的步骤。

11、本发明还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的知识的处理方法的步骤。

12、本发明提供的一种知识的处理方法、计算设备、存储介质，响应于用户发送的待处理信息，利用验证模型验证待处理信息，获取知识对象数据、验证数据、适用边界数据，基于知识对象数据、验证数据、适用边界数据，获取新范式知识。本发明能够基于待处理信息生成新范式知识，提升了知识处理的规范性与适应性。

1.一种知识的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的知识的处理方法，其特征在于，所述响应于用户发送的待处理信息，利用验证模型验证所述待处理信息，获取知识对象数据、验证数据、适用边界数据的步骤，包括：

3.如权利要求2所述的知识的处理方法，其特征在于，所述知识对象数据包括概念信息、逻辑关系信息、目标指标信息、约束信息和应用场景信息；所述验证数据包括一致性评分、有效度评分和适应性评分；

4.如权利要求3所述的知识的处理方法，其特征在于，适用边界数据包括延展能力参数和需求适配参数；

5.如权利要求1所述的知识的处理方法，其特征在于，所述基于所述知识对象数据、所述验证数据、所述适用边界数据，获取新范式知识的步骤，包括：

6.如权利要求5所述的知识的处理方法，其特征在于，判断所述验证数据和所述适用边界数据是否满足第一预设条件，包括：

7.如权利要求5所述的知识的处理方法，其特征在于，在所述验证数据和所述适用边界数据满足第一预设条件时，基于升级模型和所述知识对象数据，获取所述延展知识，并基于重塑模型、所述知识对象数据和所述延展知识，获取所述新范式知识，包括：

8.如权利要求5所述的知识的处理方法，其特征在于，在所述验证数据和所述适用边界数据未满足第一预设条件时，基于所述重塑模型和所述知识对象数据，获取所述新范式知识，包括：

9.一种计算设备，其特征在于，包括：处理器和存储有计算机程序的存储器，在所述处理器运行所述计算机程序时，实现权利要求1至8中任一项所述的知识的处理方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至8中任一项所述的知识的处理方法的步骤。