2. 核心成员

　　:X有限公司首席研究员、董事。1993年博士毕业于中科院数学所，1999年7月入选中国科学院“百人计划”，20xx年被聘为中国科学院研究员、博士生导师。主持过多项国家自然科学基金项目、863项目项目、科技部重大基础研究专项等，以及企业横向合作项目。

　　研究领域：国家知识基础设施(National Knowledge Infrastructure，简称NKI)。我国学者在

　　1995年将之取名为“国家知识基础设施”（NKI），并且于20xx年正式启动相关的研究工作。

　　3. 核心技术

　　自然语言查询的处理技术流程

　　自然语言查询的处理流程

　　自然语言处理技术让公众以最自然的方式表达自己的信息或知识需求，并能够获得其最想要的精准信息。

　　系统利用多项技术（缩略语识别、错别字识别、模糊推理、特征术语识别）对用户的查询进行三个层次（语义文法分析、代词类的短语文法分析、主题词检索）的自然语言分析，以获得对用户查询的正确理解，并利用统一知识接口从各个行业知识库中获取用户所确切需要的信息。

　　多渠道统一的知识服务

　　系统内设立一套通用化的知识管理建模方案，该方案可以迅速地帮助大型企业对庞杂的知识内容进行面向客户化的知识管理。而该套方案是一般知识管理系统工具（如MS Sharepoint和IBM Lotus）中所没有的。

　　该系统是一种点式或条式的知识管理系统，因此是一种细粒度的管理工具。这中

　　多渠道统一的知识服务

　　细粒度的知识管理工具，使得大型企业更有效，更能从知识的运行中实时地掌握企业的运行状态，从而更有效地进行科学决策。例如，在客户的统计信息、热点业务统计分析、VIP统计信息等可以在极短的时间内获得。这是一般知识管理工具所不支持的。

　　高性能智能自然语言应答系统

　　对客户文字咨询进行预处理系统（包括咨询无关词语识别、敏感词识别等），然后在三个不同的层次尚对客户咨询进行解析——语义文法层理解、词模层理解、关键词层理解。

　　（二） 岗位介绍

　　我的职位是知识工程师。

　　主要职责：

　　1. 编写关于系统内部数据知识的匹配词模。

　　2. 根据测试计划搭建和维护测试环境。

　　3.执行测试工作，提交测试报告。

　　4.对测试中发现的问题进行详细分析和准确定位，与开发人员讨论缺陷管理方案。

　　5.对测试结果进行总结与统计分析，对测试进行跟踪，并提出反馈意见。

　　6.对业务部门提供相应技术支持，确保软件质量达标。

　　三. 实习内容及过程：

　　（一） 实习内容

　　1. 学习公司业务流程，相关工具的使用。

　　2. 学习知识工程师的技能，也同时进行计算机语言的培训。

　　3. 编写测试计划，测试用例，执行测试，编写测试报告。

　　4. 根据分析报告，来改进业务中的词模，提高词模与数据的匹配率。

　　5. 参加本组例行会议；参加公司各种培训、考核、技术交流活动等。

　　（二） 实习过程

　　怀着对IT行业的憧憬，我进入了镇江诺尼基智能技术有限公司实习，我在公司所主要从事智能知识管理与培训。在实习之前，我们进行了计算机课程的实训，我选择了软件测试和网页布局方向。在此期间老师教给了我们一些.net的基础知识，使我对软件测试和网页布局有了一定的认识，也更想探寻一下真正的网页布局这方面的工作。在我真正投入工作

　　之前，我在网上查询了许多网页布局的相关要求，了解了作为一个网页布局人员必须耐心，细心和平和的心态，他的目标是尽可能将网页布置的美观大方风格一致，提高产品的质量，尽可能的达到客户的需求。

　　作为一个智能管理、智能搜索、自然语言技术和产品的研发、销售的公司，不同于一般的那种严肃的气氛，诺尼基给人的感觉是比较的宽松，公司的人情味也比较浓。对于我们这一批参加社会实习的在校学生，也都按照一般公司的标准要求我们，当然在这期间对我们的待遇，如：伙食、上下班的班车接送、业余文体活动等，也对我们一视同仁，这也是我们真正的体验该公司的生活工作提供了不小的帮助。