Artificial intelligence approach for linking competences in nuclear field

Kuo Vincent; Filz Günther H.; Leveinen Jussi

doi:10.1016/j.net.2023.10.006

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자료유형: 학술저널

저자정보: Kuo Vincent (Department of Civil Engineering, Aalto University) Filz Günther H. (Department of Architecture, Aalto University) Leveinen Jussi (Department of Civil Engineering, Aalto University)

저널정보: 한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology Vol.56 No.1

발행연도: 2024.1

수록면: 340 - 356 (17page)

DOI: 10.1016/j.net.2023.10.006

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Bridging traditional experts’ disciplinary boundaries is important for nuclear knowledge management systems. However, expert competences are often described in unstructured texts and require substantial human effort to link related competences across disciplines. The purpose of this research is to develop and evaluate a natural language processing approach, based on Latent Semantic Analysis, to enable the automatic linking of related competences across different disciplines and communities of practice. With datasets of unstructured texts as input training data, our results show that the algorithm can readily identify nuclear domain-specific semantic links between words and concepts. We discuss how our results can be utilized to generate a quantitative network of links between competences across disciplines, thus acting as an enabler for identifying and bridging communities of practice, in nuclear and beyond.

#Nuclear knowledge management #Competence management #Latent semantic analysis #Community of practice #Natural language processing #Artificial intelligence #Semantic technology

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