استخدام الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية في تحويل المعرفة الضمنية في نظم إدارة المعرفة: تحليل مقارن

تُعتبر المعرفة الضمنية، التي غالبًا ما تكون ضمنية ومترسخة بعمق في الأفراد والممارسات التنظيمية، ضرورية لتعزيز الابتكار واتخاذ القرار في نظم إدارة المعرفة (KMS). إن تحويل المعرفة الضمنية إلى أشكال صريحة يُعزز فعالية التنظيم من خلال جعل هذه المعرفة متاحة وقابلة لإعادة الاستخدام. يقدم هذا البحث تحليلًا مقارنًا لخوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المستخدمة في استخراج الوثائق والتقارير لتسهيل تحويل المعرفة الضمنية. يركز هذا الدراسة على الخوارزميات التي تستخرج رؤى من تُمثيل اللغة الطبيعية شبه الهيكلية والوثائقية، والتي توجد غالبًا في معالم المعرفة التنظيمية. يتم تقييم استراتيجيات NLP الرئيسية، بما في ذلك استخراج النصوص، استخراج المعلومات، تحليل المشاعر، التجميع، التصنيف، أنظمة التوصية، والحوسبة العاطفية، من حيث فعاليتها في تحديد وتصدير المعرفة الضمنية. تسلط النتائج الضوء على نقاط القوة والقيود النسبية لهذه التقنيات، مما يوفر توجيهًا عمليًا لاختيار الخوارزميات المناسبة بناءً على احتياجات المنظمة. بالإضافة إلى ذلك، يحدد هذا البحث التحديات والفرص الناشئة لتعزيز تحويل المعرفة الضمنية المدفوعة بـ NLP، مما يوفر رؤى قابلة للتطبيق للباحثين والممارسين الذين يهدفون إلى تعزيز قدرات KMS.