最近关于组织知识萃取与经验萃取的提法开始增多。这主要来自于两个领域的推动：一个是培训教育界，一个是知识管理界。培训教育界对于经验的萃取源于培训课程以及相关教学案例的开发。知识管理界素来有知识加工、知识提炼、知识收割等说法，随着强化业务导向、关注内容质量等诉求出现，知识萃取的提法也开始出现。本文对目前出现的相关典型模型和方法进行了研究，提出了知识萃取PREFS®过程方法及STAR®内容模型，并通过在企业里实战应用进行验证和不断完善。

知识萃取研究背景

1、学术研究

以知识萃取作为核心研究对象，笔者先选取中国知网（CNKI）数据库作为数据来源，检索标题名或者关键词含有“知识萃取”、“经验萃取”、“知识加工”、“知识提炼”、“知识收割”字眼的文献。检索式为：TI='知识萃取'+ '经验萃取'+ '知识加工' + '知识提炼'+ '知识收割'OR KY='知识萃取'+ '经验萃取'+ '知识加工' + '知识提炼'+ '知识收割'。数据库选择中国知网（CNKI）数据库中国学术期刊网络出版总库，删除重复文献和不相关文献，最后得到30篇有效文献（知识萃取文献数量年度分布请见图1），文献的时间跨度为1979年-2015年。可见关于知识萃取的研究并不多，同时通过文献阅读和分析，发现或与现代教学与学习有关[1]，或与技能培训有关[2]，这都是培训教育界的研究成果。知识管理界鲜有人提及知识萃取，早期虽有人提及[3]，但细看其中并无知识萃取的实质内容。最近有人开始就知识提炼、知识构建等开始进行研究[4]，这无疑是一个很好的征兆。

2、产业实践

企业实践应用中，关于项目总结、案例开发、经验提炼、专题研究、工作总结、报告撰写、专利分析等方面都需要将过程中的隐形知识进行挖掘提炼，将过程中的显性知识进行整理加工，最终形成可以推广复制、借鉴应用的高质量知识产品，并以文字、声音、图像等方式呈现出来。整个过程的方法及最终的知识交付件，都及其有价值。甚至有许多人专门传授其中的方法，开发出不同的课程，撰写出相关的书籍。

国内比较有代表的有李文德老师的《组织经验提炼》、宋洪波老师的《组织经验萃取》课程、刘百功老师的《组织经验萃取与高效课程开发》课程、王兴权老师的《萃取组织最佳实践》课程、张立志老师的《萃取知识五步法》课程等。他们基本上都是培训讲师出身，所讲内容也多是从培训管理、课程开发等角度入手。

目前从知识管理领域切入该领域的还比较少见，但由于知识管理天生包含知识加工、知识提炼、知识收割等环节，许多知识管理从业者往往在实践中自觉、不自觉地用到了相关的方法，也有了一些感悟，也逐步开始对知识萃取的方法进行思考和总结。例如邱昭良老师出过《复盘+：把经验转化为能力》书籍[5]并开发了相应的课程。笔者也曾以《企业知识萃取方法及其实务操作》为主题，在一些微信群朋友圈做过分享，引起了广大从业者的热烈讨论和积极思辨。

3、相关概念辨析

萃取（Extraction）本来是个化学概念，是利用物质在互不相溶的溶剂中溶解度不同，用一种溶剂把溶质从另一种溶剂中提取出来的方法[6]。例如，将碘水与四氯化碳或苯混合，摇匀，之后蒸馏得碘晶体。萃取是有机化学实验室中用来提纯和纯化化合物的手段之一。通过萃取能从固体或液体混合物中提取出所需要的物质。

知识萃取（Knowledge Extraction），顾名思义就是从一大堆数据、信息、文本、经验中，通过合适的方法和工具，将菁华的知识抽取提炼出来的过程（如图2所示）。知识萃取原指IT领域从结构化数据或者非结构化数据中提取出可以被机器阅读与理解的新知识内容，与自然语言处理中的信息抽取类似。事实上，现阶段知识萃取的概念范畴在实践过程中已经被逐渐扩大，包含了对隐性知识及显性知识的整合、加工及提炼。对经验的挖掘提炼是隐性知识显性化的过程，对文档的整理加工是显性知识标准化的过程。

例如：经验（Experience）指人们在同客观事物接触过程中获得的关于客观事物的现象和外部联系的认识。经验从何而来？经验从问题的发现和解决中来，经验从超前的探索中来。经验往往是现象背后的本质，常以“原因”的形式出现，是之所以成功的理由，它反映出事物的某种规律性的联系。经验往往以隐性知识的方式存在人们的大脑里，如果通过知识萃取将经验进行显性化，形成案例沉淀下来，则更容易被传承借鉴，并更大地创造价值。

知识萃取方法及模型

1、典型方法及模型

目前业界已经有一些与知识萃取相关的方法及模型，知名的有联想复盘、美国陆军事后回顾AAR（After Action Review）、华为知识收割、日本野中郁次郎SECI模型、上海韬钰咨询的ERMS模型等。下面对前三种侧重实际操作的方法作简要的介绍。