知识智能化引入了多种先进技术，这些技术在推动知识管理向更高层次发展方面起到了关键作用。以下是其中的一些主要技术：

自然语言处理（NLP）：NLP是知识智能化的核心技术之一。它能够理解和解析人类语言，从大量的文本数据中提取有意义的信息。NLP技术可以将非结构化的文本数据转化为结构化的知识表示，为知识获取、分类、理解和推理提供基础。

机器学习（ML）：机器学习技术可以从海量数据中自动学习和发现模式，不断优化模型性能。在知识智能化中，ML可用于知识的分类、聚类、推荐等方面。比如，通过监督学习，可以训练模型识别和分类文档；通过无监督学习，可以发现知识之间的关联和规律。

深度学习（DL）：作为机器学习的一个分支，深度学习能够构建和训练更深层次的神经网络模型，从数据中学习更抽象和高级的特征表示。在知识智能化中，深度学习可用于文本的情感分析、语义理解等复杂任务。

知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是一种用于表示现实世界中各种实体及其关系的图形化工具。在知识智能化中，知识图谱能够整合和表示大量的结构化知识，支持语义查询、推理和可视化。

数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘技术能够从大规模的数据集中发现有趣的模式、关联或趋势。在知识智能化中，数据挖掘可用于知识的关联分析、趋势预测等，为企业或组织提供有价值的洞察和决策支持。

这些技术的引入，使得知识管理不再仅仅是简单的信息存储和检索，而是转变为一种智能化的、能够主动推送和推荐知识的高级形态。它们共同构成了知识智能化的技术基础，推动了知识管理向更高效、更精准、更智能的方向发展，为企业和组织创造更大的价值。