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国防工业出版社“基于知识图谱的国防科技知识服务平台”项目,是在初步完成细分专业领域知识图谱建设的基础上开展的.本文探讨了知识化标引的类型、原则、方法等,以及知识图谱和标引后形成的知识化资源的应用. 相似文献
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在原国家新闻出版广电总局“专业数字内容资源知识服务模式试点”工作倡导下,专业出版社基于自有优质资源,开展知识库建设为行业提供基于知识图谱的服务,是传统出版向知识服务转型的必由之路.本文总结国防工业出版社“雷达与探测知识图谱”项目实施经验,介绍了出版行业专业领域知识图谱建设研究;探索了从资源遴选、结构化加工、本体模型构建、知识元提取、关联关系构建的知识图谱建设全过程;探讨了知识图谱的评价与审核方法. 相似文献
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[目的/意义]基于知识图谱的口述历史档案资源知识发现是知识发现在数字人文领域的新尝试,为资源细粒度关联、语义化查询、个性化探索提供新路径。[方法/过程]以南京师范大学抗战老兵口述资料中心数据为数据源构建抗战老兵口述历史档案资源知识图谱,基于图谱实例,从项目整体概况、事件主题关系、社会网络关系、时空网络关系等层面开展多维知识发现研究。[结果/结论]以知识图谱为代表的数字人文技术方法为知识发现研究提供有力的工具支撑,为人文资源深度开发注入了全新动能。 相似文献
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随着电子文件单轨制的落实和电子文件数据化进程的开始,电子文件知识服务正受到越来越多的关注。电子文件知识图谱,既是电子文件数据化的一种方式,又是电子文件知识服务的技术与资源基础。电子文件不同于一般的信息资源,它除了包含文件内容,还涉及与之相关的组织结构、业务逻辑等背景信息。受电子文件特性的影响,电子文件知识图谱不同于一般的领域知识图谱:在构建路径方面,电子文件的背景与结构信息,包括来源机构信息、业务流程信息和职能分类信息和版本变化信息等的知识化,将贯穿电子文件知识图谱构建过程中的多个节点;在知识服务方面,不同于一般的领域知识图谱,电子文件知识图谱能够提供面向业务活动的知识服务,其利用形态会更加丰富。结合现阶段各领域知识图谱的表现,电子文件知识图谱将会是电子文件开发利用的重要方式,是实现电子文件知识服务的重要途径,是电子文件管理事业进一步向决策端转型的重要推手。 相似文献
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唐诗知识图谱的构建及其智能知识服务设计 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义]立足于当前大数据环境下的唐诗知识服务需求，以大规模唐诗数据为基础构建唐诗知识图谱并提供智能知识服务，推动人工智能环境下唐诗知识管理和知识服务方式的创新。[方法/过程]本文在对领域知识服务需求调研的基础上，设计领域知识服务驱动的唐诗本体模型，然后利用从Web上爬取的多源异构数据，采用知识抽取、知识融合、知识推理等技术自动构建唐诗知识图谱，统一表示和组织唐诗领域数据，实现对大规模唐诗数据的语义化处理。[结果/结论]本文设计基于唐诗知识图谱的智能知识服务平台KnowPoetry，提供唐诗领域的知识探索、时空轨迹、语义查询等智能化知识服务，推动人工智能环境下唐诗数字人文研究方法的创新转型。 相似文献
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[目的/意义] 知识图谱已成为公共数字文化资源知识组织的新形态。利用知识图谱技术赋能红色历史人物知识问答服务,提升用户交互体验,对红色历史资源的开发利用具有重要意义。[方法/过程] 在梳理历史人物数字资源组织及知识问答系统相关研究的基础之上,构建了红色历史人物知识图谱Schema与KBQA架构,从数据获取、知识抽取、知识融合、图谱生成和知识问答五个环节搭建了红色历史人物问答模型,并以老上大历史人物数字资源进行实证研究。[结果/结论] 本文设计的知识问答服务架构在红色历史人物数字资源的图谱半自动构建、知识推理与智能交互方面具有优越性,提升了用户知识服务体验。 相似文献
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知识图谱是利用计算机存储、管理和呈现概念及其相互关系的一种技术,一经提出便很快成为工业界和学术界的研究热点,但目前对知识图谱的认知还比较混乱。依据存储方式不同,知识图谱可分为基于RDF存储的语义知识图谱（关联数据）和基于图数据库的广义知识图谱。语义知识图谱（关联数据）侧重于知识的发布和链接,广义知识图谱则更侧重于知识的挖掘和计算,两者之间既有共同点,又有不同之处。本文从概念层面和技术层面详细分析了两者之间的异同,指出语义知识图谱（关联数据）才是谷歌知识图谱的延续和发展。随后,提出了将知识图谱应用于数字人文研究的系统框架,并在此基础上构建了中国历代人物传记资料库的关联数据平台（CBDBLD）。该平台借助知识图谱的理念展现了人物之间丰富的亲属及社会关系,形成了特有的社会关系网络,并可通过设置推理规则来实现人物之间隐性关系的挖掘与呈现。广义知识图谱研究中丰富的图运算和关联数据的结合将会成为数字人文领域研究的下一个热点,从而开启数字人文研究的新时代。图10。表2。参考文献25。 相似文献
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知识图谱（Knowledge Graph,简称KG）的表示学习方法旨在将知识图谱的实体和关系表示为稠密低维实值向量, 进而在低维向量空间中高效计算实体、关系及其之间的复杂语义关联, 在知识图谱的构建、推理、融合、挖掘以及应用中具有重要作用。已有的知识图谱表示方法仅仅考虑了知识图谱中的直接事实,忽略了知识图谱中一些隐藏的语义信息,这些语义信息对于知识图谱关系和实体的嵌入表示有着重要的影响。本文提出了一种规则增强的知识图谱表示学习方法,该方法首先通过知识图谱规则挖掘的方法提取一组可代表知识图谱语义信息的Horn 逻辑规则,随后通过基于规则的物化推理方法将相应的隐藏语义信息注入到知识图谱表示学习模型中。实验结果表明,基于规则增强的方法可以显著提升已有知识图谱表示学习模型在链接预测和定理预测上的效果和性能。 相似文献
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利用知识可视化软件CiteSpace分析Web of Science中收录的2003-2012年知识图谱研究相关论文,分别对相关文献的时间分布、期刊分布、学科分布和地区分布,作者合作网络、机构合作网络以及学科代表人物和经典作品等进行分析,直观地揭示国外知识图谱研究的发展现状,并通过关键词共现分析确定国外知识图谱研究热点,通过主题词突变检测描绘国外知识图谱研究前沿与趋势。 相似文献
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大规模中国历代存世典籍知识图谱构建研究 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的/意义]探索构建中国历代存世典籍知识图谱,以为研究者挖掘海量古籍书目数据背后隐藏的知识提供一站式平台,拓展古籍知识服务内涵,同时,大规模的典籍知识图谱也是机器智能的重要基础。[方法/过程]通过知识图谱技术对中国历代存世典籍进行知识组织,从需求层、模型层、应用层3部分构建一个典籍知识图谱框架模型,通过人机协作进行典籍数据抽取及多源数据融合,完成数据的整理,并对典籍知识图谱实体类型及属性、典籍知识图谱实体关系及类型进行分析与定义。[结果/结论]所构建的典籍知识图谱包含649549种古籍实体、221783位典籍责任者、1498383个古籍版本、13960个地名节点,形成了一个立体、多维、多用途的古籍知识关联网络,对全球目前存世的主要中国历代典籍书目信息进行了较全面描述。 相似文献
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产业链知识图谱在金融领域应用较为广泛,但目前多数研究是面向单一产业的知识图谱构建或面向产业竞争情报服务,并没有把产业链和知识图谱有机地结合起来。本文从产业链应用角度出发,对产业链知识图谱的构建方法进行研究。首先提出了产业链知识图谱的构建流程和本体库,再基于领域语言模型,实现知识分类、抽取、融合等金融领域文本处理方法,对海量的领域文本进行知识抽取和融合,最终成功构建产业链知识图谱。根据本文方法构建的产业链知识图谱系统,覆盖产业链78个,细分行业7629个,已经应用到投融资、监管和产业规划等多个重要场景中。 相似文献
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该文探讨了一种基于知识图谱的档案管理决策支持系统,通过用户需求分析、系统功能需求分析和系统性能需求分析,确定系统的设计目标。在此基础上,介绍了基于知识图谱的系统模型设计,包括知识图谱的构建与档案元数据、知识图谱的查询与分析、决策支持模块、用户交互模块以及知识图谱维护与更新模块。这些模块相互协作,实现了档案管理的各项功能。最后从知识库搭建和决策分项与计算两方面探讨了系统的实现。 相似文献