基于领域本体的知识库架构和实现

知识库是基于语义的信息检索进行推理和知识积累的基础和关键,而本体Ontology则是知识库的基础.对基于本体的领域知识库架构及知识推理系统进行了分析研究,以高中生物学知识库的构建为应用背景阐述了领域本体概念树的抽取过程,并应用建模工具Protégé构建了OWL语言描述的生物学领域知识库实例,为下一步实现知识推理完成了知识表示.     

网络安全知识图谱研究综述

针对多源异构的网络安全数据的离散分布问题,总结了知识图谱构建需要的网络空间战技术、攻击模式、漏洞及网络设备等基础数据,提炼了数据之间的关联关系.在此基础上,综述了网络安全知识图谱相关技术的国内外研究现状,包括多源异构的安全情报数据、网络安全知识表示、网络安全知识图谱的本体构建、信息抽取和知识图谱推理.同时,对网络安全知识图谱的应用场景进行了梳理.最后,从知识图谱构建、知识抽取和知识推理三个方面总结了基础研究面临的挑战.     

基于自然语言处理的材料领域知识图谱构建方法

如何将材料领域知识与机器学习技术相结合是材料智能研究迫切需要解决的问题. 知识图谱(knowledge graphs, KGs)作为一种高效的知识组织模型, 可以有效地对材料领域知识进行表示、组织和推理, 从而提升材料机器学习算法的智能水平. 研究了基于自然语言处理技术的材料领域知识自动获取方法, 提出了基于双向门控循环单元-图神经网络-条件随机场(bidirectional-gated recurrent unit-graph neural network-conditional random field, Bi-GRU-GNN-CRF) 的材料实体关系联合抽取方法, 以及基于改进 TextRank 算法的材料工艺知识抽取方法, 实现了从专利、论文等材料文献中自动获取材料实体、关系、工艺流程等材料领域知识. 实验结果表明, 所提出的材料知识获取方法具有较好的精度和召回率, 能够有效提升材料知识图谱的知识覆盖度. 基于该方法构建的材料领域知识图谱的知识覆盖率达到了80%, 能够为材料智能研发提供更加全面的知识支撑. 同时, 构建了非调制特殊钢、铝基复合材料、热障陶瓷涂层材料 3 个材料领域知识图谱, 并进行了应用探索, 进一步验证了知识图谱为材料研发提供知识支撑的可能性.     

知识图谱概念获取研究进展

随着Web技术的不断更新与发展,知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力吸引了各行各业的关注。各行各业都在纷纷构建所属领域的知识图谱,如何从不同数据源抽取构建知识图谱所需概念,成为知识图谱构建的关键技术,概念抽取得越完整,所构建的知识图谱越全面,利用价值越高。本文对不同数据源抽取知识图谱概念进行阐述说明,以期引导学者选择合理的方法进行学术分析,提升知识图谱应用水平。     

面向领域知识图谱的实体关系联合抽取

文本数据中的实体和关系抽取是领域知识图谱构建和更新的来源.针对金融科技领域中文本数据存在重叠关系、训练数据缺乏标注样本等问题,提出一种融合主动学习思想的实体关系联合抽取方法.首先,基于主动学习,以增量的方式筛选出富有信息量的样本作为训练数据;其次,采用面向主实体的标注策略将实体关系联合抽取问题转化为序列标注问题;最后,基于改进的BERT-BiGRU-CRF模型实现领域实体与关系的联合抽取,为知识图谱构建提供支撑技术,有助于金融从业者根据领域知识进行分析、投资、交易等操作,从而降低投资风险.针对金融领域文本数据进行实验测试,实验结果表明,本文所提出的方法有效,验证了该方法后续可用于金融知识图谱的构建.     

多源知识融合技术研究综述

多源知识融合的研究成果有助于计算机更好地理解人类的智能、人类语言以及人类思维,可以有效地促进网络空间大搜索,有效地促进领域知识图谱的构建,具有巨大的社会经济效益.由于知识获取的不确定性,基于实体识别和关系抽取技术构建的知识图谱,其知识的可靠性和置信度都有待评估,一方面,多源知识推理的过程可以检测冲突,为知识评估和验证提供帮助;另一方面,由知识推理得到的新知识也具有不确定性,需要进行评估和验证.多源知识协同推理不仅包括从多源知识中推断出新知识,还包括冲突检测,即识别错误知识或知识间存在的冲突.从多源知识融合的几个相关概念出发,全面介绍了开源知识融合、多知识图谱融合、知识图谱内部信息融合、多模态知识融合和多源知识协同推理的最新研究进展.在此基础上,探讨了大规模知识库环境下多源知识融合的挑战和未来研究方向.     

面向推理的知识图谱表示学习方法综述

知识图谱以其错综复杂、信息密集和语义关联的特征,推动了知识应用以及神经网络学科的发展。知识表示学习方法的发展以及日益增长的认知智能需求,使得知识表示与推理成为当前知识图谱和自然语言处理领域的研究热点。得益于良好的知识表示学习方法,基于表示学习的大规模知识推理已在相关数据集上得到验证。文章主要展开如下工作:(1)对已有表示学习与推理方法进行梳理,将知识图谱推理方法划分为:距离模型方法、双线性模型的语义相似度方法、神经网络学习方法和图神经网络学习方法;(2)对未来知识图谱表示学习与推理方法进行展望。知识图谱的表示学习与推理方法的发展,对推动整个知识社区和强人工智能发展具有重要意义。     

传统村落知识图谱构建方法研究

传统村落是指形成较早,具有较高的社会经济价值的古村落,具有不可再生性,应给予保护.首先提出一套构建传统村落知识图谱的方法,完成了传统村落相关概念、概念间关系以及属性的领域本体库构建.在上述研究的基础上,对辽宁省国家级传统村落的数据进行收集,并利用Neo4j图数据库存储传统村落知识图谱数据,完成传统村落知识图谱的构建工作,并在此基础上开发了图谱可视化展示平台,用于自主查询和动态展示实体和实体间关系等信息.通过传统村落的知识图谱的构建,为传统村落数字化传承与保护提供了一套较为完整的方案.     

产业集群知识图谱构建方法研究

通过探索知识图谱在产业集群的应用，提出了产业集群知识图谱整体设计框架，设计了产业集群知识图谱中实体及其关系本体模型。选取宁波市注塑机产业集群为例，通过互联网平台获取企业数据，经过数据预处理、知识抽取和知识融合，依据本体模型构建了宁波市注塑机产业集群知识图谱，将所构建的所有三元组存储于Neo4j图数据库中。根据所构建的知识图谱，分析注塑机集群整体特性，通过分析发现产业集群在地理位置临近关系上和业务往来有着密切的关系，验证本文提出方法的可行性。     

基于扩展Span表示的电力变压器运维知识抽取与知识图谱构建

为实现电力变压器运维知识的有效沉淀,以运维文本为研究对象,提出一种融合规则的电力变压器运维知识图谱深度构建框架.首先根据专家指导自顶向下构建知识图谱概念层;然后融合规则和深度神经网络模型抽取知识,构建知识图谱的数据层.针对运维文本中的实体界限模糊和上下文信息利用不充分问题,提出一种通过扩展上下文信息和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)获取扩展Span标签的方法,用于实体和关系抽取.算例分析表明,该方法在电力变压器运维数据集中知识抽取效果良好.     

人工智能时代知识图谱表示学习方法体系

 总结了不含辅助信息的知识图谱表示学习方法,主要是基于距离和基于语义匹配2类主流方法;研究了包含文本辅助信息和类别辅助信息的知识图谱表示学习方法;通过对比各类表示学习方法的优缺点,发现引入辅助信息能有效表达知识图谱中新实体,但时空开支大幅上升,因而在现阶段,不含辅助信息的方法更易应用于实际场景中。分析了知识图谱嵌入如何应用于三元组分类、链路预测、推荐系统等下游任务,整理归纳了应用于不同任务的数据集和开源库的集合,并展望了大规模、动态知识图谱等具有广泛应用前景的研究方向。     

基于知识图谱的智慧水利研究进展

基于2000—2021年中国知识基础设施工程(CNKI)和Web of Science核心数据库(WOS)中以智慧水利为主题的相关研究文献,采用VOSviewer、CiteSpace等软件构建智慧水利研究领域文献量时序分布、发文机构和研究热点演变的各类知识图谱,分析了当前智慧水利研究进展。结果表明：智慧水利文献量均逐年递增,但CNKI数据库文献量与WOS数据库相比存在明显差距;智慧水利领域已形成核心研究机构,对其前沿发展做出了重要贡献;CNKI数据库中智慧水利研究侧重以流域为单位构建数字流域与智慧水利框架,WOS数据库则侧重从地理地球视角出发开展研究,两者均以物联网、深度学习等为基础搭建智慧水利平台。     

基于模糊彩色Petri网的知识表示与获取研究

针对一些复杂专家控制系统的知识不确定性及知识规则数量多的特点,在模糊Petri网和彩色Petri网的基础上,给出了一种基于模糊彩色Petri网（FCPN）的知识表示和知识获取方法。该方法充分利用其图形化的特点将模糊规则库中的不同变量用不同的色彩来区分,每一种色彩用一种标识符号来表示,因此可构成一个更为简明的FCPN图。将其用于列车专家控制系统的不确定性知识的表示及获取,结果表明,基于模糊彩色Petri网的知识表示和获取方法对大型、复杂的专家控制系统是非常有效的。     

Design of Multi-attribute Knowledge Base Based on Hybrid Knowledge Representation

Based on the knowledge representation and knowledge reasoning, this paper addresses the creation of the multi-attribute knowledge base on the basis of hybrid knowledge representation, with the help of object-oriented programming language and relational database. Compared with general knowledge base, multi-attribute knowledge base can enhance the ability of knowledge processing and application; integrate the heterogeneous knowledge, such as model, symbol, case-based sample knowledge; and support the whole decision process by integrated reasoning.     

工程分析专家系统的问题求解黑板模型

问题未解模型是组织推理步骤和领域知识进行问题求解的一种模式,本文主要讨论了基于黑板模型的工程分析专家系统的设计方法,包括专家策略知识的多层次表示,深度优先搜索及推理网格的实现,协同式多专家系统的多级推理网络模型的构造,解释机构与人机接口设计以及推理算法.     

基于多数据源的知识图谱构建方法研究

针对多数据源的融合应用,构建了基于多数据源的知识图谱.首先,对不同领域内的数据源构建相应本体库,并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库;然后,利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合;最后,搭建知识图谱应用平台,提供查询和统计等操作.在实体对齐方面,利用传统的基于相似性传播实体对齐方法,获得良好的实体对齐效果;在实体链接方面,提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法,实验结果表明,在预测准确率上取得较好的结果.     

基于图分析的领域知识获取技术

知识获取技术制约着知识系统的研究和应用,有效地从文本中提取领域知识成为知识获取的重要途径.本文提出了基于本体和图分析的领域知识获取技术,分析了本体数据结构、本体概念的实例化以及基于图分析的语义场构造方法.建立了具有广泛适用性的文本知识获取系统框架,实现了原型系统.通过针对中医医案的中医领域知识获取实验验证,取得了较好的效果.     

风险分析在水系统中的应用研究进展及其展望

首先概述了水系统中风险分析研究方法,然后从防洪安全、水资源利用、水利工程施工、地下水及其污染等方面的实际问题入手,综述了风险分析在水系统中的应用研究进展,并展望了其发展趋势：将熵理论引入到风险分析的研究领域中;开展“风险分析的风险”的研究;比较和改进现有的风险分析研究方法,等等。     

知识图谱技术进展及展望

随着大数据的发展,知识图谱（Knowledge Graph）关键技术及其应用成为人工智能最热门的研究领域之一。本文从知识图谱的定义、架构以及常见的知识库出发,对知识图谱构建的知识表达和知识自动获取技术进行总结和回顾,讨论其研究要点和发展趋势,介绍知识图谱技术常见的应用场景,并结合本团队的研究对知识图谱的发展趋势进行展望。     

描述逻辑研究进展

介绍了描述逻辑系统的结构,对基本的描述逻辑语言以及推理机制进行了描述。重点概述了描述逻辑的动态扩展、模糊以及概率扩展的研究状况,并根据其应用领域对描述逻辑的研究趋势及其更新进展进行了介绍。