基于历史文化知识图谱的问答模型研究

利用知识图谱技术整合历史文化资源,对历史文化的传承和保护具有现实意义.针对现存历史文化领域问答系统构建中存在用户问句识别精准度不高、深层语义匹配不准确的问题,提出了一种知识嵌入的语言表示模型(K-ERNIE-LSTM).该模型先通过构建历史文化领域知识图谱,将其中三元组作为领域知识注入到句子中;而后利用ERNIE预训练模型获取文本的语义信息,再用LSTM提取文本特征;最后使用softmax函数获得最终的标签分类结果.实验结果表明,该模型在文化领域数据集上具有80.20%的准确率、82.68%的召回率和81.42%的F1得分,性能较其他方法得到明显提升.     

范钦生平知识图谱构建与应用

以天一阁主范钦这一历史人物为主题,提出范钦生平知识图谱模型,对范钦生平知识图谱所涵盖的人物、事件、作品、组织机构、地理文化等多个本体进行了分类、概念定义及关系定义.然后基于该数据模型,采用自顶向下与自底向上相结合的方式构建了范钦生平知识图谱,最后基于构建成果开发了范钦生平主题知识展览系统.研究成果是天一阁藏书文化面向全国观众传播、展示的一次探索,也为博物馆、图书馆等进行文化遗产领域知识图谱构建提供了一种参考.     

基于关联的自适应分类规则挖掘方法

讨论了对分类规则的挖掘采用基于关联的分类方法.关联分类规则挖掘方法主要包括两大处理步骤:第一步利用分类关联规则挖掘算法挖掘出有关的分类关联规则;第二步就是基于所挖掘出的分类关联规则构造一个分类器.详细介绍了该方法的实现算法和部分数据结构.     

中文影视知识图谱构建研究

采用半自动化的方法构建中文影视知识图谱。以国内影视领域数据为研究对象,对豆瓣网、百度百科和时光网的数据进行本体对齐,使异构数据源语义描述一致。在知识融合方面,借鉴并优化了Similarity Flooding算法的核心思想,实验结果表明,实体匹配的准确率基本保持在85%以上。建立了中文影视知识图谱可视化平台,并提供开放性的数据访问和查询接口。     

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.     

基于知识图谱的抑郁症自动问答系统研究

抑郁症患者对自身认知的不足以及早期筛查方法的缺乏导致很多患者在治疗时就已经是重度抑郁障碍,为改善现状,本研究从抑郁症论文摘要中抽取其知识三元组,构建抑郁症知识图谱,并基于抑郁症知识图谱,开发自动问答系统.该问答系统可以将用户输入的问题进行中文分词,然后用BiLSTM+CRF模型识别问题中的医学实体,再根据模板匹配理解问题中的语义,在所建构的抑郁症知识图谱中查询到对应的答案,以自然语言的形式返回给用户.实验结果表明,基于抑郁症知识图谱的自动问答系统可以有效回答抑郁症相关的问题,具有较高的准确率和使用价值.     

基于多尺度卷积的胶囊网络知识图谱嵌入模型

该文基于胶囊神经网络出色的维度信息挖掘能力,加入多尺度卷积以进一步增强其特征提取和交互能力,提出了基于多尺度卷积的胶囊网络知识图谱嵌入模型.首先,通过TransE算法训练得到实体和关系的初始化嵌入向量;其次,通过多尺度卷积生成不同的特征图,将得到的特征图进行特征融合,融合后得到的特征图重组为相对应的胶囊;最后,利用动态路由指定从第一层胶囊到第二层胶囊的连接,经过路由得到的第二层胶囊利用squash函数得到最终向量长度,该向量长度决定三元组的置信度.知识图谱链接预测任务的实验结果表明,较嵌入模型CapsE,本文提出的模型在WN18RR数据集上指标Hit@10提高1.8%,MRR提高1.4%,在FB15k-237数据集上Hit@10提高2.2%,MR提高4.8%.     

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...     

基于建筑信息模型数据驱动的铁路设备运维多模态知识图谱构建

铁路信号设备是保障行车安全、提高运输效率的核心装备,加强信号设备智能运维是降低铁路运行风险的必要基础保障。目前,针对我国基于建筑信息模型(BIM)的智能运维平台存在不能精准映射各设备的行为规律和相互之间互馈作用的机理,须同时依靠经验知识进行推断等问题。首先构建了铁路设备运维文本知识图谱;其次构建卷积神经网络(CNN)-团组图卷积神经网络(cgGCN)模型对BIM图像模态数据进行处理,完成对20种铁路信号设备零件图信息的标注,实验结果表明模型准确率达到95.38%,精确率和召回率的调和平均值F1达到95.58%;最后将BIM图像信息以视觉模态嵌入运维文本知识图谱,利用Neo4j图数据库实现多模态知识图谱可视化展示,从而精准映射各信号设备相互之间互馈作用的机理,为后续现场铁路运维人员实施安全管理和运维决策提供在线服务和指导。     

基于知识图谱的数控装备信息模型建模方法

针对数控装备数据采集效率低、结构不完善、格式不统一的问题,提出了一种基于知识图谱的数控装备信息模型的建模方法．首先确定建模范围并获取数据源,其次对非结构化数据进行信息抽取形成领域元模型,再将元模型与第三方知识进行数据融合形成领域模型,然后对其进行知识加工生成知识图谱,最后通过映射与抽象生成信息模型并实例化生成JSON文件．搭建具有身份认证和访问控制功能的数控装备工业互联通信协议(NC-Link)客户端和服务器,对信息模型、数据的传输效率和安全性进行测试,实验结果证明该信息模型能够完成多源异构数据毫秒级的采集,且提高了数据采集的安全性．     

基于知识地图的数字教育资源服务模式研究

针对数字教育资源服务在资源组织和管理方面的不足,设计了基于知识地图的数字教育资源服务模式,该数字教育资源服务模式以知识点为单位建立信息窗口,对数字教育资源归类聚合,设计了结构清晰的知识网络.后以HTML课程为例,依托Visual Studio开发环境,利用Google Maps API构建知识地图,实现了数字教育资源服务模式,并选取在校大学生为试验者,进行了模式的试验与分析.研究表明,基于知识地图的数字教育资源服务模式能为学习者提供明确的学习引导,能够提高数字教育资源的有效利用率和学习者的学习效率,对于学习者在线学习的持久度、知识内化等方面具有较好的促进作用.     

网络环境下基于知识地图的产品设计知识链管理

产品开发中知识的复杂性和分布性容易造成知识链中获取、选择、产生、内化和外化环节的中断,导致知识共享和知识重用的困难.通过分析网络环境下产品开发中设计知识的描述、分布和使用情况,采用面向设计任务的方式组织相关知识,并为知识单元添加能够可视化显示的属性信息,生成知识地图来管理产品设计知识链,建立了以知识地图为核心的产品设计类知识重用、共享模型,并构建了网络环境下知识地图管理系统框架,从而减少知识孤岛现象,推动知识的重用.     

基于关系数据模型的知识表示与知识获取算法研究

基于关系数据模型,提出了知识表示的属性理论,并研究了属性理论中知识表示的基本方法;给出了一种基于属性理论的知识获取算法。经实际应用证明,该理论和方法具有实用参考价值。     

基于Topic Map的知识表示技术研究

以Topic Map主题地图作为语义Web信息描述模型,阐述了Topic Map在Web资源组织中的作用和地位,研究了TM结构化知识表示向形式化逻辑的映射机制,以及基于TM的知识推理的实现.     

特征图自适应知识蒸馏模型

针对嵌入式和移动设备的计算和存储资源受限, 紧凑型网络优化易收敛至较差局部最优解的问题, 提出一个特征图自适应知识蒸馏模型, 其由特征图适配器和特征图自适应知识蒸馏策略构成. 首先, 特征图适配器通过异构卷积与视觉特征表达模块的堆叠实现特征图尺寸匹配、 教师学生网络特征同步变换及自适应语义信息匹配. 其次, 特征图自适应知识蒸馏策略将适配器嵌入教师网络对其进行重构, 并在训练过程中实现适合用于学生网络隐藏层监督特征的自适应搜索; 利用适配器前部输出提示学生网络前部训练, 实现教师到学生网络的知识迁移, 并在学习率约束条件下进一步优化. 最后, 在图像分类任务数据集cifar-10上进行实验验证, 结果表明, 特征图自适应知识蒸馏模型分类正确率提高0.6%, 推断损失降低65%, 并将收敛至78.2%正确率的时间减少至未迁移时的5.6%.     

知识地图理论研究

介绍了知识地图的概念,分别定义了狭义知识地图和广义知识地图,比较了狭义知识地图与概念图、思维导图、认知地图,预测了知识地图的发展前景。     

一种基于遗传算法的知识规则挖掘算法

论述了遗传算法在数据挖掘中的一类知识分类应用,并给出了基于遗传算法的知识规则挖掘算法的基本思想和关键问题,包括知识规则表示,适应度函数定义等.通过实例证明了该算法的有效性.     

一种基于Web的企业知识管理系统的模型框架

在分析知识管理、知识管理系统 (KMS)的含义和Web技术的特点的基础上 ,提出了一种基于Web的企业KMS的模型框架 ,并且还分析了该模型框架中各组成部件的功能 ,讨论了KMS的核心部件知识库和知识地图·指出 ,企业依据模型框架 ,能易于构建知识管理系统和实现有效的知识管理 ,实现知识资源的共享和充分运用·通过一个实例分析 ,进一步说明了该模型框架的应用·     

知识库中精确知识的判定算法

研究了知识库中挖掘它所包含的精确知识的方法，给出知识库的相关概念及精确知识的定义，讨论了一种在所定义的知识库中提取并判定精确知识的算法．     

制造业知识管理平台的模型框架

针对制造业企业数字化、信息化和知识化同步实施的迫切需求,在对企业工程信息和管理信息充分融合的基础上,设计各阶段信息采集、经验积累和挖掘应用的人机系统方案;开发对设计、生产、试验以及保障等过程的知识发现、获取、表达和利用的软件工具,并建立相应的知识库,最终实现企业经验知识的积累、继承、重用和创新,从而提高企业的核心竞争力.