基于路径分析和关系描述的知识图谱补全方法

面对相对复杂的互联网信息,知识图谱能够将其表达成更加便于理解的形式,通过可视化技术加以显示并提供有价值的参考.但伴随数据实体及实体关系的快速扩增,知识图谱的稀疏性和连通性不足等问题日趋凸显.提出一种基于路径分析和关系描述的知识图谱补全方法,并以泛娱乐领域相关数据为例,对该方法的有效性进行验证.构建基于泛娱乐知识特点的泛娱乐领域知识图谱,并在该知识图谱上进行验证实验.实验结果表明,提出的方法能够很好地推理出知识图谱中的隐含与遗漏路径,有效地实现知识图谱补全,从而发现具有丰富价值的隐含知识.     

知识图谱研究综述

知识图谱以结构化的方式描述客观世界中概念、实体及其间的关系,将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱与大数据和深度学习一起,正在成为推动人工智能发展的核心驱动力。文章概述了当前已有的重要知识资源,对知识图谱关键技术——知识表示、知识图谱构建和知识图谱应用进行了综述,并对知识图谱未来发展的挑战和趋势进行了总结展望。     

基于网络数据的企业知识图谱可视化

知识图谱也被称为科学知识图谱,可以揭示复杂知识领域的动态发展规律.基于自然语言处理技术从海量Web数据中抽取命名实体及命名实体关系,从而构建企业知识图谱.设计并实现了一种基于知识图谱的可视化分析方法,在网络图中融入集合可视化,从全局和细节两个层次进行可视分析,构建了企业知识图谱可视化分析平台.通过案例分析表明,该可视化研究方法满足用户对相关数据的可视化分析.     

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.     

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.     

基于多源数据的中文产科知识图谱构建

以产科专业叙词表、临床路径和诊疗规范等为数据来源构建了中文产科知识图谱(Chinese obstetric knowledge graph, COKG)。以产科疾病为核心,依据术语标准及已有主题词表,确立了概念分类体系及关系描述体系,形成了COKG模式层;在Bi-LSTM-CRF和PCNN模型的基础上,通过医学专家的指导对多来源的200余万字非结构化文本进行人工校对,并对多源数据进行知识融合,形成了COKG数据层。所构建的COKG包括2 343种疾病、15 249个实体关系,可以为医疗问答系统和智能辅助诊疗等应用提供结构化的知识支持。     

《康熙字典》的古汉语知识图谱构建方法研究

针对Zhishi.me、XLore等现有中文知识图谱对《康熙字典》中词语实体间关系定义不足、覆盖不全等问题,本文提出一种针对《康熙字典》的古汉语知识图谱构建方法.首先通过制定规则,提取出《康熙字典》中的命名实体,并构建命名实体库.然后,结合外部中文知识图谱及词典,构建实体关系库.最后,对所构建的知识图谱进行质量评估和迭代更新,并利用图数据库进行存储和展示.本文利用知识图谱将《康熙字典》中所包含的部首、集、卷、词语间的关系以结构化的形式表现出来,有利于研究者进一步研究和使用《康熙字典》中所包含的知识,推动古汉语的研究与应用.     

面向自主工业软件的知识提取和知识库构建方法

自主工业软件是支撑国内中小企业创新发展的核心力量之一。自主工业软件相关文本中蕴含着大量与制造业相关的知识，但是目前缺少相应的知识提取和知识库构建方法。该文提出一种基于神经网络和自然语言处理的知识提取模型，该模型包括文本表示、实体识别、关系抽取3个部分。基于知识图谱对提取的实体和关系进行建模，通过本体建模定义自主工业软件相关概念，利用图数据建模将本体模型中的概念映射到图数据中，提升了数据检索和建模能力，并将数据持久化存储到知识库中。应用结果表明：该方法可用于构建自主工业软件知识库，对整合制造业相关知识起到重要作用。     

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.     

基于知识图谱的社交网络用户行为研究进展

社交网络包含复杂的结构信息与丰富的语义信息.互联的多类型数据,实体对象的行为关系等问题的研究面临极大的挑战.知识图谱旨在处理用户数据知识及行为信息,发现事物、概念与实体对象间的复杂联系,使事物间关联关系得到清晰说明.首先介绍知识图谱基本知识;其次基于知识图谱,在社交网络中,可视化表示用户的行为关系,对其中的行为知识抽取...     

面向企业知识图谱构建的中文实体关系抽取

企业知识图谱是针对金融领域为描述企业间商业往来关系而构建的一类垂直领域知识库.尽管垂直领域知识图谱在领域覆盖的广度上不如开放知识图谱,但是它对知识准确率的要求却远远高于开放知识图谱,因此虽然近些年开放知识图谱取得了很大的进展,但在垂直领域中却并未得到深入应用,尤其是商业领域,其对企业知识图谱提出了很大的需求.针对企业知识图谱目前在关系抽取效果上的局限性,在分析了实体关系抽取研究现状的基础上,提出了一种基于分类的中文实体关系抽取方法.该方法使用最大熵模型,通过对上市公司公报数据进行实验分析,从而寻找到该关系抽取的最优特征模板,并使在企业公报这一数据集上的准确率普遍达到85%以上.     

基于多来源文本的中文医学知识图谱的构建

中文医学知识图谱(Chinese medical knowledge graph, CMeKG)是对专业医学知识的结构化描述,构建中文医学知识图谱是各类智慧医疗应用的迫切需要。通过收集多来源医疗文本,详细分析语料的结构特征,结合医学知识的语义特点,制定了医学命名实体和实体关系的标注体系和规范;并开发了标注工具,在医学专家的指导下,选取106种高发疾病进行人工标注,命名实体一致率达到了87.3%,实体关系一致率达到了82.9%。在人工标注的基础上,进行实体及关系自动抽取,构建出的中文医学知识图谱CMeKG1.0版共包括6 310种疾病、19 853种药物(西药、中成药、中草药)、1 237种诊疗技术及设备,关联到的医学实体达20余万,概念关系实例及属性三元组达100余万。所构建的中文医学知识图谱为医疗问答系统和智能辅助诊疗等领域奠定了专业知识基础。     

辽代历史文化资源知识图谱构建研究

目前网络上关于辽代历史信息化智能查询服务系统资源相对缺乏,关于辽代历史介绍文本篇幅冗长,不方便大众进行阅读观看.为了便于大众能更加快速准确了解相关的辽代历史知识,基于百度百科、搜狗百科以及基于爬虫技术等形式获取了与辽代历史相关的文本数据,采用BiLSTM-CRF模型进行实体抽取,通过关系抽取模型抽取实体间的关系,通过知识融合等技术对得到的数据进行实体对齐以及本体构建.最终构建辽代历史文化领域知识图谱,并在此知识图谱的基础上开发了可视化查询系统.     

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。     

知识图谱的发展与构建

知识图谱作为一种智能、高效的知识组织方式,能够帮助用户迅速、准确地查询到自己需要的信息。本文通过回顾学者及科研机构或公司对知识图谱的研究内容,对知识图谱的发展和构建方法作了全面的介绍,包括知识图谱概念的起源、发展以及最终形成;构建知识图谱的数据来源;构建过程中涉及的方法,包括本体和实体的抽取,图谱的构建、更新、维护,以及面向知识图谱的内部结构挖掘和外部扩展应用。最后,对知识图谱的未来发展方向和面临的挑战作了展望。虽然现在已经有很多知识图谱被应用到各类系统中,但是其基础理论和应用技术,仍需展开进一步的研究。     

基于深度主动学习的实体关系联合抽取方法

知识图谱的构建对于信息检索、智能问答、智能推荐等下游工作具有重要意义,而抽取资料中的信息是构建知识图谱的关键。为了实现有效知识抽取,提出了一个基于深度主动学习的实体关系联合抽取框架。在该框架下,基于深度主动学习的采样方法降低文本标注成本,改进的EDA数据增强方法(EDA-RE)解决样本间的关系分类不均衡、标注资料不足等问题,“BIO-OVE/R-HT”的标注策略和ChineseBERT-BiLSTM-CRF(CBBC)联合抽取模型解决传统流水线模型存在误差累积和无法抽取重叠关系等问题。通过百度竞赛提供的数据集进行实验,验证了框架中各方法的有效性。     

全球通信光缆知识图谱构建及应用

利用知识工程相关方法和技术，构建了全球海底光缆知识图谱．知识图谱中，本体包含了8个实体类型、7个实体属性，实例层包含了1 949个实体、共计8 535个三元组．将所构建知识图谱与DBpedia、Geonames建立了2 378个链接，在此基础上，通过SPARQL查询，对海底光缆数据进行了分析．      

基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入

针对当前大多数知识图谱嵌入方法对实体和关系的表示能力低、难以处理复杂关系的问题,提出一种基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入方法,用于解决知识图谱的链路预测问题。该方法为了包含更丰富的关系信息,将四元数引入到知识图谱嵌入中对实体和关系建模,并考虑两者之间的共现关系。模型利用勒维图变换将知识图谱中的实体和关系转换为图网络中的节点,采用两者的共现关系构建图中的边;将四元数图神经网络(quaternion graph neural networks, QGNN)作为编码器模块,学习图节点的四元数嵌入;利用四元数空间内的哈密顿乘积构造评分函数对生成三元组进行排序。实验结果表明,所提模型能够很好地捕捉到实体与关系之间潜在的相互依赖关系,在知识图谱嵌入方面优于现有的嵌入模型。     

一种基于知识图谱的用户多偏好推荐系统

提出了一种基于知识图谱（KG）的用户多偏好（MPKG）推荐系统,从用户关系级、实体级和细粒度高阶用户三种不同的视角建模用户的偏好. 首先,将KG中关系向量组合,构建关系级意图,并通过独立性将不同意图之间的差异最大化,由关系级意图来指导学习关系级偏好;然后,根据用户交互实体的频率构建实体偏好图（EPG）,并学习用户的实体级偏好;接着,分别使用关系级意图和实体级偏好来指导模型学习用户的表示;此外,还直接从KG中构建关系实体信息流,用于用户的表示,挖掘用户的高阶细粒度偏好. 在两个基准数据集上进行实验,实验结果验证了该方法的有效性和可行性.     

结合知识图谱进行信息强化的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法存在使用信息单一、基础评分数据过于稀疏导致推荐效果不佳等问题,该文提出一种结合知识图谱进行信息强化的协同过滤(KGRI-CF)算法.该算法利用电影的特征数据构建1张关于电影的知识图谱,对用户-评分矩阵进行有条件的填充,有效改善了传统协同过滤算法的数据稀疏性问题.通过对评分数据进行统计与挖掘获取用户的偏好信息,构建了关于用户偏好的知识图谱.利用实体向量化算法将知识图谱中的实体以及关系向量化后计算出用户信息相似度,将其与基于用户的传统协同过滤算法得到的用户评分相似度以一定比例进行融合,从而得到最终的用户相似度,并以此为基础进行评分预测并得到推荐列表.实验结果表明:与传统协同过滤算法相比,该算法能有效地改善数据稀疏性问题,预测结果的精准率和召回率均有显著提升,同时具有较好的可解释性.