煤矿领域知识图谱构建

(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用

领域应用 | 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用 | 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱 1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论

随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。

态势感知-知识图谱

态势感知-知识图谱

一、态势感知（SA） 定义 SA的正式定义是“对一定时间和空间环境中的元素的感知，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的投影，态势感知这个词最早来自于军队飞行员的领域。 对SA的正式定义分解为三个独立的层次：Level 1 - 对环境中的元素的感知 Level 2 - 对当前形势的理解（知识图谱的主要应用领域） Level 3 - 未来状况的投影

一级：环境中元素的感知 实现SA的第一步是感知环境中的相关元素的状态，属性和动态。对于每个域和作业类型，所需的要求是完全不同的。飞行员需要感知的要素，如其他飞机，地形，系统状态和警告灯，以及他们的相关特性。在驾驶舱里，持续监控所有相关的系统和飞行数据，其他飞机，和导航数据的任务相当繁重。一个军官需要探测敌人，平民和友军的位置和行动，地形特征，障碍和天气。一个空中交通管制或汽车司机有一套不同的态势感知。 二级SA:现状的理解 实现良好SA的第二步是理解数据和线索对目标和目的意味着什么。理解（第2级SA）基于不相交的1级元素的综合，以及该信息与个人目标的对照（图2.3）。它涉及集成许多数据以形成信息，并且优先考虑组合信息与实现当前目标相关的重要性和意义。2级SA类似于具有高水平的阅读理解，而不是仅仅阅读单词。 军事指挥官的2级SA可能涉及理解在给定

成这些预测。通过不断地前向映射，他们能够制定一套现成的战略和对事件的反应。这让他们掌握主动，避免许多不期望的情况，并且当各种事件发生时也非常快速地响应。 二、知识图谱 1.知识图谱的概念 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。 实体: 指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。如某一个人、某一个城市、某一种植物等、某一种商品等等。世界万物有具体事物组成，此指实体。如图1的“中国”、“美国”、“日本”等。，实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。 语义类（概念）：具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。概念主要指集合、类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等。

知识图谱构建方法研究

基于多数据源的知识图谱构建方法研究 摘要：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。 0 引言 在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱（Knowledge Graph）[1]作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系；其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构[2]。 随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱[3]；金贵阳等[4]利用知识图谱和语义网技术，提出构建企业知识图谱的方法，并应用于钢铁企业信息集成，提高了企业信息查询的效率；胡芳槐[5]在博士论文中研究了基于多数据源的中文知识图谱构建方法，涉及到本体层构建、实体层的学习等，同时构建行业领域知识图谱的应用平台；王巍巍等[6]构建了双语影视知识图谱，包括影视本体库的构建、实体的链接、实体匹配等，并搭建了应用平台与开放数据访问接口；鄂世嘉等[7]提出了一种端到端基于中文百科数据的中文知识图谱自动化构建方案，并开发面向用户的中文知识图谱系统。 现有的行业领域知识图谱通常采用手工构建方式，缺乏统一的构建方法，且这类知识库目标是特定行业领域，因此，其描述范围极为有限。针对这些问题，提出了将不同领域知识库进行融合成一个知识图谱，旨在构建语义一致、结构一致的多数据融合知识图谱，实现对不同领域内的知识进行查询和展示，从而提高了数据查询效率。 本文提出一个多数据源融合的知识图谱构建流程，并对关键技术进行研究，包括数据源的获取、领域本体库的构建、全局本体库的构建、实体对齐、实体链接以及应用平台的搭建。文中利用某地区的医院医

计算机科学与技术学科知识体系

计算机科学与技术学科知识体系 下面是14个知识领域（ area）及其中的知识单元（llnits）和知识点（topiCS）的描述：1离散结构（DS） 1.1函数、关系和集合（核心）DS1 1.1.1函数DS11 1.1.1.1满射 1.1.1.2到内的映射 1.1.1.3逆函数 1.1.1.4复合函数 1.1.2关系 1.1. 2.1自反 1.1. 2.2对称 1.1. 2.3传递 1.1. 2.4等价关系 1.1.3集合 1.1.3.1文氏图 1.1.3.2补集 1.1.3.3笛卡儿集 1.1.3.4幂集 1.1.4鸽笼原理 1.1.5基数性和可数性 1.2基本逻辑（核心） 1.2.1命题逻辑 1.2.2逻辑连接词 1.2.3真值表 1.2.4范式 1.2.4.1合取式 1.2.4.2析取式 1.2.5永真性 1.2.6谓词逻辑 1.2.7全称量词和存在量词 1.2.8假言推理、否定式推理 1.2.9谓词逻辑的局限性 1.3证明技巧（核心） 1.3.1蕴涵、逆、逆反、置换、非、永假等概念 1.3.2形式证明结构 1.3.3直接证明 1.3.4反例证法 1.3.5逆反式证明法 1.3.6反证法 1.3.7数学归纳法 1.3.8强归纳法 1.3.9递归数学定义 1.3.10良序

1.4计数基础（核心） 1.4.1计数变元 1.4.2求和与相乘的规则 1.4.3包含排斥 1.4.4算术和几何级数 1.4.5斐波那契（Fibonacci）数列1.4.6排列组合 1.4.7基本定义 1.4.8恒等式 1.4.9二项式定理 1.4.10递归关系 1.4.11实例 1.4.12 Master原理 1.5图与树（核心） 1.5.1树 1.5.2无向图 1.5.3有向图 1.5.4生成树 1.5.5遍历策略 1.6离散概率 1.6.1有限概率空间、概率度量、事件1.6.2条件概率、独立性、贝叶斯规则1.6.3 整型随机变量、期望 2程序设计基础（PF） 2.1程序设计基本结构（核心） 2.1.1变量、类型、表达式和语句 2.1.2高级语言的基本语法和语义 2.1.3输人和输出基础 2.1.4顺序、条件和循环控制结构 2.1.5函数定义、函数调用和参数传递2.1.6程序结构分解基础 2.2算法与问题求解（核心） 2.2.1问题求解策略 2.2.2问题求解算法 2.2.3算法实现策略 2.2.4调试策略 2.2.5算法的概念和特性 2.3基本数据结构（核心） 2.3.1基本类型 2.3.2数组 2.3.3记录 2.3.4字符串和字符串处理 2.3.5数据在存储器中的表示 2.3.6静态分配、栈式分配和堆式分配2.3.7运行时的存储器管理 2.3.8指针和引用

知识图谱构建方法研究

知识图谱构建方法研究 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

基于多数据源的知识图谱构建方法研究摘要：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。 0 引言 在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱（Knowledge Graph）作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系；其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。 随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱；金贵阳等利用知识图谱和语义网技术，提出构建企业知识图谱的方法，并应用于钢铁企业信息集成，提高了企业信息查询的效率；胡芳槐在博士论文中研究了基于多数据源的中文知识图谱构建方法，涉及到本体层构建、实体层的学习等，同时构建行业领域知识图谱的应用平台；王巍巍等构建了双语影视知识图谱，包括影视本体库的构建、实体的链接、实体匹配等，并搭建了应用平台与开放数据访问接口；鄂世嘉等

领域知识图谱的技术与应用

领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一

项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。

2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以 对知识图谱给一个这样的定义： 知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的 知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点 （Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边

人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库

知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋 近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式

正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。 【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】 虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我

知识体系构建

知识体系构建的N种模式 浙江省上虞市春晖中学（312353） 王国芳 高考政治复习中必须重视知识体系的构建，即学会对零碎的、分散的、相对独立的政治概念、基本原理和观点等基础知识进行整合，加以梳理，使之形成有一定内在联系的知识系统。这既有利于我们从知识的点上的深化理解，又有利于从知识的面上融会贯通，从而培养和提高自己“调动和运用知识”的能力，真正实现由知识到能力的升华。本文就高考政治复习中构建知识体系的模式向大家作一些介绍 一、概念辐射式 [方法简介]概念辐射式知识体系构建是指以政治学科中的某一个核心概念为基点，对课本中与这一概念有关的知识点进行全面辐射和深入挖掘，在此基础上加以必要的梳理和整合，形成一个以此概念为核心的知识系统的过程。概念辐射式知识体系构建的基本模式如下图所示。在概念辐射式知识体系在构建过程中，可以是核心概念的一级辐射，即从核心概念出发，辐射到A知识，把与A 知识相关的知识整合起来；也可以是核心概念的多级辐射，即在完成对A知识相关知识的整合的基础上，再由A知识辐射到A1知识，把与A1知识相关的知识也整合起来。 [范例引路]国家是政治常识教学中“含金量”很高的一个核心概念。我们可以国家这一概念为核心，通过两级辐射，把整个政治常识第一课的内容构建起一个完整的知识体系。首先，通过一级辐射，可辐射到国家的属性、国家的职能、国家的性质和国家的形式等知识，并把与他们相关的一些基础知识整合起来：一是国家的属性，即国家具有主权属性、阶级属性和社会属性；二是国家职能，主要包括其含义、内容（对内与对外）；三是国家性质，主要包括国体的含义、国家性质的决定、国家性质的判断标志及民主与专政等；四是国家的形式，包括国家政权组织形式和国家结构形式。国家政权组织形式主要内容有政体的含义、政体与国体的关系、当代国家的基本类型等；国家结构形式则主要包括含义、基本类型（主要有单一制和联邦制的含义和各自特征）。在此基础上，再进行二级辐射：由国家职能可辐射到我国的国家职能这一知识（我国的对内职能和对外职能）；由国家性质可辐射到我国的人民民主专政这一知识（主要包括我国人民民主专政的含义、人民民主专政的优点和特点、加强我国的民主政治建设、必须坚持我国的人民民主专政等知识）；由国家政权组织形式可辐射到我国的人民代表大会制度（可围绕人民代表、人民代表大会、人民代表大会制度三个概念把这一块内容整合起来）；由国家结构形式可辐射到我国的单一制国家结构形式（主要包括我国实行单一制国家结构形式的决定因素、我国的国家结构形式具有单一制国家结构形式的共性、我国的单一制国家结构形式又有自己的个性即“一国两制”的有关内容）。这样，经过一、二两级辐射，政治

如何构建学科知识体系

作者：何辛欣 上篇讲过，不少考生也相当刻苦，但是取得的效果却不甚理想，这并不是基于智力因素而产生的分野，而是考的好的考生掌握了更加科学的方法。好的方法和勤奋的学习是缺一不可的。驽马十驾，功在不舍，如果南辕北辙，则虽有良驹宝马只怕离目标愈来愈远。所以考研成功无非四个字：勤奋、得法。勤奋你们来做，得法我写出我个人的经验，让你们少走弯路，那么你就一定是分子而不是分母。我发现有些考生在对具体知识点的掌握并不差，但是考试的结果却不理想，我想可能是只见树木不见森林，能深入细小的知识点而不能浅出，考题稍微一变换就不知所措，痛失得分机会。 构建学科知识体系是我两年备考的两大心得之一，说到这个词，感觉比较玄妙，其实很简单，特别是学法的人，要有严谨的态度来对待所学知识，形成体系。我尽量以口语化来说明，如果有疑问，请在下面跟帖询问。 前提：构建学科知识体系适用于自成体系的一切学科，尤其是法学（我发觉其他科目教材的体系都不如法学的教材体系强），但是不包括外语的学习。对于外语的学习，鄙人学了十数年的英语，仍然除了应付考试尚能聊以自慰以外，不堪实用，希望有对语言学习有心得的兄弟姐妹不吝指教。 某一学科，之所以同其他学科区别开来，总有自己最鲜明的特点、自己的篇章结构顺序，因此要掌握这一学科，应当以此最宏观的特点入手，层层深入，才能掌握本门学科的精髓，进而全面系统地掌握该学科。举个通俗的例子，一个画师要画一棵树，必然先画其主干，然后才是分支，最后才是树叶，以及树叶上的纹理，而绝不会相反。那么我们在学习法律学科的时候，一开始就津津乐道于为什么效力待定的合同效力是待定的，然而却不能对抗善意第三人？自杀在何种情况下构成犯罪？这些问题，固然可以说是对法律学科有浓厚的钻研兴趣，但笔者认为本末倒置了。 法硕联考的五门学科，以及政治考试的五门学科（马克思主义哲学、政治经济学、毛泽东思想、邓小平理论和三个代表重要思想、当代世界经济与政治）以及其他学科，都体现了这一点，这是放之四海而皆准的道理。学习每门学科，都必须从最基础的东西入手，而考生往往忽视这点，动不动就题海，光做题不思考，效果有限。比如缓刑和假释最根本的区别是什么？答案缓刑是量刑制度，假释是刑罚执行制度，知道了这一点，其他的区别就顺理成章了；又如刑法为什么必须罪刑法定，而民法一般则规定约定优先于法律规定（比如合同法规定要约以对话方式作出的，应当即时作出承诺，但当事人另有约定的除外）？不要以为这些不会考试而不重要，举个极端一点的例子，张无忌为什么能够迅速学好乾坤大挪移，因为他有九阳真经的深厚基础。掌握了构建学科知识体系这一方法，对将来学习大多数学科都有事半功倍之效。 具体如何操作？ 我在上篇帖子讲过，第一遍读书的时候首先要看篇章结构，并抄录下来，这是学科知识体系的雏形。抄完后，看看这门学科大体分为几大块（虽然一门学科动则十几章，但基本上可以分为三四块）。每块由许多章组成，每一章就由许多小节组成，每一小节由许多知识点组成，每一知识点由组成该知识点的许多小点组成。这样你知道这棵树的主干、分支、树叶和纹理了。 第二遍读书的时候，根据最基本的概念，思考作者为什么会如此安排篇章结构顺序，各章节之间有什么内在关系，每个制度是如何围绕该学科最基本的原理并反应这个原理的。作者按照这样的篇章结构顺序自然有他的道理，如果对其思考，按照作者的角度来考虑这一问

07领域目标知识图谱系统

领域目标知识图谱系统 1.简介 领域目标知识图谱既可以理解为一种技术，也可以是一种成果。知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术。随着近年来的不断发展，知识图谱应用于人工智能的多种场景，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。人工智能可以划分为感知智能（主要对图片、视频、语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等）。知识图谱是认知智能领域中主要的技术之一。 知识图谱图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。通用知识图谱强调的是广度，数据不一且多来自于互联网，很难形成完整的全局性的针对本体层的统一管理。在越来越多的垂直领域中，知识图谱也被广泛应用，已经成为基础数据服务，为上层智能应用提供数据支撑。 领域目标知识图谱针对企业或者政府机构现存数据可用性差，无法自动提取有价值知识或者资源的问题，提供一种通过数据智能清洗、智能融合、数据可视化等技术将数据转化为知识或者资源的方式。在知识图谱构建技术中，领域内知识表示建模、实体识别与实体链接、关系事件抽取、隐形关系发现为领域目标知识图谱研究的方向。

2.提供功能 1.基础数据管理及数据采集 一方面通过分布式爬虫技术爬取互联网公开数据源，包括新闻、微信公众号、微博、移动客户端、贴吧、论坛等公开数据源信息，存储到数据仓库中。另一方面也可以使用业务方直接提供的数据接口。 2.数据整理与数据清洗 将采集的数据进行标准化的清洗，可以根据智能比对完成数据的查漏补缺。也可以人工清洗采集数据。最终将清洗后的数据按照统一标准格式存储到泛目标库当中。 3.数据融合 数据融合分为智能自动融合和手动融合。智能自动融合是对同一目标的多条记录进行属性合并和信息合并，使多条杂乱的数据融合成一条相对完整的融合目标，并对目标与目标之间建立关联。手动融合是将相似度较高但机器无法百分百判定是同一目标的记录，采取人工稽核的方式进行手动融合。 4.专题图谱构建 根据用户实际需求可针对某一行业或某一领域的积累的大量数据，通过清洗和融合后梳理成为相对完成的知识网络专题图谱，并以数据可视化的手段进行展示，提供用户方便快捷的获取该领域的知识。 3.系统特点 （1）系统灵活、易扩展 开发了一套灵活性高、扩展性强的数据转化及导入工具。可在短时间内，根据用户现有数据的格式、特点开发转换插件，支持各类结构化、非结构化、文件等格式的数据导入。

neo4j构建知识图谱

知识图谱篇 互联网、大数据的背景下，谷歌、百度、搜狗等搜索引擎纷纷基于该背景，创建自己的知识图谱Know ledge Graph（谷歌）、知心（百度）和知立方（搜狗），主要用于改进搜索质量。 1、什么是知识图谱 一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。其中节点即实体，由一个全局唯一的ID标示，关系（也称属性）)用于连接两个节点。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogen eous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系” 的角度去分析问题的能力。 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构。其结点代表实体(entity)或者概念(concept)，边代表实体/概念之间的各种语义关系。搜索引擎中使用知识图谱，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。知识图谱（Knowledge Graph）的构建使信息检索变成了实体的检索（Entity Search）。 以下就是一个neo4j图数据库，由顶点-边组成，常用于微博好友关系分析、城市规划、社交、推荐等应用。 2、知识卡片 知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息，例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。下侧即使与关键词匹配的文档列表。

3、知识图谱的作用 知识图谱最早由谷歌提出，主要用于优化现有的搜索引擎，例如搜索姚明，除了姚明本身的信息，还可关联出姚明的女儿、姚明的妻子等与搜索关键字相关的信息。也就是说搜索引擎的知识图谱越庞大，与某关键字相关的信息越多，再通过分析搜索者的特指，计算出最可能想要看到的信息，通过知识图谱可大大提高搜索的质量和广度。 所以这也可理解为何谷歌百度等搜索引擎大头都为之倾心，创建自己符合自己用户搜索习惯的知识图谱。据不完全统计，Google知识图谱到目前为止包含了5亿个实体和35亿条事实(形如实体-属性-值，和实体-关系-实体) 4、知识图谱上的挖掘 通过大数据抽取和集成已经可以创建知识图谱，为进一步增加知识图谱的知识覆盖率，还需要进一步对知识图谱进行挖掘。常见的挖掘技术： 推理：通过规则引擎，针对实体属性或关系进行挖掘，用于发现未知的隐含关系实体重要性排序：当查询多个关键字时，搜索引擎将选择与查询更相关的实体来展示。常 见的pageRank算法计算知识图谱中实体的重要性。 三元组：就把对于客观世界的字符串描述，转化成了结构化的语义描述 ，（每个学生都读过一本书）

中文知识图谱构建的关键技术

Intelligent Search Engine and Recommender Systems based on Knowledge Graph 阳德青 复旦大学知识工场实验室 yangdeqing@https://www.360docs.net/doc/8d5032724.html, 2017-07-13

Background ?Knowledge Graph exhibits its excellent performance through the intelligent applications built on it ?As typical AI systems,Search engine and recommender system are very popular and promising in the era of large data ?Many previous literatures and systems have proved KG’s merits on such AI’s applications

KG-based Search Engine

?The keyword of high click frequency are ranked higher ?The pages containing the keywords of more weights are ranked higher ?The pages having more important in-links are ranked higher ?1st:category-based ?Yahoo,hao123 ?2nd:IR-based ?Keyword-based,vector space,Boolean model ?3rd:link-based ?PageRank (Google) However,how to handle it if users want to search something new or the ones of long tail? result in

4教师学科知识体系构建

会宁县中小学教师学科知识体系构建要求及评价标准 一、学科知识体系建构要求 （一）学校要有对学科知识体系建构的指导性意见，并有制度、有计划、有落实、有成果； （二）教师要具有学科知识的整体构建意识，不断提高知识系统的建构能力； （三）教师要熟悉并建立本学科、本学段的整体知识体系； （四）学校要切实有效地实施“青蓝工程”，采取结对的方式，尽快促使年轻教师完成学科知识体系的调整建构； （五）学科教师要有体现学科“体、面、线、点”，从宏观到微观的整体知识结构，最好通过知识树、知识导图或思维导图等形式呈现出来； （六）教师要培养学生课堂进行学案整理、学科知识自我建构的习惯和能力，并有具体落实。 二学科目标体系构建要求 （一）教师要研读所任学科的学段课程标准，明确分年级的具体要求； （二）有效地制定学年目标、学期目标、单元目标和课时目标； （三）课时目标要具体、明确、可观察、可测量； （四）学习目标要立足学情，面向考情、突出能力、注重“四基”（基础知识、基本技能、基本思想方法、基本活动经验）、分层设计，

既要面向全体学生，又要面向个体学生； （五）采取纸笔测试、自评、生生互评、教师评价等不同评价形式，对学生进行阶段性的达标测评，重点体现过程性评价和指导，以促进每位学生的发展。 三、学科知识结构的课堂运用要求 （一）教师要引导学生从宏观、中观或微观的不同角度对课堂学科知识进行自我建构： 宏观上指立足于学科各大模块，从整体上把握学科思想体系，建构全书结构体系。（这种情况较适合高年级学生的综合复习。）中观上指以概念群、原理群为基础，在更高层面上寻求知识板块间的脉络线索，实现内优外联、纵向提升、横向拓展。 微观上指依托概念群或定理、公式，寻找知识点之间的纵向与横向联系，结成一个上下联通、左右衔接的知识网络。 （二）教师要引导学生通过课堂自绘知识树、知识导图或思维导图等形式养成自主构建学科知识体系的习惯。 （三）教师在导学案中要设计专门的学习模块，引导学生进行整理学案、知识建构。 四、学科知识结构的评价标准 教师构建适合新课程要求的学科知识结构，是实施新课程的基本保障。 （一）要体现整体性。要具有层次清楚、结构合理。内容完整的学科本体性知识结构体系。通过知识结构导图或者知识树等直观的表现手

基于Web的领域知识图谱构建平台的研究与实现

基于Web的领域知识图谱构建平台的研究与实现领域知识图谱通常是从特定领域资源中抽取实体和实体之间的 语义关系而构建的语义网络,它包含的知识体系具有很强的领域针对 性和专业性。领域知识图谱构建平台则是为领域专家提供的,基于海 量数据构建领域针对性强、准确度高的知识体系的简单易用的半自动化工具,应具备如下三个特点:构建流程定义完备;能够涵盖领域知识 图谱构建过程中数据获取、信息抽取、知识融合、构建图谱、知识更新等各个流程;引入大数据处理能力;海量数据处理加工成为知识的 过程离不开大数据平台的支持,因此平台需要具备大数据处理能力; 简单易用,可操作性强;由于领域知识图谱具有很强的领域针对性和 专业性,使用门槛过高不利于领域专家在构建过程中进行监督与干预。但是在当前大多公开的领域知识图谱构建平台中,还存在知识图谱构 建流程定义不完善、缺乏大数据相关技术的支持和对于领域专家来说可操作性差的问题与挑战:当前大多公开的领域知识图谱构建平台对 于知识图谱构建流程定义不完善,孤立地强调了知识图谱构建环节的 某几个方面,诸如知识图谱中的数据采集、知识表示、图谱可视化等,不足以支撑全生命周期知识图谱构建工作;当前大多公开的领域知识 图谱构建平台鲜少提及知识图谱构建过程中对应需要大数据相关技 术的支持,缺乏对知识图谱实际构建过程的指导价值。在基于平台构 建领域知识图谱的过程中,为保证精确度,往往需要领域专家的监督 与干预,但是自然语言处理技术和大数据处理流程对于领域专家来说 理解难度大,技术实现门槛高,可操作性差,对领域知识图谱的普及和

应用产生了一定的限制。针对以上问题与挑战,本文重点围绕领域知识图谱的构建技术和流程进行研究与分析,完成了基于Web的领域知识图谱构建平台的设计与实现,主要研究内容有以下三项:1)设计并实现了基于Web的领域知识图谱构建平台,为领域专家提供构建流程定义完备、具备大数据处理能力且简单易用的知识图谱构建服务。在开发过程中为实现知识图谱构建流程的自定义编排,提出并实现了一种可视化Web服务组合编排技术。此外,还提出并实现了 DSACC(Dynamics Scheduling Algorithm for Concurrent Connections)算法,解决了知识图谱可视化过程中大数据量渲染的前端性能优化问题。2)提出并实现了一种基于大数据驱动的领域知识图谱构建方法,在完成第一项研究内容后,本文对知识图谱构建流程进一步总结,旨在研究在知识图谱构建过程中对应需要大数据相关技术的支持,为知识图谱的实际构建过程提供一定的参考价值。3)以基于Web的领域知识图谱构建平台为工具,以一种基于大数据驱动的领域知识图谱构建方法为指导,完成人工智能产业知识图谱的构建。图谱涵盖3458家人工智能企业,1087个人工智能领域技术标签,16324条专利数据,69866条相关新闻,全面展示人工智能产业发展现状,进一步证明平台与方法的有效性和完整性。

知识图谱的发展与构建

第41卷第1期 2017年2月 南京理工大学学报 Journal of Nanjing University of Science a n d T echnology Vol.41 No.1 Feb.2017知识图谱的发展与构建 李涛i2,王次臣^2,李华康 (南京邮电大学1.计算机学院;2.江苏省大数据安全与智能处理实验室，江苏南京210003) 摘要：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。 关键词：知识图谱;构建方法；实体;知识挖掘；扩展应用 中图分类号:TP39 文章编号：1005-9830(2017)01-0022-13 D O I:10.14177/https://www.360docs.net/doc/8d5032724.html,ki.32-1397n.2017.41.01.004 Development and construction of knowledge graph Li Tao1，2，Wang Cichen1，2，Li Huakang1，2 (1. School of Computer Science;2.Jiangsu Province Key Lab of Big Data Sec Processing，Nanjing University of Posts and Telecommunications，Nanjing210003，China) A b s tra c t:Knowledge graph，as an intelligent and efficient way for knowledge organization，enables users to quickly and accurately query the information they need.In this paper，we provide a comprehensive survey on the development and construction of knowledge graph by reviewing and summarizing recent advances i n the research and practice of knowledge graph systems in the relevant literature.In particular，our introduction includes the concept origin，development，and eventual formation of t he knowledge graph，various data sources for the knowledge graph，the ontology construction and the entity extraction，and the process of knowledge mining，updating，and maintenance.Finally，we discuss the technical challenges，development trends，and future research 收稿日期:2016-07-25修回日期:2016-12-18 基金项目：国家自然科学基金（61502247，11501302,61502243,91646116);中国博士后科学基金（2016心600434); 江苏省科技支撑计划（社会发展）项目（B E2016776);江苏省“六大人才高峰”项目（X Y D X X J S-C X T D- 006);江苏省博士后科研基金（1601128B)资助 作者简介:李涛（1975-)，男，博士，教授，主要研究方向：数据挖掘，E-mail:toweiiee@njupt. edu. c n。 引文格式:李涛，王次臣，李华康.知识图谱的发展与构建[J].南京理工大学学报，2017,41(1):22-34. 投稿网址：http://zrxuebao. njust. edu. cn

6个方面分析报告知识图谱地价值和应用

6个方面分析知识图谱的价值和应用 知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于

人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。 三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂 关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这