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深度学习在知识图谱构建及推理中的应用

计算机工程与应用 2024年

作者：孙宇刘川周扬山东中医药大学医学信息工程学院山东中医药大学中医文献与文化研究院

知识图谱作为自然语言处理领域的一种结构化知识表示形式，能够描述现实世界中的概念及相互关系，常被应用于信息检索、数据管理等领域。深度学习因其具有自动学习多元数据内在规律和表示层次的特性，可用于大规模、高质量知识图谱的精... 详细信息

知识图谱作为自然语言处理领域的一种结构化知识表示形式，能够描述现实世界中的概念及相互关系，常被应用于信息检索、数据管理等领域。深度学习因其具有自动学习多元数据内在规律和表示层次的特性，可用于大规模、高质量知识图谱的精准构建及有效推理，已逐渐成为新兴研究热点。为进一步促进深度学习和知识图谱的技术融合，本研究以知识图谱构建及推理过程为主线，全面介绍深度学习在知识表示、知识抽取、知识融合、知识推理领域的相关理论及最新研究成果。同时，根据近年来的研究趋势，将适用于图数据特征推理的图深度学习与知识推理相融合的最新研究成果进行重点归纳与总结。最后，对深度学习和知识图谱的融合发展做了概要总结和技术展望，为未来研究发展提供参考和思路。

关键词：知识图谱深度学习知识图谱构建知识推理图深度学习

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课程知识图谱构建技术研究综述

计算机工程 2024年

作者：孙丽郡孟繁军徐行健内蒙古师范大学计算机科学技术学院

在教育信息化持续推进的背景下，构建精准且高效的课程知识图谱已成为推动教育个性化发展的关键任务之一。课程知识图谱作为一种结构化的知识表示模型，旨在揭示课程内容与学习目标之间的复杂关联，以优化教育资源配置，并为学习者定制... 详细信息

在教育信息化持续推进的背景下，构建精准且高效的课程知识图谱已成为推动教育个性化发展的关键任务之一。课程知识图谱作为一种结构化的知识表示模型，旨在揭示课程内容与学习目标之间的复杂关联，以优化教育资源配置，并为学习者定制个性化的学习路径。围绕课程知识图谱的构建技术进行探讨，首先，阐述知识图谱、教育知识图谱以及课程知识图谱的基本概念及其之间的内在联系与显著差异。其次，深入剖析课程知识图谱构建的关键技术，涵盖课程本体设计、实体抽取、关系抽取等方面，并对其发展历程、特点及局限性展开详细分析与总结。再次，探讨课程知识图谱在学习资源推荐、学习者画像建模和多模态课程知识图谱构建等场景的应用价值。最后，聚焦于课程知识图谱在构建过程中所面临的难题，如数据多样性和异构性、知识图谱质量难以评估以及多课程交叉融合不足等，从深度学习、大语言模型等前沿技术的角度出发，对未来的发展趋势进行展望。

关键词：课程知识图谱知识图谱构建实体抽取关系抽取深度学习

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我国生猪产业知识图谱构建研究

现代信息科技 2024年第16期8卷 136-140,145页

作者：周峰竹赵刚北京信息科技大学信息管理学院北京100192

针对中国生猪产业链各环节关联性弱、产业数据碎片化、数据类型复杂多样等问题,文章研究设计了基于知识图谱的生猪产业总体架构。通过分析生猪垂直产业领域、本体设计、数据采集、基于语义角色标注与依存句法分析的知识抽取和词典匹配... 详细信息

针对中国生猪产业链各环节关联性弱、产业数据碎片化、数据类型复杂多样等问题,文章研究设计了基于知识图谱的生猪产业总体架构。通过分析生猪垂直产业领域、本体设计、数据采集、基于语义角色标注与依存句法分析的知识抽取和词典匹配与相似度匹配相结合的知识融合、基于Neo4j数据库的知识存储六个步骤,构建了生猪产业知识图谱,实现了产业链上各孤立环节的应用关联,为产业知识智能检索与智能辅助决策系统构建提供数据基础,助力中国生猪产业数字化建设。

关键词：生猪产业知识图谱本体构建产业链知识图谱构建

面向在线健康社区UGC的医疗健康知识图谱构建研究——以小儿腹泻病为例

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数字图书馆论坛 2024年第8期20卷 9-18页

作者：孟秋晴郑铭瑞田玥璐刘逸品王琼弟贵州财经大学信息学院贵阳550025 南京大学软件学院南京210008

构建面向在线健康社区用户生成内容(User Generated Content,UGC)数据的医疗健康知识图谱,探究基于用户潜在需求的健康知识抽取,对优化在线健康社区信息组织与检索,支撑在线健康社区知识服务创新具有重要意义。提出基于在线健康社区UGC... 详细信息

构建面向在线健康社区用户生成内容(User Generated Content,UGC)数据的医疗健康知识图谱,探究基于用户潜在需求的健康知识抽取,对优化在线健康社区信息组织与检索,支撑在线健康社区知识服务创新具有重要意义。提出基于在线健康社区UGC数据的实体识别组合模型LDA-BERT-BiLSTM-CRF,首先利用LDA主题模型对在线健康社区UGC数据进行主题聚类分析从而提取实体类型,基于细分实体类型利用BERTBiLSTM-CRF模型进行命名实体识别;然后采用MC-BERT-CasRel模型抽取在线健康社区UGC数据中的重叠三元组,并通过SBERT模型实现实体对齐;最后利用Neo4j图数据库完成知识图谱的存储和可视化。以小儿腹泻病为例,基于所提方法最终构建包含939个实体和3224个关系的小儿腹泻病知识图谱。与目前主流模型进行对比实验,结果表明,所采用的组合模型LDA-BERT-BiLSTM-CRF与关系抽取模型MC-BERT-CasRel较传统方法知识抽取更准确,实体分类也更具针对性。

关键词：知识图谱构建在线健康社区用户生成内容 LDA 知识抽取

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高职课程体系知识图谱构建及可视化研究

电脑知识与技术 2024年第9期20卷 39-42页

作者：封小霞陕西交通职业技术学院陕西西安727031

高职教育在中国的教育体系中占据着重要的地位。它注重培养实际操作能力,并与市场需求紧密结合,为学生提供就业和职业发展的机会。然而,随着社会的快速发展和知识的不断更新,高职课程体系需要进行不断调整和优化,以适应新形势下的教育... 详细信息

高职教育在中国的教育体系中占据着重要的地位。它注重培养实际操作能力,并与市场需求紧密结合,为学生提供就业和职业发展的机会。然而,随着社会的快速发展和知识的不断更新,高职课程体系需要进行不断调整和优化,以适应新形势下的教育需求。在这样的背景下,构建高职课程体系的知识图谱并进行可视化研究具有重要的意义。

关键词：高职课程体系知识图谱构建可视化

产业污染管理知识图谱构建与应用:以江门市为例

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计算机科学与应用 2024年第6期14卷 137-148页

作者：薛子如高乐贾旭东陈涛五邑大学电子与信息工程学院广东江门加州州立大学北岭分校计算机科学与工程学院美国北岭

随着工业化和城市化的快速发展,产业污染问题日益严峻,对环境和人类健康构成了严重威胁。产业污染数据具有多源性和异构性,需要通过知识提取和融合技术,才能应用于产业污染治理和决策支持。本文提出利用知识图谱技术整合和建模产业污染... 详细信息

随着工业化和城市化的快速发展,产业污染问题日益严峻,对环境和人类健康构成了严重威胁。产业污染数据具有多源性和异构性,需要通过知识提取和融合技术,才能应用于产业污染治理和决策支持。本文提出利用知识图谱技术整合和建模产业污染领域的关键数据、实体和关系,以实现产业污染知识的多维度展示,包括概念、属性和实例等。以中国广东省江门市产业污染为例,本文通过知识提取、本体构建和知识存储,对公司、污染物、产品等信息进行了综合处理,构建了一个较为全面的产业污染知识图谱。实验结果表明,本文提出的知识图谱构建方法不仅能够有效且直观地揭示污染场地数据之间潜在关联,而且能为决策者提供数据支持和决策参考,同时也为相关研究和应用领域提供了共享数据。

关键词：知识图谱构建产业污染本体构建环境治理

基于大模型的电子信息领域知识图谱自动构建与检索技术

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电讯技术 2024年第8期64卷 1228-1234页

作者：谢明华中国西南电子技术研究所成都610036

当前电子信息领域积累的越来越多宝贵经验知识对知识使用技术提出了新的挑战。知识图谱(Knowledge Graph, KG)技术和大规模预训练语言模型(Large Language Model, LLM)技术在知识使用方面都各自存在缺陷,但两种技术的优缺点能够形成互... 详细信息

当前电子信息领域积累的越来越多宝贵经验知识对知识使用技术提出了新的挑战。知识图谱(Knowledge Graph, KG)技术和大规模预训练语言模型(Large Language Model, LLM)技术在知识使用方面都各自存在缺陷,但两种技术的优缺点能够形成互补。因此,基于LLM技术,提出了应用于电子信息领域的知识图谱自动构建与检索增强问答技术。首先基于LLM的语义理解能力自动构建电子信息领域知识图谱,然后构建基于知识图谱和检索增强大模型的知识问答系统。在CoNLL2003数据集和构建的电子信息领域数据集上的实验证明了所方法具有较好质量,知识问答系统具有较好的实用效果。所提方法能够更好地满足从业人员从海量文档中提取相关知识,提高知识利用效率的迫切需求,为推动大模型结合知识图谱技术在电子信息垂直领域的落地应用提供参考。

关键词：电子信息领域知识图谱构建检索增强大模型

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课程知识图谱自动构建综述

计算机技术与发展 2024年

作者：冯筠刘星雨栗凯旋孙霞西北大学信息科学与技术学院西北大学网络和数据中心

知识图谱技术正在不断成熟，在金融、医疗、教育等领域发挥着重要作用。在教育领域，课程知识图谱正逐渐成为教育数字化转型过程中的重要工具。虽然在国内外多年的研究下，实体抽取、关系抽取等通用知识图谱构建技术已经展现出良好的效... 详细信息

知识图谱技术正在不断成熟，在金融、医疗、教育等领域发挥着重要作用。在教育领域，课程知识图谱正逐渐成为教育数字化转型过程中的重要工具。虽然在国内外多年的研究下，实体抽取、关系抽取等通用知识图谱构建技术已经展现出良好的效果，但受到教学场景及教学资源特征的影响，构建课程知识图谱的方法与构建通用图谱的方法相比存在不同之处，且目前缺少对课程知识图谱构建的综述研究。本文基于这种现状，从知识图谱的发展背景出发，回顾当前课程知识图谱的研究成果，并以课程图谱的具体应用场景为依据，重点探究课程知识图谱构建的任务定义、技术现状，总结图谱实际构建过程中的技术选择思路，并对一些方法的不足之处提出改进，有望构建出可满足多种教学任务的知识图谱，促进知识图谱与教育领域的融合。

关键词：知识图谱课程知识图谱实体抽取关系抽取知识图谱构建

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基于法院判决文书的法律知识图谱构建和补全

郑州大学学报（理学版） 2021年第3期53卷 23-29页

作者：王宁刘玮兰剑武汉工程大学计算机科学与工程系湖北武汉430205

由于法律领域知识图谱专业性强、结构复杂,而现有的关系抽取方法因各个领域的需求和术语不同,无法适用于法律领域知识图谱的构建和补全。首先,提出了基于StanfordNLP关系抽取机制的法律知识图谱构建方法;然后,构建基于设置谓语导向词的... 详细信息

由于法律领域知识图谱专业性强、结构复杂,而现有的关系抽取方法因各个领域的需求和术语不同,无法适用于法律领域知识图谱的构建和补全。首先,提出了基于StanfordNLP关系抽取机制的法律知识图谱构建方法;然后,构建基于设置谓语导向词的深度学习模型对法律知识图谱进行补全;最后,选用典型案例(伪卡盗刷判决书)作为文本对象验证模型的可行性。与其他知识图谱补全模型相比,本模型的准确率达到95%以上。基于谓语导向词的深度学习模型综合了自动构建和人工参与,提高了关系抽取的准确率和补全的效率,能最大程度挖掘判决书文本中的深层隐式关系,更好地发挥判决书文本的应用技术。

关键词：关系抽取领域术语知识图谱构建深度学习