从知识图谱到事理图谱
初中语文知识图谱(高清)pdf
形近字辨音
3. 考查题型
客观选择题 语言实践能力
象形字
木、人
指事字
上、下
会意字
苗、采
1. 造字法
左形右声
把、诗、江、格
右形左声
救、战、功、鸠
上形下声
茅、景、简、空
字
形声字
下形上声
灸、帮、忠、盅
形
外形内声
园、阁、病、癖
内形外声
闻、问、闽、辨
形旁 2. 偏旁
声旁
同音形异字辨识
3. 考查要点
形近义别字辨识
之、以、其、而、于
常见虚词
者、则、虽、然、为
乃、也、且、乎、焉
古今异义
一词多义
通假字
文
2. 实词
名词作动词 名词作状语
言
动词作名词
文
词类活用
动词作状语
使动用法
形容词作名词
形容词作动词
意动用法
3. 特殊句式
倒装句
判断句 省略句 被动句
状语后置 宾语前置 定语后置 主谓倒装
阅读
1. 文体知识
要素：时间、地点、人物，事情的起因、经过、结果 人称：第一人称、第二人称、第三人称 顺序：顺叙、倒叙、插叙、补叙
把内容紧密关联、结构基本相同或相似、语气基本一致的三个或三个以上的句子或短语递相排列。
3. 排比
常
作用：增强语言气势，加重感情，加强文章的节奏感和表达效果。
考
对事物的形象、特征、作用、程度等方面着意扩大或缩小。
修
4. 夸张
作用：突出事物的特征，增强语言的形象性。
辞
结构相同，字数相等，内容关联。
5. 对偶
小Leabharlann 1. 三要素说环境描写 故事情节
知识图谱的概念及其应用研究
知识图谱的概念及其应用研究人类从出现以来，就一直在探索和积累知识，并试图将其体系化、系统化。
然而，随着时代的发展和知识的积累，这种尝试变得越来越困难。
在过去的几十年里，人工智能技术的迅速发展和互联网的普及，为知识体系化、系统化带来了一个新工具——知识图谱。
知识图谱是一种以图形化方式呈现知识和关系的人工智能技术。
它通过收集、整合和分析大量的结构化和非结构化数据，把这些数据转化为符合机器处理的形式，并构建出一个大型的、结构化的、层次化的知识网络图。
在知识图谱中，每个知识点都有一个唯一的标识符，然后通过各种关系将它们链接在一起。
这种链接方式既可以是语义关系，也可以是属性关系，还可以是实体之间的关联关系等等。
知识图谱应用于众多领域，主要用于支持自然语言处理、智能搜索、智能客服、机器人服务等方面。
它为人工智能的多个领域带来了一个统一的知识库，让人工智能的决策和推荐更有根据，更具智能化。
首先，在自然语言处理方面，知识图谱主要用于实现语义理解。
自然语言处理是人工智能中最有挑战性的领域之一，这是因为人类语言的复杂性和变化性。
然而，知识图谱可以通过将人类语言与知识图谱中的概念相对应，使人工智能系统对人类语言的理解和表达能力得到极大提高。
其次，在智能搜索方面，知识图谱可以极大地提高搜索精度。
传统的搜索引擎只是根据关键词或短语来检索网页，而知识图谱可以通过结构化的知识模型来帮助人们更精确地定位到他们所想要的信息。
知识图谱可以告诉搜索引擎某个词语或短语的含义、上下文、实体属性等等，从而更好地匹配用户信息需求。
再次，在智能客服与机器人领域，知识图谱可以帮助客户服务中心或企业提供智能化的解决方案。
知识图谱可以通过分析客户提出的问题，识别与之相关的实体、属性和关系，快速且精准地提供答案。
在机器人领域，知识图谱可以作为机器人大脑中的知识库，快速检索相关知识，完成多轮对话，从而实现越来越自动化、无人化的机器人服务。
除了以上几个领域，知识图谱在医疗诊断、金融风险控制、智慧城市等领域都有着广泛的应用。
科学知识图谱的发展历程
ห้องสมุดไป่ตู้ 内容摘要
此外，如何建立统一的知识图谱标准规范，以便不同领域的研究者能够进行 有效的知识交流和共享，也是一个值得研究的方向。最后，如何解决知识图谱的 隐私保护和数据安全问题也是一个迫切需要解决的问题。
内容摘要
本次演示总结了科学知识图谱的研究现状、应用领域、优点、不足以及未来 研究方向。尽管科学知识图谱已经得到了广泛的应用和认可，但仍存在诸多挑战 和问题需要进一步研究和解决。我们相信，随着技术的不断发展和完善，科学知 识图谱将在更多领域发挥更大的作用，为人类社会的发展做出更大的贡献。
内容摘要
在科学知识图谱的研究方法方面，主要包括可视化分析、文本挖掘、语义网 络分析、知识表示学习等方法。这些方法为科学知识图谱的构建和分析提供了强 大的支持，但每种方法都有其特定的适用范围和局限性，需要根据具体的研究问 题进行选择和优化。
内容摘要
对于科学知识图谱研究的未来方向，我们认为可以从以下几个方面进行考虑。 首先，提高自动化生成知识图谱的精度和效率是关键。这需要进一步发展和完善 现有的自然语言处理、文本挖掘和机器学习等技术，并探索新的技术手段。其次， 如何将科学知识图谱更好地应用于实际问题中，尤其是如何将其应用于决策支持 和智能服务等方面，具有重要的研究价值。
二、理论框架
科学知识图谱的理论框架主要包括基于概念的知识图谱、基于数据的知识图 谱和基于技术的知识图谱等。
二、理论框架
基于概念的知识图谱主要是以概念为基本单位，通过概念之间的关系来组织 知识。这种知识图谱的构建需要依赖于概念抽取和概念关系抽取技术。
二、理论框架
基于数据的知识图谱主要是以数据为基本单位，通过数据之间的关系来组织 知识。这种知识图谱的构建需要依赖于数据挖掘和机器学习等技术。
事理图谱-哈工大社会计算与信息检索研究中心
事理图谱：事件演化的规律和模式作者：李忠阳，赵森栋，丁效引言事件是人类社会的核心概念之一，人们的社会活动往往是事件驱动的。
事件之间在时间上相继发生的演化规律和模式是一种十分有价值的知识。
然而，当前无论是知识图谱还是语义网络等知识库的研究对象都不是事件。
为了揭示事件的演化规律和发展逻辑，本文提出了事理图谱的概念，作为对人类行为活动的直接刻画。
在图结构上，与马尔科夫逻辑网络（无向图）、贝叶斯网络（有向无环图）不同，事理图谱是一个有向有环图。
现实世界中事件演化规律的复杂性决定了我们必须采用这种复杂的图结构。
为了展示和验证事理图谱的研究价值和应用价值，我们从互联网非结构化数据中抽取、构建了一个出行领域事理图谱。
初步结果表明，事理图谱可以为揭示和发现事件演化规律与人们的行为模式提供强有力的支持。
事理图谱的定义首先，给出事件、事件间顺承和因果关系的定义。
事理图谱中的事件用抽象、泛化、语义完备的谓词短语来表示，其中含有事件触发词，以及其他必需的成分来保持该事件的语义完备性。
抽象和泛化指不关注事件的具体发生时间、地点和具体施事者，语义完备指人类能够理解该短语传达出的意义，不至于过度抽象而让人产生困惑。
例如，“吃火锅”，“看电影”，“去机场”，是合理的事件表达；而“去地方”，“做事情”，“吃“，是不合理或不完整的事件表达。
后面三个事件因为过度抽象而让人不知其具体含义是什么。
事件间顺承关系指两个事件在时间上先后发生的偏序关系；在英语体系研究中一般就叫做时序关系（Temporal Relation），本文认为两者是等价的。
例如，“小明吃过午饭后，付完账离开了餐馆。
”吃饭、付账、离开餐馆，这三个事件构成了一个顺承关系链条。
事件间因果关系指在满足顺承关系时序约束的基础上，两个事件间有很强的因果性，强调前因后果。
例如，“日本核泄漏引起了严重的海洋污染”。
“日本核泄漏”和“海洋污染”两个事件间就是因果关系，“日本核泄漏”是因，“海洋污染”是果，并且满足因在前，果在后的时序约束关系。
知识图谱：链接知识与数据的桥梁,开启智能应用的新篇章
知识图谱—链接知识与数据的桥梁，开启智能应用的新篇章引言随着大数据时代的到来，海量的信息使得用户在寻找所需知识时面临巨大的挑战。
传统的信息检索方法往往只关注关键词匹配，忽略了知识之间的内在联系，使得检索结果往往不尽如人意。
为了解决这一问题，知识图谱应运而生，它以图形化的方式表示不同实体之间的关系，将无序的数据转化为有价值的知识，从而为用户提供更精准的信息服务。
图1知识图谱一、知识图谱的定义与构成1、知识图谱的定义知识图谱是一种以图形化的方式表示知识的工具，它通过对实体之间关系的描述，将复杂的知识结构化，以便于计算机理解和处理。
知识图谱在语义网、自然语言处理、信息检索等领域有着广泛的应用前景。
2、知识图谱的构成知识图谱主要由实体、属性和关系三部分构成。
实体是知识图谱中的基本单元，它代表了现实世界中的客观事物；属性描述了实体的特征和属性值；关系则表示了实体之间的联系。
通过这三部分信息的有机结合，知识图谱能够清晰地呈现出不同事物之间的内在联系。
二、知识图谱的构建过程数据采集：通过爬虫技术、API接口等方式从各类数据源中获取数据。
数据清洗：去除重复、错误或不完整的数据，提高数据质量。
实体识别：从文本中提取出实体，包括名词、名称等。
关系抽取：通过自然语言处理等技术分析实体之间的关系。
知识表示学习：利用深度学习等技术对知识进行表示学习，提高知识的精度和可解释性。
知识推理与问答：通过对知识的推理和分析，实现问答系统的智能化。
应用开发：将知识图谱应用于实际场景，如智能客服、搜索引擎等。
三、知识图谱的优势与应用场景提高信息检索精度：通过实体之间关系的描述，知识图谱能够更准确地理解用户的查询意图，从而提供更精准的检索结果。
实现智能化决策支持：通过对大量数据的分析挖掘，知识图谱可以为决策者提供有关市场趋势、竞争对手等方面的信息支持。
增强智能客服能力：通过自然语言处理等技术，知识图谱可以帮助客服人员快速准确地回答用户问题，提高客户满意度。
知识图谱技术的应用和发展
知识图谱技术的应用和发展随着互联网的快速发展，大量的数据被不断地产生和积累。
这些数据包含了人类社会中几乎所有的知识，但是由于信息过于庞杂和分散，如何有效地管理和利用这些知识成为了一个重要的问题。
知识图谱技术应运而生，它可以将各个领域的知识智能地组织起来，为人们提供更加全面、准确和高效的知识服务，成为了当前信息时代最重要的技术之一。
一、知识图谱技术的基础所谓知识图谱，是指基于语义的知识组织形式，以图谱的形式展示出来。
在知识图谱中，每个节点代表一个实体，每条边代表实体之间的关系。
通过这种方式，将各种知识进行关联，可以构建出一个大规模的、具有深度和广度的知识库。
在知识图谱中，能够识别和表达的实体包括人、地点、事物、事件、组织等多个维度，但目前主要还是以人物、组织和事物为主。
知识图谱技术的基础是以人为中心的语义网(Semantic Web)，而语义网的概念是由万维网联盟主席Tim Berners-Lee提出的，它是一个标准化和结构化的信息网络，能够为计算机更好地理解人类语言和语义，进而实现更加智能的服务。
语义网的核心技术包括RDF(资源描述框架)、OWL(Web本体语言)、SPARQL(语义网查询语言)等，而这些技术也被广泛运用于知识图谱领域。
此外，知识图谱技术还与自然语言处理、机器学习、信息抽取等领域结合，提高了知识抽取和推理的准确性和效率。
二、知识图谱技术的应用1.搜索引擎知识图谱技术最早在搜索引擎领域得到了应用。
传统搜索引擎主要是基于关键词匹配，而知识图谱将词汇与实体之间的关联关系映射到图谱上，从而实现对各个实体和其关联知识的精确搜索。
比如，Google搜索中的Knowledge Graph就是一个知识图谱系统，它可以提供更多的语义信息，准确地展示搜索结果的相关度和领域，进一步提升搜索结果的质量。
2.智能语音助手知识图谱技术还被广泛用于智能语音助手领域。
智能语音助手通过语音交互与人进行沟通，可以获取用户的需求，并提供相关的信息和服务。
知识图谱
知识图谱作者：***来源：《百科知识》2013年第22期2012年5月，谷歌公司通过其官方博客正式发布搜索页面的新功能——知识图谱（Mapping Knowledge Domain）。
这可能是谷歌搜索引擎上线以来最大的一次改革。
什么是知识图谱？知识图谱也被称为科学知识图谱，是显示知识发展进程与结构关系的一系列不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
具体来说，知识图谱是把应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与计量学引文分析等方法结合，用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构的多学科融合的一种研究方法。
它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。
下面我们先来举一个实例进行说明，比如我们在谷歌搜索框里输入“十三陵”，以往只能在搜索结果页面显示10多个由标题、链接以及与关键词相关的简短内文片段组成的搜索结果。
虽然现在搜索页面也会插入图片等结果，不过搜索结果大体上依然通过文字简介的形式提供。
如果使用知识图谱搜索则不同，当我们输入“十三陵”后，除了在搜索结果页面显示相关的文字信息外，在搜索页面右栏还直观地显示出十三陵在地图上的位置、来自维基百科的文字简介、建筑相关信息表（高度、开放时间、设计师等）。
页面下方还有与十三陵相关的历史古迹和旅游景点，让用户可以全面了解十三陵。
再比如我们输入“电脑”这个关键词，谷歌除了在搜索结果页面显示电脑的相关信息，还会在页面右侧显示我们所在城市的各个电脑卖场位置，给用户购买电脑提供方便。
从用户角度来看，知识图谱的好处显而易见。
我们能够直接获得搜索内容的基本信息汇总，而不用根据文字片段和网站名称判断究竟哪个链接最有价值，然后再打开新页面人工过滤页面内的有价值信息。
知识图谱的演变知识图谱是谷歌在2010年收购了开放式数据库公司Metaweb后发展而来的。
基于事理图谱的典籍内容知识组织与应用——以《左传》为例
◎2024年第4期◎基于事理图谱的典籍内容知识组织与应用——以《左传》为例李章超，何 琳，喻雪寒摘 要 在数字化背景下，整合海量、多源和异构的典籍内容知识资源，并从中抽取与典籍内容相关的知识单元，揭示知识之间的相互关系，成为还原历史事件所处复杂情境的关键。
文章尝试从知识组织角度出发，利用历史学者需求调查、LDA 主题模型聚类和本体复用等方法构建典籍内容知识表达模型；提出包括事件及其论元构成和事件关系抽取的事理图谱自动化构建方法，从内容和应用的维度实现事理图谱的质量评估。
在此基础上，从主题叙事、空间叙事和逻辑叙事的定义域视角，实现典籍内容知识应用。
本文构建的典籍内容事理图谱能从更细粒度实现事件与角色、地点、时间和万物的结构化和语义化描述，在实现典籍内容事件知识序化的同时，充分揭示历史事件的分布规律与发展趋势。
关键词 典籍内容知识 事理图谱 知识组织 知识应用引用本文格式 李章超，何琳，喻雪寒.基于事理图谱的典籍内容知识组织与应用——以《左传》为例[J].图书馆论坛，2024，44（4）：125-137.Contextual Knowledge Organization and Application of Classics Based on Event Knowledge Graph ——Taking ZuoZhuan as an ExampleLI Zhangchao ，HE Lin & YU XuehanAbstract In the context of digitalization ，integrating massive ，multi-source ，heterogeneous knowledge ofancient books ，extracting the knowledge units ，and revealing the interrelationships among the knowledge have become the key to restoring the complex circumstances in which historical events took place. From the perspective of knowledge organization ，this study attempts to build a knowledge representation model of Chinese classics basedon a survey of historical scholars ’ needs ，using methods of LDA topic model clustering and ontology reuse. It proposes an automated method to extract events ，arguments and relationships ，and achieves the quality evaluation of the event knowledge graph in terms of content and application. Thus ，the knowledge in classical books can be used from the perspective of thematic ，spatial and logical narratives. The event knowledge graph proposed in thispaper gives a more fine-grained structural and semantic description of events ，roles ，places ，time and everything ，and fully reveals the distribution pattern and development trend of historical events while fulfilling the sequencing of event knowledge in ancient classics.Keywords knowledge in classical books ；event knowledge graph ；knowledge organization ；knowledgeapplication0 引言文化数字化背景下，国家典籍工作的重点由保护出版发展到应用转化，强调运用数字化技术深入挖掘典籍中蕴含的哲学思想、人文精神、价值理念和道德规范[1]，推动中华优秀传统文化创125造性转化、创新性发展。
知识图谱智慧树知到课后章节答案2023年下浙江大学
知识图谱智慧树知到课后章节答案2023年下浙江大学浙江大学第一章测试1.知识图谱可以看作是一种__的知识表示方法，相比于文本更易于被机器查询和处理，因而在搜索引擎、智能问答、大数据分析等领域被广泛应用。
（）答案:结构化2.利用知识图谱增强User 和 Item 的特征表示，有利于挖掘更深层次的用户兴趣，关系多样性也有利于实现更加个性化的推荐，丰富的语义描述还可以增强推荐结果的可解释性。
这句话描述的是知识图谱在__中的应用（）答案:推荐系统3.知识图谱的技术内涵包括（）答案:基于图的知识表示;图数据存储与查询;知识图谱推理;知识图谱融合4.知识图谱的垂直领域应用包括（）医疗健康;金融;农业;政府5.语言与知识的向量化表示，以及利用神经网络实现语言与知识的处理是重要的人工智能技术发展趋势。
（）答案:对第二章测试1.什么是知识表示？（）答案:用易于计算机处理的方式来描述人脑的知识2.以下哪个不是产生式系统的优点？（）答案:高效性3.RDF包含以下哪些元素（）。
答案:主语;宾语4.TransE模型对于以下哪种关系的处理能力不够强（）答案:多对多关系;一对多关系;多对一关系5.知识的向量表示有利于刻画那些明确非隐含的知识。
（）答案:错第三章测试1.哪种数据库更易于扩展和处理复杂关联表达（）。
答案:图数据库2.下面关于RDF图存储和属性图存储描述正确的是（）。
答案:RDF存储一般支持推理，属性图存储通常具有更好的图分析性能优势3.知识图谱的众多存储方案中，属性表存储克服了三元组表的自连接问题，同时解决了水平表中列数过多的问题。
（）答案:对4.NoSQL数据库善于处理关联关系。
（）答案:错5.基于关系型数据库存储方案中说法正确的有（）。
答案:水平表和属性表存储都存在无法表示一对多的联系或多值属性的问题;六重索引需要花费6倍的存储空间开销和数据更新维护代价第四章测试1.“26日下午，一架叙利亚空军L-39教练机在哈马省被HTS使用的肩携式防空导弹击落”这段文本中：时间实体“26号下午”，机构实体“叙利亚空军”、“HTS”，地点实体“哈马省”武器实体“L-39教练机”、“肩携式防空导弹”。
把知识变成图谱一共需要花几步-89页全网最全清华知识图谱报告-花图谱
把知识变成图谱一共需要花几步?89页全网最全清华知识图谱报告:花图谱智东西（公众号：zhidxcom）文| 智东西内参知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能的重要分支技术，它在2012年由谷歌提出，成为建立大规模知识的杀手锏应用，在搜索、自然语言处理、智能助手、电子商务等领域发挥着重要作用。
知识图谱与大数据、深度学习，这三大“秘密武器”已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
本期的智能内参，我们推荐来自清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清华-工程院知识智能联合研究中心联合推出的人工智能知识图谱报告，详细解读了知识图谱的这一人工智能技术分支的概念、技术、应用、与发展趋势。
如果想收藏本文的报告（清华AMiner-人工智能之知识图谱），可以前往AMiner官网aminer/research_report/5c3d5a8709e961951592a49d?download=true获取下载。
以下为智能内参整理呈现的干货：知识图谱的概念与分类知识图谱（Knowledge Graph）于2012年由谷歌提出并成功应用于搜索引擎当中。
它以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，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。
知识图谱的分类方式很多，例如可以通过知识种类、构建方法等划分。
从领域上来说，知识图谱通常分为两种：通用知识图谱、特定领域知识图谱。
▲知识图谱示意图常见的知识图谱示意图主要包含有三种节点：实体、概念、属性。
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、某一座城市、某一种植物、某一件商品等等。
世界万物由具体事物组成，此指实体。
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。
概念指的是具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。
属性则用于区分概念的特征，不同概念具有不同的属性。
图谱知识点总结
图谱知识点总结图谱是一种用于展示复杂信息关系的可视化工具，用于帮助人们更好地理解并处理大量数据。
图谱知识点是关于图谱概念、应用和技术的一系列重要内容。
本文将对图谱知识点进行总结，帮助读者更全面地了解图谱的相关知识。
一、图谱概念1. 图谱的定义图谱是一种用于表达实体之间关系的图形化工具，通常用于展示复杂信息网络中的实体和它们之间的关联。
2. 图谱的特点图谱具有以下特点：信息丰富、关系复杂、可视化直观、结构清晰。
3. 图谱的类型根据应用领域和数据类型的不同，图谱可以分为知识图谱、概念图谱、数据图谱等不同类型。
4. 图谱的应用图谱在知识管理、信息检索、数据分析、智能推荐等领域都有广泛的应用。
5. 图谱的优势图谱具有可视化、抽象、语义化等优势，能够帮助人们更好地理解和处理信息。
二、图谱构建与表示1. 图谱数据模型常用的图谱数据模型包括实体-关系模型、属性图模型、事件图模型等。
2. 图谱表示方法常用的图谱表示方法包括邻接表表示、邻接矩阵表示、三元组表示等多种方式。
3. 图谱构建技术图谱构建技术主要包括实体抽取、关系抽取、知识融合等多个方面的技术手段。
4. 图谱可视化技术图谱可视化技术是将图谱数据可视化展示的技术手段，常用的包括节点连线图、力导向图等多种方式。
5. 图谱查询技术图谱查询技术是对图谱数据进行查询和分析的技术手段，包括SPARQL、Cypher等查询语言。
三、知识图谱1. 知识图谱概述知识图谱是一种用于存储和表达知识的图谱，包括了领域知识、实体关系、属性特征等多种信息。
2. 知识图谱构建知识图谱的构建包括数据抽取、知识标注、知识融合等多个环节，通常需要借助自然语言处理和机器学习等技术手段。
3. 知识图谱应用知识图谱可以应用于智能问答、知识检索、推荐系统等多个领域，能够大大提高信息处理的效率和准确性。
4. 知识图谱技术知识图谱技术主要包括知识表示、实体关系抽取、知识推理等多个方面的关键技术。
四、概念图谱1. 概念图谱概述概念图谱是一种用于表达概念及其之间关联的图谱，通常用于语义分析、概念推理等领域。
第七章 知识图谱
之间的关系（实体的命名、称谓、英文 名等）以及词汇之间的关系（同义关系、 反义关系、缩略词关系、上下位词关系 等）。例如，（“Plato”，中文名，柏 拉图）、（赵匡胤，庙号，宋太祖）、 （妻子，同义，老婆）。
（4）常识知识
常识是人类通过身体与世界交互而积累
的经验与知识，是人们在交流时无须言明就 能理解的知识。例如，我们都知道鸟有翅膀、 鸟能飞等；又如，如果X 是一个人，则X要么 是男人要么是女人。常识知识的获取是构建 知识图谱时的一大难点。
知识表示学习主要是面向知识图谱中的
实体和关系进行表示学习，使用建模方法将 实体和向量表示在低维稠密向量空间中，然 后进行计算和推理。
知识是人类在认识和改造客观世界的过程 中总结出的客观事实、概念、定理和公理的 集合。知识具有不同的分类方式，例如，按 照知识的作用范围可分为常识性知识与领域 性知识。知识表示是将现实世界中存在的知 识转换成计算机可识别和处理的内容，是一 种描述知识的数据结构，用于对知识的描述 或约定。
实体抽取的方法主要有基于规则与词典的方法、 基于机器学习的方法以及面向开放域的抽取方法。
关系抽取
关系抽取的目标是抽取语料中命名实体的语义关 系。实体抽取技术会在原始的语料上标记一些命名 实体。为了形成知识结构，还需要从中抽取命名实 体间的关联信息，从而利用这些信息将离散的命名 实体连接起来，这就是关系抽取技术。
象看本质，准确地捕捉到用户的真实意图，并依此来进行搜索，从而更准确地向用户返回 最符合其需求的搜索结果。 （8）知识库问答系统在回答用户问题时，需要正确理解用户所提出的自然语言问题，抽取其 中的关键语义信息，然后在已有单个或多个知识库中通过检索、推理等手段获取答案并返 回给用户。
知识图谱的知识点总结
知识图谱的知识点总结知识图谱的核心思想是将各种实体（Entity）和它们之间的关系以图形结构的形式进行表达。
知识图谱中的实体可以是人、地点、事件、概念等等，而关系则表示实体之间的连接和联系。
知识图谱的建立需要利用大量的结构化和非结构化数据，如文本、图像、语音等，将这些数据转化为机器可读的形式，并通过各种自然语言处理和知识表示技术来进行索引和存储，形成一个巨大的知识库。
在知识图谱中，实体和关系被表示为图的节点和边，这种图形结构是一种自然的方式来描述复杂的知识结构，同时也便于计算机的处理和分析。
知识图谱的构建和维护需要借助大规模的数据挖掘、知识表示、自然语言处理和机器学习等技术手段，以及领域专家的知识和经验。
知识图谱的应用领域非常广泛，包括搜索引擎、智能问答系统、推荐系统、自然语言理解、语义网等等。
知识图谱的发展历程可以追溯到20世纪50年代的信息检索和数据库技术。
在当时，人们开始尝试利用计算机来对大量的文本和数据进行索引和存储，以便更方便地进行检索和查询。
随着信息技术的快速发展，人们对知识的获取和利用需求也不断增加，传统的关系数据库和搜索引擎已经无法满足人们的需求，知识图谱应运而生。
随着知识图谱的发展和应用，人们开始关注知识图谱的构建和表示技术。
知识图谱的构建是一个复杂的过程，涉及到大量的数据挖掘和知识表示技术。
首先，需要从各种结构化和非结构化数据中提取出实体和关系的信息，然后利用各种自然语言处理和机器学习技术来对这些信息进行分析和处理，最终构建起一个完整的知识图谱。
知识图谱的表示是另一个重要的研究方向。
知识图谱的最终目标是实现知识的智能化利用，这就需要对知识进行合理的表示和语义建模。
知识表示是人工智能领域的一个重要问题，已经涌现了许多经典的知识表示方法，如语义网络、本体论和描述逻辑等。
除了构建和表示技术，知识图谱还面临着许多挑战和问题。
首先，知识图谱的构建需要大量的数据和专业知识，如何从海量的数据中挖掘出有用的知识，是一个具有挑战性的问题。
知识图谱
知识图谱知识图谱是一种用来描述和表示知识的图形化工具，它可以帮助我们将大量的知识整合、组织和展示出来。
知识图谱的出现，为人们获取和理解知识提供了一种全新的方式，也为人工智能的发展提供了重要的支持。
知识图谱的基本概念最早出现在20世纪60年代的信息检索领域，但直到近年来才开始得到广泛的关注和应用。
知识图谱本质上是一张由实体、属性和关系构成的网络。
实体代表现实世界中的事物，属性用于描述实体的特征，关系则表示实体之间的联系。
通过将知识以图谱的形式进行组织和表示，我们可以更直观地理解和利用这些知识。
知识图谱的构建过程通常包括三个主要步骤：知识抽取、知识融合和知识推理。
知识抽取是指从各种数据源中自动提取结构化的知识，包括文本、图像、语音等。
知识融合是指将不同来源的知识进行整合，消除冗余和矛盾。
知识推理是指基于已有的知识进行推理和推断，得出新的知识。
在知识图谱的应用方面，它已经发挥了重要的作用。
首先，在搜索引擎中，知识图谱可以提供更精确的搜索结果。
通过对用户进行问题分析和知识图谱的知识匹配，搜索引擎可以理解用户的意图并准确地给出答案。
其次，在智能问答系统中，知识图谱也是必不可少的一部分。
通过将问题与知识图谱进行匹配，系统可以找到最相关的知识并向用户提供准确的答案。
此外，知识图谱还可以应用于推荐系统、自然语言处理等领域，为各种智能应用提供支持。
然而，知识图谱的构建和应用仍然面临一些挑战。
首先，知识图谱的构建需要大量的人力和时间投入。
知识的抽取、融合和推理需要丰富的领域知识和专业技术支持。
其次，知识的更新和维护也是一项长期而复杂的任务。
随着知识的不断增长和变化，知识图谱需要及时更新和修正，以保持准确和实用。
最后，知识图谱的开放性和共享性也是一个亟待解决的问题。
不同机构和组织之间的知识图谱往往存在不兼容和不一致的情况，如何实现知识的共享和交互仍然是一个挑战。
总的来说，知识图谱作为一种描述、组织和表示知识的工具，对于知识的获取和理解提供了新的途径。
知识图谱领域的研究与应用
知识图谱领域的研究与应用随着信息技术的快速发展，人类已经进入了一个信息时代，而如今，在这个时代中，数据的管理和处理已经变得尤为重要。
知识图谱（Knowledge Graph）就是在这样一个背景下被提出的一个概念。
知识图谱是将现实世界中各种各样的知识用图的形式连接起来，以便于人们能够更便捷地获取和使用知识。
本文将从知识图谱的基础概念、技术支持等方面探讨知识图谱的研究与应用。
1. 知识图谱的基础概念知识图谱是一种用于描述和表示和现实世界相关的知识的图形数据库。
这里所说的知识是指各种各样能够被人工或自动处理的事物或概念，包括组织、人物、产品、地理位置等。
而图谱则是指通过建议适当的模型和算法处理好知识，形成有机整体的图形结构。
因此，知识图谱并不是单单普通的数据库或者是文本数据的简单香味，它具有更为丰富的知识结构和更高效的智能能力。
另外，知识图谱还具有以下一些基础概念：（1）实体：知识的基本单元，包括各种概念和现实物体。
（2）属性：实体的特征和属性。
（3）关系：实体与实体之间的相互关系，包括关系类型、方向、强度等。
（4）本体：本体是对“事物”的抽象、概括和描述，可以理解为对实体和关系的定义和分类。
2. 技术支持知识图谱的实现需要多种技术支持，包括语义分析、实体识别、关系提取、本体建模等。
下面简单介绍当前较常用的技术支持：（1）语义分析：语义分析是将文本转化为有意义的信息并加以理解的过程，常见的语义分析技术有自然语言处理、关键词提取、词汇消岐等。
（2）实体识别：实体识别是指将文本中的实体识别出来，大多数实体识别系统都采用机器学习技术，比如条件随机场、支持向量机等。
（3）关系提取：关系提取是从自然语言文档中自动识别出实体之间的关系，这不仅需要语义分析的支持，还需要知识表示和特征提取等技术的支持。
（4）本体建模：本体建模是知识图谱中最重要的一部分，主要是通过构建本体，将实体、属性、关系等知识组织成一种体系化的结构，便于查询和推理。
事理图谱研究进展
收稿日期:20230312基金项目:辽宁省教育厅科学研究经费项目(L J K R 03161);辽宁省科技厅自然科学基金资助项目(20180550996)㊂作者简介:温学兵(1975 ),男,河北乐亭人,沈阳师范大学编审,博士;通信作者:王秋萍(1982 ),女,辽宁沈阳人,沈阳师范大学副教授,博士㊂第41卷 第2期2023年 4月沈阳师范大学学报(自然科学版)J o u r n a l o f S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y (N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n )V o l .41N o .2A pr .2023文章编号:16735862(2023)0215305事理图谱研究进展温学兵1,2,宋雨泽1,王秋萍3(1.沈阳师范大学数学与系统科学学院,沈阳110034;2.沈阳师范大学学报编辑部,沈阳 110034;3.沈阳师范大学国际教育学院,沈阳 110034)摘 要:事理图谱作为一种工具自2017年提出后就受到广泛关注㊂截至2023年3月,知网上收录关于事理图谱的文章共135篇㊂研究发现:国内外关于事理图谱的研究方向不尽相同,国内偏向于计算机与教育等方面,而国外更多地偏向于计算机与数学及人物传记等方面;学者们致力于研究提升算法性能及事理图谱的应用这2个部分,但有很大一部分应用型的文章只停留在想法方面,并没有真正地将事理图谱应用在自己的领域,尤其对跨领域研究的文章;在形成事理图谱的过程中,对于事件关系抽取的准确性还有一定的提升空间㊂将现有准确性高的程序简单化或者统一化,使更多的学者了解事理图谱并应用于各个领域是目前亟待解决的问题㊂关 键 词:事理图谱;事件关系抽取;p yt o r c h 框架中图分类号:C 81 文献标志码:Ad o i :10.3969/j .i s s n .16735862.2023.02.010Re s e a r c h p r o g r e s s of r a t i o n a lm a pWE N X u e b i n g 1,2,S O N GY u z e 1,WA N GQ i u p i n g 3(1.C o l l e g eo f M a t h e m a t i c sa n dS y s t e m sS c i e n c e ,S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y ,S h e n y a n g 110034,C h i n a ;2.E d i t o r i a lD e p a r t m e n t ,S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y ,S h e n y a n g 110034,C h i n a ;3.C o l l e g eo f I n t e r n a t i o n a l E d u c a t i o n ,S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y ,S h e n y a n g 110034,C h i n a )A b s t r a c t :R a t i o n a lm a p a s a t o o l h a sb e e nw i d e l y c o n c e r n e d s i n c e i tw a s p r o po s e d i n2017.A s o f M a r c h2023,C N K I h a d c o l l e c t e d135d o m e s t i c a r t i c l e s o n r a t i o n a lm a p .T h e r e s e a r c h r e s u l t s s h o w t h a t t h e r e s e a r c h d i r e c t i o n s o f t h e t h e o r y g r a p h a r e n o t t h e s a m e a t h o m e a n d a b r o a d .I nC h i n a ,i t i s m o r eu s e d i n c o m p u t e r a n de d u c a t i o n ,w h i l e i n f o r e i g nc o u n t r i e s ,i t i sm o r eu s e d i nc o m p u t e r a n d m a t h e m a t i c s a n db i o g r a p h y .S c h o l a r sd e v o t e t h e m s e l v e s t ot h et w o p a r t so f i m p r o v i n g a l g o r i t h m p e r f o r m a n c e a n d t h e a p p l i c a t i o no f r a t i o n a lm a p .H o w e v e r ,a l a r g en u m b e r o f a p p l i c a t i o n -o r i e n t e d a r t i c l e s o n l y f o c u s o n i d e a s ,a n dd on o t r e a l l y a p p l y r a t i o n a lm a p t o t h e i r o w n f i e l d s ,e s p e c i a l l y f o r s c h o l a r s o f c r o s s -f i e l d r e s e a r c h .I n t h e p r o c e s s o f f o r m i n g t h e r a t i o n a lm a p ,t h e r e i s s t i l l s o m e r o o m t o i m p r o v e t h e a c c u r a c y o f e v e n t r e l a t i o n e x t r a c t i o n .I t i s a nu r g e n t p r o b l e mt o s i m p l i f y o r u n i f y t h e e x i s t i n gp r o g r a m sw i t hh i g ha c c u r a c y s ot h a tm o r es c h o l a r sc a nu n d e r s t a n dt h e t h e o r yg r a p ha n d a p p l y i t i nv a r i o u s f i e l d s .K e y wo r d s :r a t i o n a l s p e c t r u m ;e v e n t r e l a t i o ne x t r a c t i o n ;p y t o r c h f r a m e w o r k 人类的发展离不开事件的推动,事件与事件之间在时间和空间上相继发生着的演化规律和模式是一种十分有研究价值的知识,而现有的知识图谱缺乏对事件逻辑的体现㊂于是,随着深度学习与人工智451沈阳师范大学学报(自然科学版)第41卷能的发展,事理图谱应运而生㊂2016年,哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心开始启动事理图谱的研究㊂2017年,该中心主任刘挺教授在中国计算机大会上正式提出 事理图谱 概念㊂事理图谱是一个有向有环图,在这个图中,用节点表示事件,用有向边表示事件之间的演化关系㊂事理图谱与知识图谱不同,描述的是事件之间的演化规律和模式,事理图谱与知识图谱的对比见表1㊂表1事理图谱与知识图谱对比表T a b l e1C o m p a r i s o n t a b l eb e t w e e n t h e r a t i o n a lm a p a n d t h ek n o w l e d g e g r a p h事理图谱知识图谱描述知识事件兼逻辑关系物体本身研究对象事件及其内外的空间或时间之间的联系名词性物体的属性及其关系构建目标事件中全部逻辑和逻辑的演化模型物体与物体之间的联系组织形式有向图有向图知识形式<事件㊁事件关系,事件><实体,关系,实体>知识状态相对动态相对静态知识容错可一定容错,类似逻辑精确度要求很高,实时性强构建图谱难点事件的表示㊁事件的抽取㊁事件关系的抽取知识本体的搭建㊁知识抽取与融合1数据收集2023年3月6日,笔者以 事理图谱 为主题,在中国知网的数据库中进行中文搜索,浏览初步检索所得的文献,剔除评论以及与主题无关的文献,共得到文献135篇㊂2研究综述国内关于事理图谱的研究内容主要集中在2个大的方面,第1个是针对形成事理图谱本身的框架及算法进行优化,如图1;第2个是事理图谱在各个领域中的应用㊂图1事件抽取与事件关系抽取结构图F i g.1S t r u c t u r ed i a g r a mo f e v e n t e x t r a c t i o na n de v e n t r e l a t i o ne x t r a c t i o n2.1事理图谱框架事理图谱是一个事理逻辑库,描述了事件之间的演化规律和模式㊂从图论角度来说,事理图谱就是一个有向有环图,在这个图中,节点代表着事件,有向边代表事件之间的逻辑关系,比如顺承㊁因果和条件等关系㊂随着大数据时代的来临和人工智能研究的日趋深入,越来越多的工作都用计算机和机器来代替㊂学者们将绘制事理图谱的过程大致分为以下4个部分:事件抽取㊁事件关系抽取㊁事件泛化(图2)以及图谱可视化,其中一部分学者致力于研究事理图谱框架的优化与改进㊂图2 事件泛化示意图F i g .2 S c h e m a t i cd i a g r a mo f e v e n t ge n e r a l i z a t i o n 梁帅[1]使用p y t h o n 软件爬虫,爬取网络上关于疫情的实时新闻,构建出有关新冠疫情的语料库㊂其构建的新冠疫情事理图谱结构如图3所示㊂作者使用哈尔滨工业大学语言处理工具L T P (l a n g u a g e t e c h n o l i g yp l a tf o r m )得到语义角色词典,然后进行分词㊁数据的标注以及寻找种子触发词,且这种触发词基本都是动词㊂因为一句话中可能有多个种子词,但真正有重要意义的仅有一个,接下来作者又进行了种子词的删减㊂若通过人工进行删减将消耗大量的时间,因此,作者选用基于聚类的K N N (k -n e a r e s t n e i g h b o r )算法进行事件类型的识别并单独进行实验分析,使用依存句法与一定的规则抽取爬取和处理的句子中的论元信息㊂经过一系列的抽取后,在句子中的实物本体㊁事件触发词和事件元素间创造了依赖关系,并连接在一起㊂此文中论元抽取所用的方法是最大熵理论,并进行了实验验证㊂在论元抽取后,使用模式匹配法进行显式关系的识别和抽取,使用深度学习方法中的深层次捕捉识别方法进行隐式关系的识别和抽取,此文中用到的模型是A t t e n t i o n+B I L S T M (B i -d i r e c t i o n a ll o n g s h o r t -t e r m m e m o r y )+T T (t h r o u g h t i m e )㊂作者在事件泛化环节之前,添加了一步事件相似度的计算,将余弦相似度和杰卡德相似度相结合用于评估2个事件的相似程度,相似度高的2个事件将保存到最后的事理图谱中㊂最后,作者在计算好相似度的基础上进行事件泛化,构建好抽象事理图谱㊂张超[2]在‘面向电信诈骗领域的事理图谱构建关键技术研究“一文中对小样本构建事理图谱的算法进行改进,因现有主流的事件标注工具无法贴切研究内容,作者自己设计了文本标注工具,实现了分层次事件的标注,并进行实验证实此工具更加适合其研究领域㊂在事件抽取环节,作者提出了基于E R N I E -B I G R U -C R F (e n h a n c e d l a n g u a g er e p r e s e n t a t i o n w i t h i n f o r m a t i v ee n t i t i e s -b i d i r e c t i o n a l r e c u r r e n tn e u r a ln e t w o r k s -c o nd i t i o n a l r a n d o mf ie l d )的事件抽取模型,这种方法减少了原有方法的误差,提升了抽取关于电信诈骗领域的事件要素和事件触发词的准确率,在文章中作者也使用A C E 和T F G 数据集进行实验并将实验结果进行了展示与分析㊂在事件要素识别方面,作者使用的是T e m pa l t e –b a s e d U N I L M (u n i f i e d l a n g u a g em o d e l )模型并在小样本数据中进行训练测试,证明了这个模型在小样本下的准确性及优势㊂作者使用模式匹配方法和L T P 进行显隐性事件关系抽取,使用C E C 数据集实验和分析㊂事理图谱的可视化使用p y t h o n 库中的P y e c h a r t s 进行编码㊂廖豪劲[3]在‘基于特定场景事理图谱的知识问答系统的设计与实现“一文中使用基于深度学习的事件抽取模型O N -T L N N (o r d e r e dn e u r o n s -t r i g g e r -a w a r e l a t t i c en e u r a l n e t w o r k ),后又使用基于深度学习的有序神经元模型完成事件关系的抽取,都取得了良好的效果㊂‘基于事理图谱的事件分析方法研究与实现“一文中,石羽嘉[4]在事件关系抽取模块基于原有图3 新冠疫情事理图谱结构F i g .3 S t r u c t u r eo f t h eC O V I D -19r a t i o n a lm a p551 第2期 温学兵,等:事理图谱研究进展651沈阳师范大学学报(自然科学版)第41卷的依存句法提出了 事件依存图 ,这是一种新的结构,并基于依存图设计出事件因果关系㊁时序关系的B E G C(B i-l s t m e s-g a tc r f)模型㊂除此之外,该文另一个创新点是将事理图谱和G C N(g r a p h c o n v o l u t i o n a l n e t w o r k s)结合提出一种新模型,通过实验发现这个新模型有2个方面相较于原有主流模型有明显优点㊂作者基于事件依存图设计了一种事件关系抽取的B E G C模型并使用新闻语料库进行实验评估,取得了优异表现㊂倪德[5]在‘基于食品安全大数据的事理图谱构建研究“一文中,使用基于条件随机场的分词方法使分词模型的准确率提升至90.5%,再通过短句㊁词序列和短语3种方式进行事件抽取以更好地适用于事件泛化㊂葛任贤[6]在‘基于互联网知识抽取的汽车故障事理图谱构建方法“一文中采用基于正则化的触发词结合触发字匹配的方法识别抽取故障原因事件,解决了在汽车故障领域缺少较为完善的词典和语料库,以及汽车故障事件句子具有鲜明的领域特性的问题,并通过实验证明了该算法的有效性㊂由以上文献不难看出,构建事理图谱的过程较为复杂,大部分研究学者使用L T P等自然语言处理平台,使用N e o4j等工具进行数据可视化,并试图将多种模型结合用于事件关系抽取㊁事件泛化这2个环节,以提升它们的准确度㊂2.2事理图谱的应用作为一种工具,事理图谱被应用到越来越多的领域,也有越来越多的学者愿意将事理图谱进行改进并应用到自己的领域㊂赵文正等[7]在‘军事事理图谱构建与交互式分析工具“一文中,利用事理图谱使用户可以更加直观且高效地观察和分析军事情报,有效地提升了部队信息化指挥水平㊂王又辰等[8]提出将事理图谱应用于军事领域,以助力用户挖掘军事情报数据价值,提高作战人员的指挥决策效率㊂邓君等[9]以康养旅游为例,赖佳敏[10]以出境游为例 这些学者将事理图谱应用于旅游领域,希望使用此工具优化旅游路线,合理分配旅游资源㊂王晰巍等[11]使用 7㊃20 河南暴雨产生的网络舆情数据,田依林和李星[12]使用新冠肺炎所产生的网络舆情数据 这些学者将事理图谱应用到了突发事件的舆论分析中,大体流程如图4所示,希望充分发挥事理图谱在监测㊁预测及影响舆论方面中的价值[13]㊂赵一婷等[14]将事理图谱应用于初中教学领域,用于探究教师信息技术应用能力水平;庞敬文等[15]构建了小学数学教师信息技术应用能力事理图谱;唐烨伟等[16]以中小学优质课为数据使用事理图谱进行表征,挖掘课堂中的教学行为规律 这些学者将事理图谱应用到了分析中小学一线教学情况中,以促进提升教师的信息技术能力,更好地提高教学质量㊂孙盼[17]使用新浪新闻中的数据,李忠阳[18]使用中文出行理论和金融领域的数据,单晓红等[19]使用医疗网络舆情数据 这些学者将事理图谱应用到了事件的预测中,并致力于得到更高的准确性㊂事理图谱还被应用于航空㊁空气㊁社会学等各个领域,并发挥着不同的作用㊂图4舆情事理图谱演化路径F i g.4E v o l u t i o n p a t ho f p u b l i co p i n i o n r a t i o n a lm a p3结语通过对选取文献的分析,发现这些文献大部分来源于学术期刊,少部分来源于学位论文,极少数来源于会议㊂多数提升算法性能的文章都来源于学术论文,而这些作者所学专业基本都与计算机有关,有一定计算机方面的基础,而应用类文献基本来源于期刊,多数是简单地将图谱进行应用,或者在知识图谱上进行完善,所使用的数据及方法并未完全贴近自己所研究的领域,这就可能导致结果不准确,可参考性低㊂甚至还有论文只是希望或者预测事理图谱可以应用于自己的领域并取得好的结果,并未真正地实践㊂分析认为,事理图谱在应用时对作者的编程能力要求较高,没有固定或者适用面广泛的模型和应用提供给跨领域的学者㊂在这种情况下,很多学者可能在实验初始获取数据这方面就遇到了较大的困难㊂在应用方面,在大数据量㊁多表达方式的时代背景下,越来越多的数据通过字㊁图结合,字㊁音结合等多种形式来共同表达,而事理图谱应用的领域基本都只是以文字为数据,例如新闻集㊁网络游记等㊂大部分可靠重要的数据在获取时就已经丢失,如果这个问题被解决,事理图谱将会被用于越来越多的领域,并拥有更高的准确性和可信度㊂参考文献:[1]梁帅.面向新冠疫情的事理图谱构建研究[D ].南京:南京邮电大学,2022.[2]张超.面向电信诈骗领域的事理图谱构建关键技术研究[D ].北京:中国人民公安大学,2022.[3]廖豪劲.基于特定场景事理图谱的知识问答系统的设计与实现[D ].北京:北京邮电大学,2021.[4]石羽嘉.基于事理图谱的事件分析方法研究与实现[D ].北京:北京邮电大学,2021.[5]倪德.基于食品安全大数据的事理图谱构建研究[D ].武汉:湖北大学,2019.[6]葛任贤.基于互联网知识抽取的汽车故障事理图谱构建方法[D ].广州:广东技术师范大学,2022.[7]赵文正,王羽,姜晓夏,等.军事事理图谱构建与交互式分析工具[J ].指挥信息系统与技术,2022,13(3):5964.[8]王又辰,李墈婧,田宗凯,等.事件驱动的军事情报智能分析及推演技术[C ]ʊ中国指挥与控制学会.第十届中国指挥控制大会论文集(上册).北京:兵器工业出版社,2022:708713.[9]邓君,彭珺,孙绍丹,等.基于事理图谱的游记文本知识发现[J ].现代情报,2022,42(7):105113. [10]赖佳敏.基于事理图谱的意图识别方法研究[D ].上海:华东师范大学,2022.[11]王晰巍,王小天,李玥琪.重大突发事件网络舆情U G C 的事理图谱构建研究[J ].图书情报工作,2022,66(16):1323. [12]田依林,李星.基于事理图谱的新冠肺炎疫情网络舆情演化路径分析[J ].情报理论与实践,2021,44(3):7683.[13]A N I T HAG ,J Y O T H IK ,S U S M I T HA VG ,e t a l .A n a l y z i n g g e o g r a p h i c a l e v e n t sm a p re d u c e [J ].I J E T ,2018,7(3):237237.[14]赵一婷,钟绍春,唐烨伟,等.数据驱动下初中化学教师信息技术应用能力测评事理图谱研究[J ].现代教育技术,2021,31(8):5059.[15]庞敬文,刘东波,卜凡丽,等.基于智慧课堂环境的小学数学教师信息技术应用能力测评事理图谱研究[J ].现代教育技术,2022,32(2):8189.[16]唐烨伟,赵一婷,陆淑婉,等.基于教学行为的教师信息技术应用能力测评事理图谱研究[J ].远程教育杂志,2020,38(5):90100.[17]孙盼.基于事理图谱的脚本事件预测方法研究[D ].北京:北京交通大学,2021.[18]李忠阳.面向文本事件预测的事理图谱构建及应用方法研究[D ].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2021.[19]单晓红,庞世红,刘晓燕,等.基于事理图谱的网络舆情演化路径分析[J ].情报理论与实践,2019,42(9):99103.751 第2期 温学兵,等:事理图谱研究进展。
从知识图谱到事理图谱
Outline
• Motivation of Event Evolutionary Graph • Related Work • Our Efforts on Event Evolutionary Graph • Conclusion
Two Relevant Research Fields
• Statistical Script Learning • Event Relation Recognition
– Temporal relation recognition – Causal relation recognition
Statistical Script Learning
• A very relevant research field to EEG
• Development Stage
– In 1975, American researcher Schank proposed the concept of Script
representations – “go to somewhere”, “do things”, “eat”are unreasonable or incomplete events
representations
Sequential Relation between Events
• The sequential relation (顺承关系) between two events refers to their partial temporal orderings
Three Topology Structures of EEG Tree structured EEG under the scenario of “plan a wedding”.
知识图谱技术的理论和实践
知识图谱技术的理论和实践在信息时代的今天，人们面对的数据量越来越庞大，而从海量数据中获取有用的信息却成为了人们不可回避的难题。
然而，知识图谱技术的出现为解决这个难题带来了新的可能。
本文将从理论和实践两方面，为大家分享知识图谱技术的相关知识。
一、理论1.1 概念解析知识图谱，又称为语义网络，是一种用于结构化信息的图形数据库，旨在为计算机系统提供集成的、可共享、可重用的数据表示、概念模型和推理机制。
知识图谱采用一种图形结构来存储知识，每个节点代表一个实体，每条边代表实体之间的关系。
1.2 技术原理知识图谱技术的实现离不开语义网技术的支持。
语义网是一种用于互联网的语义化技术，旨在为机器理解和交互人类语言提供框架和标准。
知识图谱可以通过语义网技术将海量数据转化为结构化的数据，并通过自然语言处理技术提取实体和关系，最终构建出一个具有良好可读性和可扩展性的知识图谱。
1.3 应用领域知识图谱技术在很多领域都进行了实际应用，比如搜索引擎、推荐系统、智能客服、智能问答等。
在搜索引擎领域，知识图谱技术可以为用户提供更为准确和全面的搜索结果，提高搜索体验；在推荐系统领域，知识图谱技术可以更好地理解用户需求并向用户提供定制化服务。
二、实践2.1 数据清洗在构建知识图谱前，需要对原始数据进行清洗过滤，确保数据的质量和可靠性。
数据清洗的主要目的是去除脏数据，提高数据的精确度和一致性。
数据清洗需要借助数据挖掘和机器学习技术，对原始数据进行分析和处理。
2.2 实体抽取实体抽取是知识图谱技术的重要组成部分，通过实体抽取可以从文本中自动抽取出实体信息，并建立实体之间的关系。
实体抽取需要借助自然语言处理和机器学习技术，对文本进行分词、词性标注、命名实体识别等处理。
2.3 关系抽取关系抽取是知识图谱技术的另一重要组成部分，通过关系抽取可以自动抽取出实体之间的关系，并用图谱的方式描述实体之间的联系。
关系抽取需要借助自然语言处理技术，对句子进行分析和理解，从中抽取出实体之间的关系。
把知识变成图谱一共需要花几步89页全网最全清华知识图谱报告花图谱
《把知识变成图谱一共需要花几步?89页全网最全清华知识图谱报告:花图谱》摘要：级体分别人、货、场、科知识、行业竞对、品质、类目、质和舆情，、知识获取知识获取包括了实体识别与链接、实体关系学习、以及事件知识学习，、知识图谱询和推理计算知识图谱以图（Gr）方式展现实体、事件及其关系智东西（公众zx） | 智东西参知识图谱（Klg Gr）是人工智能重要分支技术它0年由谷歌提出成建立规模知识杀手锏应用、然语言处理、智能助手、电子商等领域发挥着重要作用知识图谱与数据、深学习这三“密武器”已成推动和人工智能发展核心驱动力期智能参我们推荐清华学人工智能研究院、北京智人工智能研究院、清华工程院知识智能合研究心合推出人工智能知识图谱报告详细了知识图谱这人工智能技术分支概念、技术、应用、与发展趋势如想收藏报告（清华r人工智能知识图谱）可以前往r官获取下以下智能参整理呈现干货知识图谱概念与分类知识图谱（Klg Gr）0年由谷歌提出并成功应用引擎当它以结构化形式描述客观世界概念、实体及其关系将信息表达成更接近人类认知世界形式提供了种更地组织、管理和理海量信息能力知识图谱分类方式很多例如可以通知识种类、构建方法等划分从领域上说知识图谱通常分两种通用知识图谱、特定领域知识图谱▲知识图谱示图常见知识图谱示图主要包含有三种节实体、概念、属性实体指是具有可区别性且独立存某种事物如某人、某座城市、某种植物、某件商品等等世界万物由具体事物组成指实体实体是知识图谱基元素不实体存不关系概念指是具有种特性实体构成集合如国、民族、籍、电脑等属性则用区分概念特征不概念具有不属性不属性值类型对应不类型属性边如属性值对应是概念或实体则属性描述两实体关系称对象属性；如属性值是具体数值则称数据属性知识图谱三型应用现以商业引擎公司首巨头已识到知识图谱战略义纷纷投入重兵布局知识图谱并对引擎形态日益产生重要影响如何根据业设计实现知识图谱应用并基数据特进行优化调整是知识图谱应用关键研究容知识图谱型应用包括语义、智能问答以及可视化策支持三种、语义当前基关键词技术知识图谱知识支持下可以上升到基实体和关系检称语义语义可以利用知识图谱可以准确地捕捉用户图进而基知识图谱知识传统遇到关键语义多样性及语义消歧难题通实体链接实现知识与档混合检语义检要考虑如何然语言输入带表达多样性问题要语言实体歧义性问题借助知识图谱语义检要直接给出满足用户图答案而不是包含关键词相关页链接、智能问答问答系统（Q rgQ）是信息种高级形式能够让计算机动回答用户所提出问题不现有引擎问答系统返回用户不再是基关键词匹配相关档排序而是精准然语言形式答案智能问答系统被看作是信息颠覆性技术亦被认是机器具备语言理能力主要验证手段智能问答要针对用户输入然语言进行理从知识图谱或目标数据给出用户问题答案其关键技术及难包括准确语义析、正确理用户真实图、以及对返回答案评分评定以确定优先级顺序3、可视化策支持可视化策支持是指通提供统图形接口结合可视化、推理、检等用户提供信息获取入口例如策支持可以通图谱可视化技术对创投图谱初创公司发展情况、投机构投偏等信息进行通节探、路径发现、关探寻等可视化分析技术展示公司全方位信息可视化策支持要考虑关键问题包括通可视化方式辅助用户快速发现业模式、提升可视化组件交友程、以及规模图环境下底层算法效率等通用知识图谱与特定领域知识图谱、通用知识图谱通用知识图谱可以形象地看成面向通用领域“结构化科知识库”其包含了量现实世界常识性知识覆盖面极广由现实世界知识丰富多样且极其庞杂通用知识图谱主要强调知识广通常运用科数据进行底向上（）方法进行构建下图展示即是常识知识库型知识图谱国外B使用固定模式从维基科抽取信息实体当前拥有7种语言超两千八万实体以及数亿R三元组；G则整合维基科与r规模体拥有0种语言约59万实体00万事实国Z从开放科数据抽取结构化数据当前已融合了包括科、动科、维基三科数据拥有000万实体数据、亿两千万R三元组、领域知识图谱应用领域知识图谱常常用辅助各种复杂分析应用或策支持多领域有应用不领域构建方案与应用形式则有所不以电商例电商知识图谱以商品核心以人、货、场主要框架目前共涉及9类级体和7类二级体级体分别人、货、场、科知识、行业竞对、品质、类目、质和舆情人、货、场构成了商品信息流通闭环其他体主要给予商品更丰富信息描述上图描述了商品知识图谱数据模型数据包含国国外数据商业国数据线上线下等多数据目前有亿级节和亿级关系边电商知识图谱这商品“脑”应用场景就是导购而所谓导购就是让消费者更容易到他想要东西比如说买输入“我要件漂亮真丝丝巾”“商品脑”会通语法词法分析提取语义要“”、“漂亮”、“真丝”、“丝巾”这些关键词从而买到合适商品导购让发现更简单“商品脑”还学习了量行业规与国标准比如说全棉、低糖、低嘌呤等外它还有与俱进优“商品脑”可以从公共媒体、专业社区信息识别出近期热词跟踪热词变化由运营确认是否成热词这也是什么买输入斩男色、禁忌吻、流苏风等热词出现了己想要商品智能“商品脑”还能通实学习构建出场景比如输入“海边玩买什么”结就会出现泳衣、游泳圈、防晒霜、沙滩裙等商品知识工程五发展阶段知识图谱技术属知识工程部分99年图灵奖获得者、知识工程建立者费根鲍姆给出了知识工程定义——将知识集成到计算机系统从而完成只有特定领域专才能完成复杂任回顾知识工程这四十多年发展历程我们可以将知识工程分成五标志性阶段前知识工程期、专系统期、万维0期、群体智能期、以及知识图谱期如下图所示）950970期图灵测试—知识工程诞生前期这阶段主要有两方法主义和连结主义主义认物理系统是智能行充要条件连结主义则认脑（神元及其连接机制）是切智能活动基础这期知识表示方法主要有逻辑知识表示、产生式规则、语义络等）970990期专系统—知识工程蓬勃发展期由通用问题强调利用人问题能力建立智能系统但是忽略了知识对智能支持使人工智能难以实际应用发挥作用从70年开始人工智能开始向建立基知识系统通“知识库+推理机”实现机器智能这期知识表示方法有新演进包括框架和脚等80年代期出现了很多专系统开发平台可以助将专领域知识变成计算机可以处理知识3）990000期万维0990年到000年期出现了很多人工构建规模知识库包括广泛应用英r采用阶谓词逻辑知识表示常识知识库以及b 0万维产生人们提供了开放平台使用L定义容通超链接把连接起使得众可以共享信息3提出可扩展标记语言XL实现对档容结构通定义标签进行标记环境下规模知识表示和共享奠定了基础）000006期群体智能万维出现使得知识从封闭知识走向开放知识从集构建知识成分布群体智能知识原专系统是系统部定义知识现可以实现知识相链接可以通关产生更多知识而非完全由固定人生产这程出现了群体智能型代表就是维基科实际上是用户建立知识体现了众用户对知识贡献成今天规模结构化知识图谱重要基础5）006年至今知识图谱—知识工程新发展期“知识就是力量”将万维容化能够智能应用提供动力机器可理和计算知识是这期目标从006年开始规模维基科类富结构知识出现和络规模信息提取方法进步使得规模知识获取方法取得了巨进展当前动构建知识库已成语义、数据分析、智能推荐和数据集成强产型行业和领域正得到广泛使用型例子是谷歌收购rb0年推出知识图谱（Klg Gr）bk图谱r r以及商业、金融、生命科学等领域特定知识库上表展示是知识图谱领域0相关重要国际学术会议这些会议知识图谱领域研究方向、技术趋势与学者研究成提供重要信息把知识变成图谱共要花几步？知识图谱技术是知识图谱建立和应用技术参考国信息学会语言与知识计算专委会发布《知识图谱发展报告08年版》报告将知识图谱技术分知识表示与建模、知识获取、知识融合、知识图谱询和推理计算、知识应用技术、知识表示与建模知识表示将现实世界各类知识表达成计算机可存储和计算结构机器必须要掌握量知识特别是常识知识才能实现真正类人智能目前随着然语言处理领域词向量等嵌入（bg）技术手段出现采用连续向量方式表示知识研究（r翻译模型、、L、、L以及神络模型等）正逐渐取代与上述以逻辑基础知识表示方法相融合成现阶段知识表示研究热更重要是知识图谱嵌入也通常作种类型先验知识辅助输入到很多深神络模型用约束和监督神络训练程如下图所示相比传统人工智能知识图谱代基向量知识表示方法不仅能够以三元组基础较简单实用知识表示方法满足规模化扩展要还能够作数据分析系统重要数据基础助这些数据更加易与深学习模型集成随着以深学习代表表示学习发展面向知识图谱实体和关系表示学习也取得了重要进展知识表示学习将实体和关系表示稠密低维向量实现了对实体和关系分布式表示已成知识图谱语义链接预测和知识补全重要方法知识表示学习是近年研究热研究者提出了多种模型学习知识库实体和关系表示不其关系路径建模工作较初步关系路径可靠性计算、语义组合操作等方面还有很多细致考察工作要完成、知识获取知识获取包括了实体识别与链接、实体关系学习、以及事件知识学习）实体识别与链接是知识图谱构建、知识补全与知识应用核心技术也是海量分析核心技术计算机类人推理和然语言理提供知识基础实体识别是理义基础也就是识别指定类别实体程可以检测新实体并将其加入到现有知识库）实体关系识别是知识图谱动构建和然语言理基础实体关系定义两或多实体某种系用描述客观存事物关关系实体关系学习就是动从检测和识别出实体具有某种语义关系也称关系抽取实体关系抽取分预定义关系抽取和开放关系抽取预定义关系抽取是指系统所抽取关系是预先定义如上下位关系、国—首都关系等开放式关系抽取不预先定义抽取关系类别由系统动从发现并抽取关系3）事件知识学习就是将非结构化然语言所表达事件以结构化形式呈现对知识表示、理、计算和应用义重事件是促使事物状态和关系改变条件是动态、结构化知识目前已存知识（如谷歌知识图谱）所描述多是实体以及实体关系缺乏对事件知识描述3、知识融合知识图谱可以由任何机构和人由构建其背数据广泛、质量参差不齐导致它们存多样性和异构性语义集成提出就是了能够将不知识图谱融合统、致、简洁形式使用不知识图谱应用程序交建立操作性常用技术包括体匹配（也称体映射）、实力匹配（也称实体对齐、对象公指消）以及知识融合等语义集成常见流程主要包括输入、预处理、匹配、知识融合和输出5环节如上图所示众包和主动学习等人机协作方法是目前实例匹配研究热这些方法雇佣普通用户通付出较人工代价获得丰富先验数据从而提高匹配模型性能随着表示学习技术诸如图像、视频、语言、然语言处理等领域成功些研究人员开始着手研究面向知识图谱表示学习技术将实体、关系等换成低维空实质向量（即分布式语义表示）并知识图谱补全、知识库问答等应用取得了不错效与近年强化学习也取得了些列进展如何语义集成运用强化学习逐渐成新动向、知识图谱询和推理计算知识图谱以图（Gr）方式展现实体、事件及其关系知识图谱存储和询研究如何设计有效存储模式支持对规模图数据有效管理实现对知识图谱知识高效询知识推理则从给定知识图谱推导出新实体跟实体关系知识计算具有重要作用如知识分类、知识校验、知识链接预测与知识补全等知识图谱推理可以分基推理和基统计推理人工智能研究基推理般是基逻辑（阶谓词逻辑或者命题逻辑）或者逻辑变异（比如说缺省逻辑）基推理可以从已有知识图谱推理出新实体关系可用建立新知识或者对知识图谱进行逻辑冲突检测基统计方法般指关系机器学习方法即通统计规律从知识图谱学习到新实体关系发展趋势与挑战整体而言知识图谱领域发展将会持续呈现特色化、开放化、智能化趋势更发挥现有知识图谱知识表达、知识优势与其他技术（信息推荐、事理图谱、机器学习、深学习等）虽然当下巨头们已识到知识图谱战略义纷纷投入重兵布局知识图谱但是我们也强烈地感受到知识图谱还处发展初期多数商业知识图谱应用场景非常有限例如狗、知立方更多聚焦娱乐和健康等领域根据各引擎公司提供报告看了保证知识图谱准确率仍然要知识图谱构建程采用较多人工干预如何合理设计表示方案更地涵盖人类复杂化、多样化知识？如何准确、高效地从数据萃取知识？如何将存量噪声和冗余知识有机融合起建立更规模知识图谱？如何有效实现知识图谱应用利用知识图谱实现深知识推理提高规模知识图谱计算效率和应用场景？段知识图谱将是数据智能前沿研究问题这些重要开放性问题亟待学术界和产业界协力下面两图是r数据平台绘制知识图谱领域近期与全局热词汇由以上两图可知知识库、信息检、数据挖掘、知识表示、社会络等方向知识图谱领域热长盛不衰除外信息提取、询应答、问题回答、机器学习、概率逻辑、实体消歧、实体识别、询处理、策支持等方向研究热近年逐渐上升概念图、引擎、信息系统等方向热逐渐消退智东西认知识图谱驱动下以智能客、智能语音助手等首应用正成首批人工智能技术落地变现先锋部队知识图谱也因成了各人工智能与公司兵必争地它与数据、深学习起成推动和人工智能发展核心驱动力不正如报告提到目前了保证准确率知识图谱构建程仍然要采用较多人工干预；知识图谱还处发展初期商业应用场景有限有待进步开拓。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
and their relations
and their relations
Organization Form
Directed Graph
Directed Graph
Main Knowledge Form
Determinary of Knowledge
Event evolutionary logics and transition probability
– EEG is a knowledge base of event evolutionary logics, which describes the event evolutionary principles and patterns
– 事理图谱是一个事理逻辑知识库，描述事件之间的演化规律和模式
• Structurally: EEG is a Directed Cyclic Graph, whose nodes are events, and edges stand for the sequential and causal relations (顺承和因果) between events.
– Traditional event extraction and classification tasks, ACE, KBP – Topic detection and tracking
• Events in EEG:
– Not specific but abstract events – Represent as general, semantic complete predicate-phrases or segments – “have hot pot”, “watch movies”, “go to the airport” are reasonable event
Outline
• Motivation of Event Evolutionary Graph • Related Work • Our Efforts on Event Evolutionary Graph • Conclusion
Motivation of Event Evolutionary Graph
从知识图谱到事理图谱
From Knowledge Graph to Event Evolutionary Graph
Ting Liu Research Center for Social Computing and Information Retrieval
2017.11.05，China·Beijing
EEG
Consumption Intention Mining
Dialogue Generation
Differences and Relations between EEG and KG
Event Evolutionary Graph
Knowledge Graph
Research Target
Predicate-Events (谓词性事件) Noun-Entities (名词性实体)
• Essentially: EEG is a knowledge base of event evolutionary logics, which describes the event evolutionary principles and patterns
Applications of Event Evolutionary Graph
Knowledge Graph
Nodes Are Entities
Event Evolutionary Graph
Nodes Are Events
Google Knowledge Graph
What is Event Evolutionary Graph？
• Event Evolutionary Graph (EEG) ：事理图谱
• Most existing knowledge bases foucs on “concepts and their relations”, and failed to mine “event evolutionary logics”
• Event evolutionary logics (development principles and patterns between events) are valuable commonsense knowledge, mining this kind of knowledge is crucial for understanding human behaviour and social development
• Large-scale EEG can have big application potentials as traditional Knowledge Graph.
Decision Making System
Question Answering
Event Prediction
Commonsense Reasoning
Entities’ attributes and their relations
Most event evolutionary logics are Most relations between
not deterministic
entities are deterministic
Event Definition in EEG
• EEG can be applied to several downstream tasks, including event prediction, commonsense reasoning, consumption intention mining, dialogue generation, question answering, decision making system and so on.
• Events in ACE: An event is a specific occurrence involving participants. An event is something that happens. An event can frequently be