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[目的/意义]利用政务微博信息构建自然灾害知识图谱,旨在为相关部门加强自然灾害事件的管理提供知识层面的参考价值。[方法/过程]以森林火灾事件为例,选取政务微博信息资源,首先使用LDA主题模型划分微博资源主题;其次构建自然灾害知识图谱的模式层和数据层,包括本体构建、实体抽取、关系抽取和数据融合等环节;最后使用Neo4j图数据库实现自然灾害知识图谱的存储与检索,实现自然灾害信息的组织与可视化。[结果/结论]构建了基于主题划分的自然灾害知识图谱,实现了自然灾害信息的主题知识关联与规范化处理,对提升政府部门防范与管理自然灾害的科学决策水平具有积极作用。 相似文献
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[目的/意义]知识图谱已经成为海量信息资源知识组织的新形态。将知识图谱应用于虚拟学术社区用户生成内容知识组织中,对于虚拟学术社区知识发现及服务具有重要意义。[方法/过程]提出一种基于知识图谱的虚拟学术社区用户生成内容知识共聚框架。首先,运用Word2Vec词向量模型对虚拟学术社区用户生成内容数据集进行词向量表示;其次,基于双向长短记忆神经网络模型与条件随机场识别出虚拟学术社区用户生成内容中的命名实体,基于双向门控循环单元与注意力机制进行实体关系抽取;最后,借助Neo4j图数据库对知识共聚的结果进行可视化展示,并采集丁香园心血管论坛的学术交流帖子,对提出的知识共聚框架进行实证分析。[结果/结论]基于知识图谱的虚拟学术社区用户生成内容知识共聚方法能够有效序化重组虚拟学术社区知识资源,细粒度挖掘和揭示不同类型的知识单元和知识关联,有助于为虚拟学术社区智能知识服务提供语义理解和人工智能的基础。 相似文献
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[目的/意义]知识图谱作为近年来大数据、人工智能技术飞速发展背景下出现的知识探索、推理发现的新兴技术,对专利检索新业务形态开展,提升业务效率减轻人工负担有着广阔的应用前景。[方法/过程]通过对知识图谱构建流程、技术架构与专利文献业务特点分析结合,对知识图谱语义模型在低质量专利检索和可视化等场景应用进行了探讨。[结果/结论]知识图谱在专利检索场景中适用性较强,相关技术环境/工具成熟,同时其垂直领域多知识体系特点,其语义模型构建还需要高质量文献和专家进行协助和迭代。 相似文献
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[目的/意义]政务微博与政务新媒体的发展问题是一个新的社会热点与学术议题,对该领域的研究成果进行阶段性梳理,有利于厘清政务微博未来的研究方向,从而推动政务微博在舆论环境、媒体格局、传播方式不断变化的今天更好地发挥应有的作用。[方法/过程]文章基于CiteSpace进行文献计量,绘制出政务微博研究科学知识图谱,并结合文献的深度研读,归纳出已有研究的主要内容。[结果/结论]研究发现,已有研究形成了较为明显的演化链条："政务微博——政务微信——政务新媒体",在时间上可划分为较清晰的3个阶段。整体研究呈现出研究对象内涵的不断拓展、研究内容的逐渐丰富、研究方法的更加多元等特征与趋势。未来,就如何构建政务微博制度文化、如何进一步发挥政务微博的服务功能、如何形成与发展微博矩阵或新媒体矩阵、如何搭建政务新媒体政策体系等问题仍需要深入研究。 相似文献
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[目的/意义]基于文献计量学和文本挖掘方法探索与某领域相关的学科交叉知识图谱的新思路。[方法/过程]提出可视化学科多样性测度指数和主题模型的领域学科交叉知识图谱研究框架，基于Science Overlay Map和嵌入领域本体的LDAvis进行领域学科交叉知识图谱的构建，并以纳米科技领域为例，验证学科交叉知识图谱研究框架的有效性和适用性。[结果/结论]基于Science Overlay Map的领域学科交叉科学地图，从全学科的角度展示纳米科技领域与其他学科的交叉情况，基于LDAvis结合领域本体的学科交叉主题交互图则聚焦具体的学科交叉主题和主题之间的相互关系，二者的结合可以从宏观和微观上更清晰地把握纳米科技领域与其他学科的交叉情况。本研究可以弥补学科交叉主题识别结果不容易被解释的局限性，为领域学科交叉知识图谱研究提供了一种解决方案的新视角。 相似文献
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[目的/意义]随着知识图谱在互联网领域中的成功应用,使得知识图谱的应用迅速向垂直领域传播与扩散,越来越得到垂直领域的重视。我国各个领域经历了40多年的信息化建设,导致了一大批阻碍信息共享的"信息孤岛",其根本原因是领域没有给予标准化足够的重视。无独有偶,40年后的今天,领域又一次无法回避知识表示中的标准化难题!目前知识图谱构建主要关注点在于知识图谱的构建技术,却很少考虑知识图谱构建中的语义标准化问题。[方法/过程]文章在对国内外语义知识标准化相关内容研究的基础上,提出了领域知识图谱构建中应当遵循的五层标准体系模型,该模型融合了国内外领域相关的元数据与本体标准,揭示出知识图谱构建中以元数据标准为核心的重要思想,指导领域选择标准词汇的方法,使得领域所构建的知识图谱实现标准化,从而为知识的共享与互操作奠定基础。[结果/结论]在石油术语知识图谱构建过程以该标准体系模型作指导,实现了石油术语知识图谱标准构建,从而验证了标准体系模型的合理性与正确性,文中提出的观点和标准体系模型具有创新性。 相似文献
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[目的/意义]基于知识图谱与分面检索能够实现健康信息的有效组织,解决其多源异构、专业知识门槛高、语义歧义等方面的问题,从而帮助用户降低专业性医疗知识的使用门槛,引导用户更快获取资源。[方法/过程]将知识图谱与分面检索相结合,构建基于医学知识图谱的慢性病在线医疗社区分面检索模型,主要包括分面体系构建、分面与焦点排序以及分面展现控制3个步骤,并以百度贴吧自闭症吧为数据来源对分面检索原型予以实现。[结果/结论]所构建的自闭症分面检索原型系统应用效果较好,提高了用户检索的效率与质量。提出的分面检索模型对完善健康信息服务等相关理论和方法具有一定推动作用。 相似文献
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[目的/意义]探索基于知识图谱的网络社区学术资源深度聚合的理论和方法,为网络学术社区知识细粒度组织、知识服务实践提供思路引导和新视角。[方法/过程]首先梳理了知识图谱和学术资源聚合的研究进展,从价值需求主体的角度剖析网络社区学术资源聚合的应用价值;然后明确网络社区学术知识图谱的构建流程,构建出基于知识图谱的网络社区学术资源深度聚合框架,并介绍知识富关联关系提取方法;最后设计个体用户画像、语义智能检索、分面式导航三种应用模式。[结果/结论]知识图谱能够较好地应用于学术资源深度聚合,支持网络社区的高级知识服务应用,基于知识图谱的网络社区学术资源深度聚合框架对学术类网络社区平台优化资源配置、有效知识创新服务具有重要参考价值。 相似文献
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【目的/意义】本文提出了借助知识图谱的知识互联和可视化分析等功能,为公共危机事件智能治理提供知
识支撑的观点。【方法/过程】以“港独”为例,从新华网、人民网、中国新闻网等“港独”新闻语料中抽取实体,构建公
共危机事件知识图谱模型。从知识图谱本体构建和实体数据填充两个方面,对“港独”知识图谱的实体抽取、关系
抽取、知识融合、知识加工和知识推理等构建环节进行重点论述和实践,最后,利用Neo4j数据库实现知识存储,生
成的“港独”知识图谱。【结果/结论】通过Cypher语句对“港独”知识图谱进行查询,能够呈现可视化语义网结构图,
利于知识隐重发现。【创新/局限】本文的创新之处在于把知识图谱技术应用于公共危机事件治理中,为其智能查
询和决策分析提供数据支持。在今后实践中,数据源的选取不必局限于网络新闻语料,还可以适当对“港独”人员
的微博、微信、论坛中的信息进行采集和抽取,以此扩大知识关联,从而更为全面、高效地进行公共危机事件智能
治理。 相似文献
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[目的/意义]准确把握公众微博评论中所反映的公众观点并总结舆论焦点,有助于及时获取和引导社会舆情态势,对政府公信力、快速响应能力及执行力提升具有支撑作用。[方法/过程]文章针对当前政府微博评论社会功能发挥的现实要求和其文本特征挖掘的技术需求,从基于深度学习的文本智能语义理解和挖掘出发,提出了适用的细粒度四元组标注策略,构建了政府微博评论观点抽取与焦点呈现的深度学习模型POF-BiLSTM-CRF,即通过细粒度标注策略确定、Word2vec训练词向量、BiLSTM评论特征学习进行标签及其概率输出、CRF学习上下文实现微博评论标注优化,以及观点聚类和主题词提取后最终呈现舆论焦点。[结果/结论]针对"中国警方在线"微博评论的实验表明,文章所提研究框架和模型能够有效进行舆论观点的智能化提取,为快速把握公众观点及为政府决策提供了参考。 相似文献
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[目的/意义]为满足用户多层次、多粒度的知识获取需求，图书馆文献资源组织的对象由文献单元逐步向知识单元转变。[方法/过程]文章在研究单元信息概念和表示模型的基础上，提出基于本体和关联数据的单元信息知识组织框架，并深入探讨了实现单元信息语义组织的核心步骤。以中医养生领域为例，阐述单元信息知识组织语义模型的应用过程。[结果/结论]本文构建的单元信息知识组织模式，是实现单元信息细粒度组织、语义化揭示以及多维度关联的有效途径。该研究可为特定领域单元信息的语义应用提供参考。 相似文献
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[目的/意义]旨在全面了解创新政策研究现状和未来发展方向,准确把握创新政策的研究热点,推动我国创新型国家建设。[方法/过程]以Web of Science数据库中创新政策领域文献为数据源,采用文献计量和知识图谱的方法,分别从文献计量、合作网络以及研究内容3个层面进行统计分析,并绘制可视化知识图谱,全方位展示了目前创新政策领域研究的发展现状。[结果/结论]创新政策领域的相关研究成果主要集中以英国和美国为代表的欧美发达国家的高校学者手中,团队合作尚未形成规模;研究热点主要集中在促进产业经济可持续发展、区域创新政策发展、创新政策影响评价、国家创新政策、创新政策发展趋势以及创新政策合作网络等方面。 相似文献
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[目的/意义]实体语义关系分类是信息抽取重要任务之一，将非结构化文本转化成结构化知识，是构建领域本体、知识图谱、开发问答系统、信息检索系统的基础工作。[方法/过程]本文详细梳理了实体语义关系分类的发展历程，从技术方法、应用领域两方面回顾和总结了近5年国内外的最新研究成果，并指出了研究的不足及未来的研究方向。[结果/结论]热门的深度学习方法抛弃了传统浅层机器学习方法繁琐的特征工程，自动学习文本特征，实验发现，在神经网络模型中融入词法、句法特征、引入注意力机制能有效提升关系分类性能。 相似文献