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大规模中国历代存世典籍知识图谱构建研究 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的/意义]探索构建中国历代存世典籍知识图谱,以为研究者挖掘海量古籍书目数据背后隐藏的知识提供一站式平台,拓展古籍知识服务内涵,同时,大规模的典籍知识图谱也是机器智能的重要基础。[方法/过程]通过知识图谱技术对中国历代存世典籍进行知识组织,从需求层、模型层、应用层3部分构建一个典籍知识图谱框架模型,通过人机协作进行典籍数据抽取及多源数据融合,完成数据的整理,并对典籍知识图谱实体类型及属性、典籍知识图谱实体关系及类型进行分析与定义。[结果/结论]所构建的典籍知识图谱包含649549种古籍实体、221783位典籍责任者、1498383个古籍版本、13960个地名节点,形成了一个立体、多维、多用途的古籍知识关联网络,对全球目前存世的主要中国历代典籍书目信息进行了较全面描述。 相似文献
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数字人文的兴起为红色文献的保护和传承提供了新的技术与方法。文章引入知识本体与知识图谱,对皖西红色文献进行细粒度关联,进而加快皖西红色文献数字化开发进程,为实现皖西红色文献资源的知识关联、聚合、发现提供新路径。以“书目框架模型”（BIBFRAME）为核心,构建知识本体的核心词表,从“文献”和“内容”两个层次设计实体的语义关联;依据知识本体的结构,抽取皖西红色文献中的实体及其关联,构建红色文献数据库,并自定义检索任务来模拟真实的检索需求;以“六霍起义”、革命英雄“舒传贤”和“红色事件地点分布”为主题,构建知识图谱并基于图谱进行知识发现。结果表明,知识本体可以有效提取皖西红色文献的实体数据并联结知识图谱以协助研究者进行文献检索与知识发现,佐证了以知识本体为代表的数字人文技术方法在红色文献研究中的使用价值与应用价值。 相似文献
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[目的/意义]大数据时代给传统知识管理带来了变革，为适应大数据时代的到来，需要重新认识和定位知识管理过程，应用大数据技术工具构建新的知识管理模型，以应对知识管理的更新与挑战。[方法/过程]通过梳理数据到知识的形成过程，结合大数据的4V特征，了解知识管理所需的大数据技术工具，并将大数据时代的知识管理划分为知识生产、知识积累、知识交流、知识应用4个阶段，结合大数据技术工具的使用，构建新的知识管理模型，提出应对碎片整合、应用价值、硬件支撑、隐私伦理等问题的对策。[结果/结论]大数据的发展推动了知识管理过程从传统模型向技术模型的转型，大数据时代的知识管理模型与大数据技术的使用紧密相关，强调从海量碎片化数据中提炼知识价值，并更有效地辅助组织决策，为此，需要做好硬件设施支撑和信息安全保障，将大数据技术与小样本分析相结合，推动知识管理走向新的层次。 相似文献
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大数据发展背景下,档案知识服务面临着海量管理与精准投放的供需矛盾,因而需要档案馆方针对性匹配用户知识需求,破除服务方式桎梏。通过比较现有推荐算法类型,分析档案知识推荐系统运用DKN算法的技术适配和价值契合,阐明特征工程中档案知识图谱的建构及DKN算法模型建构,根据系统结构理论,设计出基于DKN推荐算法的档案知识推荐系统架构及其安全架构。 相似文献
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本文为解决领域科技文献与专题价值的割裂问题提出深度融合科技文献、科研活动等科研对象与领域专题数据资源的图谱构建方法。通过主题词关联设计,构建包含期刊论文、期刊、科研机构、科研人员及专题实体类型的科研本体,选取机器学习专题构建科研知识图谱,并基于图数据库Neo4J进行图谱管理与查询验证。该专题科研知识图谱可以支持单实体/属性、多实体事实性问题的复杂图谱查询,有效揭示专题、科技文献的关联关系,具有较强的应用价值,可以为面向文献数据的智能知识服务提供新的思路和方向。 相似文献
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产业链知识图谱在金融领域应用较为广泛,但目前多数研究是面向单一产业的知识图谱构建或面向产业竞争情报服务,并没有把产业链和知识图谱有机地结合起来。本文从产业链应用角度出发,对产业链知识图谱的构建方法进行研究。首先提出了产业链知识图谱的构建流程和本体库,再基于领域语言模型,实现知识分类、抽取、融合等金融领域文本处理方法,对海量的领域文本进行知识抽取和融合,最终成功构建产业链知识图谱。根据本文方法构建的产业链知识图谱系统,覆盖产业链78个,细分行业7629个,已经应用到投融资、监管和产业规划等多个重要场景中。 相似文献
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知识图谱（Knowledge Graph,简称KG）的表示学习方法旨在将知识图谱的实体和关系表示为稠密低维实值向量, 进而在低维向量空间中高效计算实体、关系及其之间的复杂语义关联, 在知识图谱的构建、推理、融合、挖掘以及应用中具有重要作用。已有的知识图谱表示方法仅仅考虑了知识图谱中的直接事实,忽略了知识图谱中一些隐藏的语义信息,这些语义信息对于知识图谱关系和实体的嵌入表示有着重要的影响。本文提出了一种规则增强的知识图谱表示学习方法,该方法首先通过知识图谱规则挖掘的方法提取一组可代表知识图谱语义信息的Horn 逻辑规则,随后通过基于规则的物化推理方法将相应的隐藏语义信息注入到知识图谱表示学习模型中。实验结果表明,基于规则增强的方法可以显著提升已有知识图谱表示学习模型在链接预测和定理预测上的效果和性能。 相似文献
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唐诗知识图谱的构建及其智能知识服务设计 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义]立足于当前大数据环境下的唐诗知识服务需求，以大规模唐诗数据为基础构建唐诗知识图谱并提供智能知识服务，推动人工智能环境下唐诗知识管理和知识服务方式的创新。[方法/过程]本文在对领域知识服务需求调研的基础上，设计领域知识服务驱动的唐诗本体模型，然后利用从Web上爬取的多源异构数据，采用知识抽取、知识融合、知识推理等技术自动构建唐诗知识图谱，统一表示和组织唐诗领域数据，实现对大规模唐诗数据的语义化处理。[结果/结论]本文设计基于唐诗知识图谱的智能知识服务平台KnowPoetry，提供唐诗领域的知识探索、时空轨迹、语义查询等智能化知识服务，推动人工智能环境下唐诗数字人文研究方法的创新转型。 相似文献
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在知识服务这一大的研究环境下,基于分类表这一知识分类的工具探究知识组织的具体情况。从揭示知识内在联系的角度,细致地分析了分类表的知识组织结构。针对关系数据库的数据机器存储方式在分类表知识更新、删除、添加上存在的不足之处,给出分类表的图形数据库存储方式以及具体的检索案例。 相似文献
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由于大数据的时代背景以及不同用户群体间的知识服务需求存在个性化差异的现实情况,本文认为在设计领域知识结构时应充分考虑用户需求和数据动态性的特点,并以此为基础设计了一套可分领域知识结构。首先,本文梳理了大数据时代下知识服务的特点并给出了以用户为主导的领域知识服务模式;其次,根据该服务模式,本文提出了一套从知识服务视角出发的可分领域知识结构;最后,结合领域大数据转化为领域知识的过程给出了该知识结构的构建流程。本文设计的知识结构在方便领域信息库扩充的同时,也从实际问题角度出发满足了用户的个性化需求。 相似文献
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[目的/意义] 为提高高校图书馆大数据应用服务水平,在综述图书馆大数据服务国内外研究进展并分析现实困境的基础上,提出一种高校图书馆大数据应用模式体系。[方法/过程] 从大数据收集与整合、大数据分析方法、知识服务以及破解资源紧缺难题等角度分析图书馆大数据应用之困境,构建基于大规模网络分析方法的图书馆大数据应用模式体系。[结果/结论] 结合知识管理理论和开源云计算平台的基于大规模网络分析方法的图书馆大数据应用模式,能够应对当前高校图书馆大数据服务面临的挑战,并有效促进高校图书馆大数据服务的进一步发展。 相似文献
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知识聚合研究述评 总被引：3，自引：1，他引：2
[目的/意义] 知识聚合是近年来图书情报领域新兴起的研究领域,通过对知识聚合的内涵、方法和应用进行梳理,提出知识聚合的发展趋势,为后续研究提供参考。[方法/过程] 首先通过概念辨析对知识聚合的内涵进行说明,认为知识聚合是知识组织的新发展方向,并有助于实现基于用户需求的知识服务。其次,从基于情报检索语言、知识网络、语义网和主题四个方面对知识聚合的方法体系进行阐述,进而对知识聚合在知识获取、知识推荐及知识发现上的应用研究进行介绍。[结果/结论] 在此基础上,提出丰富不同数据层面的聚合实证研究、注重聚合方法的融合、加强在大数据环境下的服务创新的发展趋势。 相似文献
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知识服务是数字档案服务的发展趋势,而档案大数据时代给数字档案馆的知识服务带来了新的机遇。通过对全国各省级档案门户网站及其工作者进行咨询调查,对我国档案大数据背景下的数字档案馆知识服务现状和发展的弊端进行剖析,探讨其原因,并提出可行性的建议,在自己学习的同时为数字档案馆知识服务实践起到参考作用。 相似文献
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[目的/意义]对近年来知识融合相关研究进行梳理与评价,以期为今后相关研究提供参考。[方法/过程]首先解析知识融合的概念,然后对知识融合的框架、过程和方法进行梳理,继而总结知识融合的研究趋势,最后进行研究展望。[结果/结论]知识融合研究在大数据环境下呈现出新的研究特点,但还不能满足大数据环境的要求,未来应从构建分层多维立体的大数据知识融合框架、提高知识融合的效率、构建实时动态融合机制、开展大数据实证应用研究4个方面开展知识融合研究。 相似文献