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河海大学学报(自然科学版)2021年第01期领域知识图谱研究进展及其在水利领域的

来源:网络整理 发布时间:2021-08-12 17:05 标签:大数据数据抽取水利
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.01.005领域知识图谱研究进展及其在水利领域的应用冯11,2钧,杭婷婷,陈111菊,王云峰,王秉发,张(1.河海大学计算机与信息学院,江苏南京涛1211100;2.无人机开发及数据应用安徽高校联合重点实验室,安徽马鞍山243031)摘要:首先总结现有领域知识图谱的研究现状。其次,介绍领域知识图谱的发展趋势。然后,梳理水利领域知识图谱的构建难点,提出包含知识表示、抽取、融合、推理和存储等关键模块的水利领域知识图谱研究框架,并简要概括上述各模块的研究内容。最后,指出领域知识图谱构建存在的表示形式单一、抽取样本稀少、多源知识冲突、规则表示困难和数据管理低效等问题,认为合理化表示、准确全面抽取、实时性融合、可解释推理和高性能存储是下一步水利知识图谱的研究方向。关键词:领域知识图谱;水利领域;大数据;知识表示;知识抽取;知识融合;知识推理;知识存储中图分类号:TP391.1文献标志码:A文章编号:1000-1980(2021)01-0026-09ResearchstatusofdomainknowledgegraphanditsapplicationinwaterconservancyFENGJun1,HANGTinting1,2,CHENJu1,WANGYunfeng1,WANGBingfa1,ZHANGTao1(1.CollegeofComputerandInformation,HohaiUniversity,Nanjing211100,China;2.KeyLaboratoryofUnmannedAerialVehicleDevelopmentandDataApplicationofAnhuiHigherEducationInstitutes,Maanshan243031,China)Abstract:Firstly,thisstudysummarizedthecurrentresearchstatusofthedomainknowledgegraph.Secondly,thedevelopmenttrendofthedomainknowledgegraphwasintroduced.Then,thisstudysortedoutsomedifficultiesintheconstructionofwaterconservancyknowledgegraph,proposedaresearchframeworkincludingmainmodulessuchasknowledgerepresentation电商 知识图谱,extraction,fusion,reasoning,andstorage,andbrieflysummarizedtheresearchcontentofeachmodule.Finally,theconstructionofdomainknowledgegraphencounteredsomeproblems,suchasthesinglerepresentation,theextractionsamplesparse,themulti-sourceknowledgeconflict,therulerepresentationdifficulty,andtheinefficientdatamanagement.Therefore,therationalizedrepresentation,accurateandcomprehensiveextraction,real-timefusion,interpretablereasoning,andhigh-performancestorageareregardedasthenextresearchdirectionofwaterconservancyknowledgegraph.Keywords:domainknowledgegraph;waterconservancy;bigdata;knowledgerepresentation;knowledgeextraction;knowledgefusion;knowledgereasoning;knowledgestorage随着人工智能研究的不断发展,人工智能的主要发展方向经历了从拥有快速计算和记忆存储能力的运算智能,到拥有视觉、听觉、触觉等感知能力的感知智能,正在迈向拥有理解和思考能力的认知智能。

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