领域知识图谱构建方法与实践
这是一篇关于领域知识图谱,流程化,关系抽取,本体自动构建的论文, 主要内容为随着神经网络,深度学习等技术的飞速发展,感知智能的研究和应用有了长足的进步,而人工智能的另一方面:认知智能,也越来越受到人们的关注。其中,知识图谱作为实现认知智能的重要一环,其研究和应用也被学术界和产业界愈加重视。目前,知识图谱的相关技术已经应用于诸如搜索引擎、智能问答、语言理解、推荐系统等多个领域,给人们的生产和生活带来了极大的便利。根据知识图谱涉及的知识范围,我们可以将知识图谱分为通用知识图谱,行业知识图谱,领域知识图谱等多个类别。通用知识图谱等大型的知识图谱的目的是尽可能地将各个方面的知识都囊括其中,需要从海量的数据中构建出知识图谱,构建过程具有极高的难度与复杂度。因此会耗费巨大的人力物力,只有谷歌,百度等大型的互联网厂商才有需求与能力实现。与通用知识图谱相比,领域知识图谱一方面构建难度相对更低,只需要涉及领域内的知识即可,另一方面许多行业与公司目前都对构建本领域的知识图谱有一定的需求。虽然单个领域的知识图谱构建难度小于通用知识图谱的构建,但是目前领域知识图谱的构建研究也存在着种种的问题:●从零构建领域知识图谱:目前领域知识图谱的构建集中于金融、医疗、教育等热门领域,其他许多领域构建知识图谱却需要从零开始,而且难以利用现有的知识图谱构建方法。不同领域涉及的内容之间差别很大,需要处理的知识的粒度、广度、深度也大不相同,因此不同领域知识图谱之间的构建方式很难有借鉴意义,导致了从零构建知识图谱难度大。●领域知识图谱构建过程面临一定的技术难题:关系抽取在进行有监督/半监督抽取时缺少标注数据,需要平衡标注成本与抽取精度之间的关系;领域本体的定义和构建对人工的依赖非常高,绝大部分情况下都是手工构建本体,甚至常常需要专家的参与,难以实现自动化。本文针对以上提到的领域知识图谱构建过程中存在的问题进行了研究,主要研究成果如下:●领域知识图谱构建流程化:针对从零构建知识图谱的领域难以借鉴与复用其他领域的知识图谱的情况,本文总结了领域知识图谱构建的方法与流程,归纳为数据获取、领域短语挖掘、本体构建、实体-关系抽取、数据存储、检索/可视化(简单应用)等六个步骤,并对每个步骤进行具体设计和实现,形成领域知识图谱构建平台,适用于任何领域的知识图谱构建。●改进关系抽取方案:本文对于关系抽取精度要求较高与精度要求不高两种情况分别给出了针对性方案。针对精度要求较高的实体-关系抽取,本文为有监督关系抽取方法搭建了一个用于对语料进行标注实体-关系的平台与网站,提供在线标注、多人协同、添加备注、进度统计、一键导出数据等功能,大大降低了有监督关系抽取的成本与难度。针对精度要求不高的实体-关系抽取,本文提出改进Bootstrapping关系抽取方法并引入词向量评估抽取结果的方案。另外,本文针对实际操作中的关系抽取问题,将构建领域知识图谱过程中可能遇到实体-关系分类,并针对每一类方法提出解决方案。●实现本体从零开始的自动构建:针对许多领域知识图谱构建面临的无可复用本体,本体构建人工参与度高的问题,本文提出借鉴通用知识图谱构建的自底向上方法,利用百科数据和Word Net辅助领域短语自动/半自动构建领域本体。●构建军事领域知识图谱:利用上述的技术与方案,本文以军事领域为例,构建了一个军事领域知识图谱。
领域知识图谱构建方法与实践
这是一篇关于领域知识图谱,流程化,关系抽取,本体自动构建的论文, 主要内容为随着神经网络,深度学习等技术的飞速发展,感知智能的研究和应用有了长足的进步,而人工智能的另一方面:认知智能,也越来越受到人们的关注。其中,知识图谱作为实现认知智能的重要一环,其研究和应用也被学术界和产业界愈加重视。目前,知识图谱的相关技术已经应用于诸如搜索引擎、智能问答、语言理解、推荐系统等多个领域,给人们的生产和生活带来了极大的便利。根据知识图谱涉及的知识范围,我们可以将知识图谱分为通用知识图谱,行业知识图谱,领域知识图谱等多个类别。通用知识图谱等大型的知识图谱的目的是尽可能地将各个方面的知识都囊括其中,需要从海量的数据中构建出知识图谱,构建过程具有极高的难度与复杂度。因此会耗费巨大的人力物力,只有谷歌,百度等大型的互联网厂商才有需求与能力实现。与通用知识图谱相比,领域知识图谱一方面构建难度相对更低,只需要涉及领域内的知识即可,另一方面许多行业与公司目前都对构建本领域的知识图谱有一定的需求。虽然单个领域的知识图谱构建难度小于通用知识图谱的构建,但是目前领域知识图谱的构建研究也存在着种种的问题:●从零构建领域知识图谱:目前领域知识图谱的构建集中于金融、医疗、教育等热门领域,其他许多领域构建知识图谱却需要从零开始,而且难以利用现有的知识图谱构建方法。不同领域涉及的内容之间差别很大,需要处理的知识的粒度、广度、深度也大不相同,因此不同领域知识图谱之间的构建方式很难有借鉴意义,导致了从零构建知识图谱难度大。●领域知识图谱构建过程面临一定的技术难题:关系抽取在进行有监督/半监督抽取时缺少标注数据,需要平衡标注成本与抽取精度之间的关系;领域本体的定义和构建对人工的依赖非常高,绝大部分情况下都是手工构建本体,甚至常常需要专家的参与,难以实现自动化。本文针对以上提到的领域知识图谱构建过程中存在的问题进行了研究,主要研究成果如下:●领域知识图谱构建流程化:针对从零构建知识图谱的领域难以借鉴与复用其他领域的知识图谱的情况,本文总结了领域知识图谱构建的方法与流程,归纳为数据获取、领域短语挖掘、本体构建、实体-关系抽取、数据存储、检索/可视化(简单应用)等六个步骤,并对每个步骤进行具体设计和实现,形成领域知识图谱构建平台,适用于任何领域的知识图谱构建。●改进关系抽取方案:本文对于关系抽取精度要求较高与精度要求不高两种情况分别给出了针对性方案。针对精度要求较高的实体-关系抽取,本文为有监督关系抽取方法搭建了一个用于对语料进行标注实体-关系的平台与网站,提供在线标注、多人协同、添加备注、进度统计、一键导出数据等功能,大大降低了有监督关系抽取的成本与难度。针对精度要求不高的实体-关系抽取,本文提出改进Bootstrapping关系抽取方法并引入词向量评估抽取结果的方案。另外,本文针对实际操作中的关系抽取问题,将构建领域知识图谱过程中可能遇到实体-关系分类,并针对每一类方法提出解决方案。●实现本体从零开始的自动构建:针对许多领域知识图谱构建面临的无可复用本体,本体构建人工参与度高的问题,本文提出借鉴通用知识图谱构建的自底向上方法,利用百科数据和Word Net辅助领域短语自动/半自动构建领域本体。●构建军事领域知识图谱:利用上述的技术与方案,本文以军事领域为例,构建了一个军事领域知识图谱。
制药企业流程化生产管理系统的设计与实现
这是一篇关于流程化,生产管理,JavaEE的论文, 主要内容为制药行业突飞猛进的发展,在一定程度上优化了我国制药产业的产业结构,同时使我国医疗卫生事业水平得到了空前的提高。制药企业与其他行业企业相比,生产过程有其自身的特殊性,国家对其质量体系有特殊的要求。药品生产环节的质量管理是决定药品生命力的重要因素,是整个制药企业生产管理系统的关键一环。因为随着新药审批、药品生产许可证换发及药品定价等限制性、倾斜性政策的执行,如何实现机制创新,优化流程,加强管理已经成为各制药企业当前最紧要的目标。2011年3月1日起,我国正式实施新版《药品生产质量管理规范》,也对制药企业生产流程中的一系列生产步骤提出了更高的要求。在医药企业信息化大潮中,对于各个制药企业,如何通过流程化的生产管理工作的建设来弥补与其他先进企业的差距便成了迫在眉睫的问题。当前我国制药企业在其生产工作中的管理模式绝大部分依然使用传统的人工管理方式,这种方式除效率低下外,往往还会因为员工、信息对接等原因出现一些错误,不符合国家《药品生产质量管理规范》的要求。所以,设计并实现一套制药企业流程化生产管理系统势在必行。本文以制药企业流程化生产管理工作作为研究对象,在需求调研、系统分析的基础上,利用JavaEE等相关技术对制药企业流程化生产管理系统进行开发和设计。主要实现基础信息管理(组织机构管理、用户管理、角色管理、资源管理、产品管理、车间管理、设备台账、字典库),生产管理(采购管理、生产计划管理、生产执行、质量管理、不合格产品管理),仓库管理(库存管理、入库、出库、盘点、移库),大屏展示等功能。本文的主要工作及采用的关键技术如下:首先对系统可行性和需求进行分析;其次以JavaEE为开发平台,对系统体系结构进行设计;最后,通过对各管理模块的数据进行统计,利用大屏展示功能将工作的情况完整的展示出来。
领域知识图谱构建方法与实践
这是一篇关于领域知识图谱,流程化,关系抽取,本体自动构建的论文, 主要内容为随着神经网络,深度学习等技术的飞速发展,感知智能的研究和应用有了长足的进步,而人工智能的另一方面:认知智能,也越来越受到人们的关注。其中,知识图谱作为实现认知智能的重要一环,其研究和应用也被学术界和产业界愈加重视。目前,知识图谱的相关技术已经应用于诸如搜索引擎、智能问答、语言理解、推荐系统等多个领域,给人们的生产和生活带来了极大的便利。根据知识图谱涉及的知识范围,我们可以将知识图谱分为通用知识图谱,行业知识图谱,领域知识图谱等多个类别。通用知识图谱等大型的知识图谱的目的是尽可能地将各个方面的知识都囊括其中,需要从海量的数据中构建出知识图谱,构建过程具有极高的难度与复杂度。因此会耗费巨大的人力物力,只有谷歌,百度等大型的互联网厂商才有需求与能力实现。与通用知识图谱相比,领域知识图谱一方面构建难度相对更低,只需要涉及领域内的知识即可,另一方面许多行业与公司目前都对构建本领域的知识图谱有一定的需求。虽然单个领域的知识图谱构建难度小于通用知识图谱的构建,但是目前领域知识图谱的构建研究也存在着种种的问题:●从零构建领域知识图谱:目前领域知识图谱的构建集中于金融、医疗、教育等热门领域,其他许多领域构建知识图谱却需要从零开始,而且难以利用现有的知识图谱构建方法。不同领域涉及的内容之间差别很大,需要处理的知识的粒度、广度、深度也大不相同,因此不同领域知识图谱之间的构建方式很难有借鉴意义,导致了从零构建知识图谱难度大。●领域知识图谱构建过程面临一定的技术难题:关系抽取在进行有监督/半监督抽取时缺少标注数据,需要平衡标注成本与抽取精度之间的关系;领域本体的定义和构建对人工的依赖非常高,绝大部分情况下都是手工构建本体,甚至常常需要专家的参与,难以实现自动化。本文针对以上提到的领域知识图谱构建过程中存在的问题进行了研究,主要研究成果如下:●领域知识图谱构建流程化:针对从零构建知识图谱的领域难以借鉴与复用其他领域的知识图谱的情况,本文总结了领域知识图谱构建的方法与流程,归纳为数据获取、领域短语挖掘、本体构建、实体-关系抽取、数据存储、检索/可视化(简单应用)等六个步骤,并对每个步骤进行具体设计和实现,形成领域知识图谱构建平台,适用于任何领域的知识图谱构建。●改进关系抽取方案:本文对于关系抽取精度要求较高与精度要求不高两种情况分别给出了针对性方案。针对精度要求较高的实体-关系抽取,本文为有监督关系抽取方法搭建了一个用于对语料进行标注实体-关系的平台与网站,提供在线标注、多人协同、添加备注、进度统计、一键导出数据等功能,大大降低了有监督关系抽取的成本与难度。针对精度要求不高的实体-关系抽取,本文提出改进Bootstrapping关系抽取方法并引入词向量评估抽取结果的方案。另外,本文针对实际操作中的关系抽取问题,将构建领域知识图谱过程中可能遇到实体-关系分类,并针对每一类方法提出解决方案。●实现本体从零开始的自动构建:针对许多领域知识图谱构建面临的无可复用本体,本体构建人工参与度高的问题,本文提出借鉴通用知识图谱构建的自底向上方法,利用百科数据和Word Net辅助领域短语自动/半自动构建领域本体。●构建军事领域知识图谱:利用上述的技术与方案,本文以军事领域为例,构建了一个军事领域知识图谱。
中石油信息管理部信息化工作管理平台分析与设计
这是一篇关于信息化,流程化,信息技术,资源共享的论文, 主要内容为随着信息化建设不断推进,中石油各地区公司都设立了独立的信息化管理部门,每年都有大量投资用于企业信息化建设。因此,搭建信息化工作管理平台,实现企业信息化工作的制度化、规范化、系统化、信息化,成为加强企业信息化管理的必经之路。企业及其地区公司的信息化部门、提供信息化建设的内部支持队伍的全方位管理的极好实现,都需要通过信息化工作管理平台来完成并提高效率和管理水平。 本系统采用B/S结构,选用Microsoft. NET2.0平台,并融入C#,ASP.NET,WEB Service, AJAX等技术。平台实现的目标主要体现在三个方面,从设计、开发及应用的角度出发来实现以下目标：1、管理：各级从事信息化工作的管理人员能够及时了解并掌握信息化工作中涉及的所有信息；2、业务：本系统使数据信息填报便捷,将信息化工作中所有涉及的数据填报流程标准化,将审核审批的工作规范化和网络化,所有工作台账能够通过信息化工作管理平台而实现台账的完整性和准确性；3、技术：提供流程定制、标准接口、实现共享、数据源唯一权限的分级控制及信息的保存安全。 本文通过对信息化工作管理平台的设计初衷、所用技术及模块的设计具体分析了平台的详细结构,首先,本文综述了信息化工作管理平台系统的建设背景、原则和目标引出了本文的主要意义,阐述了本论文的主要完成内容以及本人在论文中完成的任务。 其次,详细阐述了相关理论及关键技术、系统需求分析、重点分析了系统功能模块设计、系统的详细设计和实现。 最后,在信息化平台的使用中总结了应用过程中的经验和问题,并对后续工作进行了展望。
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