媒资知识图谱系统
基于知识图谱的智能医疗辅助系统设计与实现
基于知识图谱的智能医疗辅助系统设计与实现随着科技的不断进步，各行各业都在向智能化、信息化方向发展，医疗领域也不例外。
智能医疗辅助系统是目前医疗领域的热门研究方向之一，该系统可以大大提高医生的诊断效率，优化医疗资源配置，同时也能更好地满足患者个性化的健康管理需求。
而基于知识图谱的智能医疗辅助系统，在实现这些目标方面具有独特的优势。
一、知识图谱简介知识图谱是一种描述现实世界的语义网络模型，它通过语义化的方式将不同领域的知识整合到一起，并用图论的方式展现出来。
知识图谱可以更好地理解和应用知识，为人类解决问题提供了一种基于知识的新方式。
目前，谷歌、百度、阿里等互联网公司也正在基于知识图谱进行相关应用，例如百度的"百科搜"、阿里的"ET Brain"。
二、基于知识图谱的医疗辅助系统需求在医疗领域，疾病的诊断、治疗和预防需要大量的专业知识和丰富的临床经验。
基于知识图谱的智能医疗辅助系统能够将各种医疗信息进行语义化整合，形成知识图谱，从而减轻医生的工作负担，提高医生的诊断能力和效率。
具体而言，基于知识图谱的医疗辅助系统需要包含以下几个方面的内容：1. 用户需求支持用户可以根据自己的病情或者症状，通过系统提供的搜索功能，获得详细的疾病诊断与治疗建议。
2. 疾病知识图谱构建系统需要收集大量的医疗广度和深度相关数据，并将其构建成知识图谱。
这里的数据来源包括但不限于医疗文献、医生临床数据库、生物医学数据库、医药公司数据等。
知识图谱的构建需要使用数据挖掘、自然语言处理、实体识别、同义词处理、关系抽取等技术方法。
3. 病例推荐系统通过对病例的研究，分析患者的情况，并通过与知识图谱匹配，推荐患者相应的治疗方法。
4. 症状诊断与治疗决策当医生面对患者来诊的时候，通过系统的输入功能，输入患者的症状，系统可以自动地诊断出疾病，然后给出治疗建议和风险分析。
同时可以让医生进行选择和决策。
三、系统架构基于知识图谱的医疗辅助系统可以分为前后端两个部分。
第10部分广电媒资管理系统构建-PPT精品
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数字媒体资产管理
1.需求
多方式管理体系的压力
近年来，随着各地电视台数字化改造进程的加速，媒体资产 管理已经成为必然发展趋势，很多电视台在制播环节实现了 全程数字化管理工作，但还未全部实现数字化的媒体管理。 一般电视台在建立媒资系统后，多采用双管齐下，两种方式 交叉管理、共同发展。这种多方式的管理体系虽然适应了现 时工作的需要，但从整体发展来看，又带来了诸多问题。
节目收录部门 节目制作部门
媒体资产管理系统 业务管理部门
数字 资产 经营 部门
电视广播 交互电视 资料交换 节目交易
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数字媒体资产管理
本章内容
电视台媒体资产管理系统构建
1.需求 2.系统规划 3.功能模块 4.业务流程设计 5.系统拓扑设计及设备选型 6.存在的问题及解决方案
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数字媒体资产管理
2.系统规划——系统选择
7．文件格式的统一
在压缩格式上做到统一是比较容易实现的，比如现在大家都 比较倾向于采用MPEG-2格式，但是各个厂家的MPEG文件 却互不兼容
在媒体资产管理系统的网络环境中，视频信号是以文件的形 式存在和传输的，而非传统意义上流的方式。文件互相不兼 容，就会对系统的运行造成极大的麻烦，甚至可能需要多次 编解码，不仅影响了信号的指标，还降低了效率
法国国立视听资料馆（INA）是世界上最大的视听资料档案 中心，同时也是欧洲最大的数码图片库。它存储了包括170 万小时的广播电台和电视台档案及100多万幅图片，即250万 份资料，存放在80公里长的柜架上
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数字媒体资产管理
1.需求
历史资料保存的压力
目前很多的电视台集中保管了数十万乃至上百万盘的节目资 料，其中相当部分版权节目需要数字化，并且时间跨度百年 以上。节目载体多样，内容涉及广泛，其中更不乏大量历史 珍贵资料。然而，长期以来，节目资料管理工作一直处在重 保管、轻开发的旧模式中，一直延续着“收发室”式的借借 还还的管理方式。其管理方式的诸多弊端已严重凸显。
基于医疗知识图谱的交互式智能导诊系统
计算机系统应用丨S S N 1003-3254, CO D E N C S A O B N C o m p u t e r S y s t e m s & Applications,2021,3〇(12):55-62 [doi: 10.15888/ki.csa.008229]©中国科学院软件研宄所版权所有.E-mail:************.cn Tel: +86-10-62661041基于医疗知识图谱的交互式智能导诊系统®全威' 马志柔\刘杰\叶丹\钟华1\中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心，北京100190)2(中国科学院大学，北京丨〇〇〇49)通讯作者：马志柔，E-mail:*********************摘要:针对在线问诊中患者主诉医疗信息表述多样化，医疗知识利用不足的问题，本文设计实现了基于医疗知识 图谱的交互式智能导诊系统.该系统引入医疗知识图谱提供导诊知识，通过实体识别和实体链接技术规范化主诉文 本中的医疗表述，利用医疗实体生成知识图谱子图并获取子图语义信息，融合子图和患者主诉的语义信息得到科室 置信度.当推荐科室置信度低时，通过多轮交互问询的方式补充患者症状信息，最终给出推荐科室.该系统能够为建 立快速精准智能医疗体系提供技术支持，有效提升导诊效率，缓解医疗资源紧张.关键词:知识图谱；医疗导诊;实体识别；实体链接;多轮交互引用格式：全威,马志柔，刘杰，叶丹，钟华.基于医疗知识图谱的交互式智能导诊系统.计算机系统应用,2021,30(丨2):55-62. h t t p ://w w w.c -s - /1003-3254/8229.h t m lInteractive Intelligent Diagnosis Guidance System Based on Medical Knowledge GraphQUAN Wei 1'2, MA Zhi -Rou ', LIU Jie 1, YE Dan ', ZHONG Hua 1'(Technology Center of Software Engineering, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)2(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)Abstract : Diversified expression of medical information and inefficient utilization of medical knowledge are encounteredin online consultations . This study designs and implements an interactive intelligent diagnosis guidance system based on medical knowledge graphs . The system introduces medical knowledge graphs to provide medical knowledge and relies on entity recognition and entity linking technology to standardize the medical expression in the main condition description text . Moreover , it uses the medical entity to generate knowledge subgraphs and obtain their semantic information and merges the semantic information of the subgraphs and patient condition description to obtain department confidence . When the confidence of the recommended department is low , multi-round interactive inquiry can supplement the patient's symptom information , and finally , the recommended department is determined . The system can provide technical support for building a fast and accurate intelligent medical system to improve the efficiency of diagnosis and alleviate the shortage of medical resources .Key words : knowledge graph ; diagnosis guidance ; entity recognition ; entity linking ; multi-rounds interaction随着医疗信息技术的发展，传统医疗健康模式正 在向“互联网+医疗健康”转型，网络预约、远程治疗、 在线问诊等医疗服务也逐渐普及.在线问诊系统依据 患者主诉来分配科室，是医生与患者线上沟通咨询的重要媒介.大多数患者对自身病情缺乏全面了解，医学 专业知识存在不足，患者的主诉文本口语化、通俗化、 多样化，识别其中的医疗信息以及精准的科室推荐算 法是导诊系统的核心部分.现有导诊系统通过规则推①基金项目：国家重点研发计划（2017Y F B 1002303)Foundation item: National K e y Research a n d D e v e l o p m e n t P r o g r a m o f C h i n a (2017Y F B 1002303)收稿时间：2021-02-25;修改时间：2021-03-19;采用时间：2021-04-16System Construction 系统建设55计算机系统应用2021年第30卷第12期理、文本分类、图谱问答等方法实现.规则推理方法 需要人工设计推理规则，灵活度不高；文本分类方法直 接预测主诉文本就诊科室，但导诊是医学的强知识问 题，需要医疗理论知识的支撑保证其可靠性；传统的图 谱问答方法则只在主诉文本较为简单时实用，无法应 用于多医疗实体的复杂主诉文本.针对上述问题，本文设计了交互式智能导诊系统,通过识别患者主诉中的疾病、症状、检查、药品等多 种医疗指称，然后链接到医疗知识图谱对应医疗实体 上，利用医疗实体在医疗图谱中查询子图，通过图编码 器提取子图语义信息，结合主诉文本语义信息进行导 诊.最后针对推荐科室置信度不高的情况，使用单轮导 诊和多轮交互模块相结合的导诊方式，通过搜索关联 症状让用户选择来补充信息.1相关工作l.i智s纟导诊系统导诊系统从原理上大致可分为基于规则模板和基 于数据模型两类.基于规则推理的方法通过人工建立 症状、疾病和科室之间的对应规则实现导诊功能.崔 浩等m通过提供图形化的界面让用户输入年龄、性别 等个人信息，选择患病部位及相关症状，将相关症状作 为特征推理匹配得到科室，推荐给患者.基于数据模型 的方法不需要人工建立规则，将导诊看作科室分类问 题，从医疗问诊网站爬取大量的问诊数据，抽取患者病 情描述和科室数据，使用传统机器学习方法或者深度 神经网络分类模型作为导诊模型.郑姝雅m将患者的 年龄、性别特征和主诉信息融合后使用SVM预测科 室.陆康m利用知识图谱问答的方式进行导诊,通过识 别患者问题中的疾病实体及其意图，查询知识图谱对 应科室进行导诊.但无法解决问题中出现多个疾病实 体时的情况，在实际问诊中更多的是包含多实体的句 子.Liu等[4]通过医疗百科网站和电子病历构建了以症 状-疾病-科室为核心的医疗知识图谱，根据用户自身症 状计算潜在疾病及其权重，通过查询医疗知识图谱得 到疾病和科室之间的相关度，将两种权重系数融合后 得到科室的相关度.1.2医疗实体识别医疗实体识别是指从医疗文本中识别疾病、症 状、检查等实体.早期的医疗实体识别使用基于词典 的方法，例如cTAICES151、MedKAT[6]等系统.虽然词典方法在准确率上有不错的效果，但由于医疗实体存 在多种多样的表述,词典方法覆盖率不高.随着标注数 据的日益丰富，机器学习方法成为实体识别技术的主 流，有监督的序列标注模型取得了不错的效果，如隐马 尔可夫HMM、条件随机场CRF等模型.Liu等171在 CRF模型中加入4种特征对电子病历进行识别.基于 神经网络的方法相较于传统机器学习方法不需要特征 工程，非常灵活.当数据规模较大时，明显优于机器学 习方法.Almgren等[8]提出基于字符的Bi-LSTM模型，通过端到端的方式训练有明显提升.X u等[9]将Bi-LSTM和CRF结合，实验证明该方法优于单一模型.医 疗实体构词复杂，分词时容易出现错误影响实体识别 效果，BERT1%等预训练语言模型使用字符级的编码 能有效规避分词导致的实体识别错误，同时相较Glove、Word2V ec等静态词向量，能获得动态字向量表示，得 到更丰富的文本语义信息.1.3医疗图谱应用随着知识图谱的发展，医疗领域知识图谱也曰益 完善，在知识推理、智能问答、辅助诊断等智能医疗 应用中发挥了重要作用.侯梦薇等n n对医疗知识图谱 架构、构建技术及应用现状进行了全面剖析.奥德玛 等[121基于大规模医疗文本数据，利用自然语言处理与 文本挖掘技术，以人机结合的方式研发了一个中文医 疗知识图谱.昝红英等[13]通过知识图谱中症状的发作 部位和所属科室帮助导诊.汤人杰等[14]根据电子病历 数据建立了症状和疾病之间的权重关系，用于辅助诊 断.首先清洗电子病历中现病史一栏的否定修饰词，然 后识别其中的症状实体，最后使用概率图方法计算症 状和疾病之间的权重.基于语义解析的知识图谱智能 问答分为实体识别、实体链接和关系预测3个阶段，Wang等[15)使用编码器-解码器框架，通过解码器预测 关系路径，增加了对关系路径正确性的验证结构，并使 用APVA-TURBO方式训练编码器和解码器，提升了 问答的准确率.Feng等™在常识问答任务中引入常识 知识图谱来增加常识知识，提出融合了基于路径的推 理方法和图神经网络的多跳图编码器MHGRN，增强 了模型的常识知识多跳推理能力.然而，上述研究工作中没有考虑到医疗导诊系统 的特殊性.一方面导诊是医学的强知识问题，需要医疗 理论知识的支撑保证其可靠性；一方面患者提供的信 息不足可能导致单轮导诊成功率低.因此，本文考虑通56 系统建设 System Construction2021年第30卷第12期计算机系统应用过引入医疗知识图谱和多轮交互技术来提升导诊系统 的智能化效果.2关键技术研究在进行医疗导诊时，其关键技术是如何从患者的 主诉文本中提取医疗信息以及如何使用医疗知识更好 的理解患者文本语义.本节将介绍医疗信息识别算法 和患者主诉推荐算法两个关键技术.通常患者的主诉文本如表1所示.______________表1主诉文本及对应科室______________主诉科室^最近一个多月以来头皮屑越来越多，头越来越痒皮肤科原先疱疹痊愈后出现，吃煎炸食物，红肿更大口腔科两年前发现尿潜血，一年前红细胞位相检查变形红细胞为主，今年11月份体检开始出现尿蛋白，间隔十天后复查仍肾内科有尿蛋白+—，在今年7月份也做过尿沉渣，那个时候还没胃发现蛋白.2.1医疗信息识别算法医疗信息识别是指识别出患者主诉中医疗信息，并 将其对应到医疗知识图谱中，得到统一规范的医疗表 述.本文首先使用BERT+Bi-LSTM+CRF模型识别主诉 文本中的症状、疾病、检查、药品等医疗实体指称, 然后通过无监督的字符结合语义匹配的方法将识别的 医疗指称链接到医疗知识图谱中的实体，最后查询图 谱中实体的名称得到统一规范的表述.2.1.1医疗实体识别深度学习模型可以从医疗实体识别训练数据的标 注中自动学习到医疗指称的上下文规律，并且具备优 秀的泛化能力.本系统使用BERT+Bi-LSTM+CRF模 型识别患者主诉中的医疗实体指称，可以将模型分为 BERT,Bi-LSTM和CRF三层网络结构，该模型结构如 图1所示.第1层是利用预训练的BERT语言模型获取患者 主诉文本的字向量，记作序列X= (X U2,…，;C…)，通过 预训练语言模型得到的字向量能够有效提取患者主诉 文本中的特征信息.第2层是Bi-LSTM层，即双向长短时记忆神经网 络.第1层得到的序列义作为Bi-LSTM各个时间步的 输入，得到Bi-LSTM层的前向隐状态序列$和后向隐 状态序列^，将前向和后向隐状态序列按照时间步拼 接得到窦整的隐状态序列，记作= …九)•之后通过线性层将隐状态序列映射到s维（即标注集的 标签类别数目)，将映射后的序列记作L= (/l，/2,…其中，/,7代表字•对应的每个类别标签的的得分.第3层是条件随机场层CRF，在命名实体识别任 务中，某一位置的标签不仅和自身有关，还要考虑到前 后位置的信息.CRF网络不仅考虑到当前位置的标注 概率分布，还会考虑到之前位置的标签概率分布.通过 Viterbi算法解码得到概率最大的标签路径.CRFBi-LSTM字向量B E R T患者主诉图1患者主诉医疗实体识别模型2.1.2医疗实体链接医疗实体链接是将主诉文本中的医疗指称映射到 医疗知识图谱中对应的实体，分为候选实体生成和候 选实体排序两个阶段.第I阶段.候选实体生成：为医疗指称在医疗知识 图谱中找到相关的候选实体列表.抽取医疗知识图谱 中的所有实体，对每个实体构建n-Gram(«=1，2, (10)到实体的倒排索引表.实体识别模型识别患者主诉文 本得到医疗指称，查询倒排索引表得到对应的候选实 体列表，计算医疗指称和列表中的每个元素之间的Jaccard相似度，选择前100作为最终的候选实体列表.第2阶段.候选实体排序：对候选实体列表中的候 选实体排序，选择排名最高的候选实体作为医疗指称 的映射实体.使用字符结合语义的方式对候选实体打 分，进行排序.使用Jaccard相似度和相对编辑距离作 为字符匹配的指标，通过fastText中的Skip-Gram语言 模型训练主诉文本得到词向量，从语义的角度对候选System Construction系统建设57计算机系统应用2021年第30卷第12期实体打分，加权字符匹配度和语义匹配度得到候选实 体的最终匹配分数，最后选择分数最高的候选实体作 为医疗指称的映射实体.2.2患者主诉科室推荐算法在进行科室推荐时，利用医疗知识图谱中症状、疾病等实体和科室实体之间的关系来帮助科室推荐. 但完整的医疗知识图谱一般包含几十万甚至上百万三 元组，考虑到效率和噪声问题，采用从完整的医疗知识 图谱中查询主诉文本相关的子图帮助导诊.通过医疗信息识别算法得到患者主诉文本中在医疗知识图谱中 对应的医疗实体，称作主诉实体.通过查询主诉实体和 科室实体在医疗知识图谱中的相关路径得到主诉文本 相关子图.通过图编码器得到子图语义表示，图编码 器结构参考MHGRN[I61模型.但仅使用图编码网络 无法处理患者主诉中识别不到医疗实体的情况.所以 通过预训练语言模型BERT提取患者主诉的语义信 息，将主诉文本的语义信息和子图信息融合后进行科 室推荐.融合层科室概率分布多层感知机(〇〇〇〇〇〇)表示层$2.多跳信息1D D 3.非线形1--------------->激活（J图编码器文本编码器1输入层子图生成医疗信息识别算法______y，N主诉文本:左腿脚踝浮肿及左腿浮肿，是什么原因。
人工智能时代新型媒资管理系统的构建思路及技术实现
人工智能时代新型媒资管理系统的构建思路及技术实现【摘 要】上海文化广播影视集团有限公司（SMG）在媒资管理系统的构建过程中，通过引入人工智能及互联网技术，形成了一个具备自动编目、媒资百科、知识图谱、自动主题推荐等功能的“新型广播电视媒资生产管理平台”。
该平台帮助SMG 实现媒资内容衍生产品的自动化和智能化生产，使其从传统档案管理型媒资向生产服务型媒资转变。
【关键词】人工智能，媒资管理，自动编目，知识图谱，隐性水印【中图分类号】 G220.7 【文献标识码】 B 【DOI 编码】10.16171/ki.rtbe.20190003003【本文献信息】倪明昊，单文火.人工智能时代新型媒资管理系统的构建思路及技术实现[J].广播与电视技术，2019,Vol.46(3).A Novel Media Asset Management System in the era of AINi Minghao, Shan Wenhuo(Shanghai Media Group, Shanghai 200041, China)Abstract With the rapid development of big data and artificial intelligence technologies in recent years, different applications have taken their places in traditional media organizations. By applying AI technologies, a novel media asset management platform with features of automatic cata-loging, media encyclopedia, knowledge mapping and intelligent recommendation has been designed. The platform helps SMG move from archival media asset management to productive media asset management.Keywords Artificial intelligence, Media asset management, Automatic cataloging, Knowledge mapping, Blind watermarking倪明昊，单文火（上海广播电视台、上海文化广播影视集团有限公司，上海 200041）0 引言媒体资产管理的概念从提出至今已经数十年，传统广播电视媒资管理理念及系统构建如今已非常成熟。
个性化医疗服务系统基于知识图谱的构建与实现
个性化医疗服务系统基于知识图谱的构建与实现随着医疗技术的不断发展和人们对健康的关注日益增强，个性化医疗已成为现代医学的重要方向。
个性化医疗服务系统的构建和实现对于提供精准、高效的医疗服务具有重要意义。
知识图谱作为一种能够存储和表示大规模结构化和半结构化知识的技术，正在被广泛应用于个性化医疗服务系统的构建中。
个性化医疗服务系统的目标是为每个患者提供量身定制的医疗方案和服务，基于知识图谱的构建能够辅助系统获取、整合和推理医学知识，从而为患者提供更精确、个性化的医疗服务。
在个性化医疗服务系统中，知识图谱的构建通常包括三个主要步骤：知识获取、知识整合和知识推理。
首先，知识获取是构建知识图谱的首要任务。
在个性化医疗服务系统中，医学知识来自于多个来源，如医学文献、临床实践、患者病历等。
通过自然语言处理技术，系统可以从这些来源中提取结构化或半结构化的医学知识，并将其转化为知识图谱中的实体和关系。
接下来，知识整合是将不同来源的医学知识融合到一个统一的知识图谱中的过程。
由于医学知识通常来自于不同的领域和专业，其表达方式和术语存在差异，因此需要进行知识的映射和一致性建模。
知识整合可以通过专家知识和自动化的方法来实现，将不同来源的医学知识关联到知识图谱的实体和关系中。
最后，知识推理是基于知识图谱进行医学推理和决策的过程。
通过利用知识图谱中的实体和关系，系统可以根据患者的病情和个体特征，进行个性化的医学推理和决策。
例如，系统可以基于患者的基因组信息，推断出其患有哪些病症可能，从而为其提供个性化的预防和治疗方案。
除了上述核心步骤，个性化医疗服务系统基于知识图谱的构建还需要考虑以下几个方面：首先，知识图谱的质量保证。
医学知识具有高度复杂性和不确定性，因此知识图谱中的实体和关系需要经过严格的验证和校验。
只有高质量的知识图谱才能为个性化医疗服务系统提供准确可靠的支持。
其次，知识图谱的实时更新。
医学知识是不断发展和更新的，为了保证个性化医疗服务系统的实用性，知识图谱需要及时获取、整合和更新最新的医学知识。
媒资管理系统介绍
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系统介绍.6
• 查询与下载，用户可以按照任意组合的检索条件，在授权范围内对服
务器上存储的信息进行检索、下载（包括对视频资料的分段下载，即 对所需部分按时间标记起始点、结束点，可以精确到秒，对起始点与 结束点之间的部分进行下载）；图片资料既可以按照组描述进行检索， 也可以按照每张图片的描述进行检索。
系统介绍.5
• 资料审核： • 对已经编目上传的资料进行审
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核 可以对视频、音频、图片、文 字内容预览 可单一素材审核，勾选素材列 表中该文件的审核框，确认返 回。 批量素材审核，勾选“全选” 的审核框，确认返回。 审核后的素材可用于查询下载 未审核的素材只有管理员和上 传该素材的用户有权查询，修 改和删除。
输方式速度快3倍左右，打点下载可以精确到帧。 2.检索时可以输入拼音的首字母，比如“我的祖国”，可以输入“w”、 “wd”、“dz”等相邻汉字的首字母，避免用户繁琐地收入汉字及字母 既汉字输入法频繁繁琐地来回切换，这一点连大洋、索贝这样的知名 品牌媒资产品都没做到。 3支持源文件格式，其它的媒资都不支持。也就是说word文件、pdf、 txt等文件格式文件在查询时都可以自动打开。 4.服务器的盘符可以动态增加，比如f盘满了，可以增加g盘 5. 具备批量上传下载功能，用户不比等上传完一个再上传下一个，一 次可以批量上传多个文件，即集中编目，也可以再上传完后个别修改 编目 6.支持单独采集模块.采集模块做了简单的编辑功能，就是能合并，能 删除，还增加了遮挡功能，采集编辑完后可以直接入媒资库
媒资管理系统介绍媒资管理系统介绍??随着社会的发展各级政府机随着社会的发展各级政府机关日益利用多元化的手段提高关日益利用多元化的手段提高工作效率工作效率传统的文档及各种传统的文档及各种资料的管理手段已经不能适应资料的管理手段已经不能适应工作需要该信息管理系统是工作需要该信息管理系统是集成了音频图片视频文集成了音频图片视频文字等电子信息的字等电子信息的字等电子信息的一体化管理系字等电子信息的一体化管理系统建立了具有资源共享的数统建立了具有资源共享的数字化网络化智能化集编字化网络化智能化集编目编辑存储检索审查目编辑存储检索审查等功能为一体的软件系统突等功能为一体的软件系统突破了传统软件对各类信息不能破了传统软件对各类信息不能进行一体化管理的技术瓶颈进行一体化管理的技术瓶颈大大提高了信息的存储及使用大大提高了信息的存储及使用效率
广电媒资系统介绍-2
（1）素材不能做到随机存取 （2）难于进行修改
电视节目生产基础知识简介 -节目编辑方式
• 非编性编辑：相对线性编辑的概念，可以将素材的长短或
先后顺序不按照制作的先后顺序编辑，对于素材可以随时地、 跳跃性的改变顺序，以及调整素材长度。
• 非线性编辑具备两个特征
（1）在编辑上是非线的，能够容易的改变镜头顺序，不影响 已经编辑好的镜头顺序
• AVI（AVI（Audio Video Interleave）是一种音频、视频图像交 插记录的数字视频文件格式
• WAV 记录声音的波形，记录下来的声音文件能够和原声基本一致， 质量非常高
• MPEG-3 流行的声音文件格式，压缩率大，音质一般，不能用作广 播级
• MXF （Material Exchange Format） 它的作用是为数据的发送者 和接收者建立不同数据格式转换的通用标准。在专业广播电视环境 下转换媒体文件，本质上是一种封装格式。
电视节目制播过程
传统概念的节目制作系统（多种设备、多操作者）
电视节目制播过程
• 设备过多
• 操作烦琐Leabharlann 摄像• 机占用空间放大像机
录像机
配音
• 磁带反复录制后信号质量下降
• 2次修改控时制台，非常受限制
切换台播出
字幕机
• 特技机、调音台…………
电视节目生产数字化关键技术
1.电视传播制式 2.数字化视频特点 3.压缩和编码 4.文件格式 5.CPU+GPU 6.IO板卡 7.非线性编辑 8.电视节目制作网络化
电视节目生产数字化关键技术
-板卡
¾ IO卡 • MG1000 MG1500 MG3000
专业视音频板卡作为专业广播级视音频I/O板卡，其主要功能是作为模拟 和数字信号的输入输出接口。包括MG1000，MG1500，MG3000分别 适应标清和高清的非编性系统。 视频接口：模拟复合、分量，SDI(支持嵌入音频)，音频接口：平衡、非 平衡模拟音频接口和AES/EBU 接口 ¾ 特效处理卡 • 加拿大Matrox公司是视频编辑领域著名公司之一。Matrox Digisuite系 列包括Digisuite LE、Digisuite DTV、Digisuite LX和Digisuite MAX三维 卡 主要应用在视音频编解码、特技制作、字幕创作、三维效果处理…… 高标清卡：LE8000、LE500
问答系统中的基于知识图谱的语义匹配与问答
问答系统中的基于知识图谱的语义匹配与问答问答系统是一种能够回答用户提出的问题的人工智能技术。
它通过自然语言处理和机器学习等方法，将用户提问的语句转化为计算机能够理解的形式，并从海量的知识库中查找相关信息，最终给出准确的答案。
在问答系统中，基于知识图谱的语义匹配与问答技术起着重要的作用。
知识图谱是一种以图形结构来表示和组织知识的方法。
它通过将实体（Entity）和实体之间的关系（Relationship）以节点和边的形式进行建模，从而形成一个大规模的、结构化的知识网络。
在问答系统中，通过基于知识图谱的语义匹配与问答技术可以实现更精确的问题理解和答案推理。
首先，基于知识图谱的语义匹配可以帮助问答系统准确理解用户的问题。
传统的关键词匹配方法往往只能匹配问题中的关键词，而无法考虑上下文和语义。
而基于知识图谱的语义匹配可以利用知识图谱中的实体和关系信息，对问题进行更深入的分析和理解。
例如，当用户提问“Who is the CEO of Apple?”时，基于知识图谱的语义匹配可以将“CEO”与“Apple”进行关联，并通过知识图谱中的实体和关系信息找到正确的答案。
其次，基于知识图谱的问答技术可以利用图谱中的结构信息进行答案推理。
知识图谱中的实体和关系之间的连接可以提供丰富的语义关联信息，帮助问答系统更准确地推理和回答问题。
例如，当用户提问“Which movies did Leonardo DiCaprio star in?”时，基于知识图谱的问答技术可以根据知识图谱中的演员、电影和参演关系进行推理，找出与Leonardo DiCaprio 相关的电影信息，并将其作为答案返回给用户。
此外，基于知识图谱的语义匹配与问答技术还可以结合其他自然语言处理技术，提高问答系统的性能。
例如，可以利用实体链接技术将用户问题中的实体识别出来，并与知识图谱中的实体进行关联。
还可以利用关系抽取技术从文本中提取出实体和关系信息，并将其加入到知识图谱中，增强问答系统的知识覆盖范围。