从知识图谱到事理图谱
初中语文知识图谱(高清)pdf
形近字辨音
3. 考查题型
客观选择题 语言实践能力
象形字
木、人
指事字
上、下
会意字
苗、采
1. 造字法
左形右声
把、诗、江、格
右形左声
救、战、功、鸠
上形下声
茅、景、简、空
字
形声字
下形上声
灸、帮、忠、盅
形
外形内声
园、阁、病、癖
内形外声
闻、问、闽、辨
形旁 2. 偏旁
声旁
同音形异字辨识
3. 考查要点
形近义别字辨识
之、以、其、而、于
常见虚词
者、则、虽、然、为
乃、也、且、乎、焉
古今异义
一词多义
通假字
文
2. 实词
名词作动词 名词作状语
言
动词作名词
文
词类活用
动词作状语
使动用法
形容词作名词
形容词作动词
意动用法
3. 特殊句式
倒装句
判断句 省略句 被动句
状语后置 宾语前置 定语后置 主谓倒装
阅读
1. 文体知识
要素：时间、地点、人物，事情的起因、经过、结果 人称：第一人称、第二人称、第三人称 顺序：顺叙、倒叙、插叙、补叙
把内容紧密关联、结构基本相同或相似、语气基本一致的三个或三个以上的句子或短语递相排列。
3. 排比
常
作用：增强语言气势，加重感情，加强文章的节奏感和表达效果。
考
对事物的形象、特征、作用、程度等方面着意扩大或缩小。
修
4. 夸张
作用：突出事物的特征，增强语言的形象性。
辞
结构相同，字数相等，内容关联。
5. 对偶
小Leabharlann 1. 三要素说环境描写 故事情节
知识图谱的概念及其应用研究
知识图谱的概念及其应用研究人类从出现以来，就一直在探索和积累知识，并试图将其体系化、系统化。
然而，随着时代的发展和知识的积累，这种尝试变得越来越困难。
在过去的几十年里，人工智能技术的迅速发展和互联网的普及，为知识体系化、系统化带来了一个新工具——知识图谱。
知识图谱是一种以图形化方式呈现知识和关系的人工智能技术。
它通过收集、整合和分析大量的结构化和非结构化数据，把这些数据转化为符合机器处理的形式，并构建出一个大型的、结构化的、层次化的知识网络图。
在知识图谱中，每个知识点都有一个唯一的标识符，然后通过各种关系将它们链接在一起。
这种链接方式既可以是语义关系，也可以是属性关系，还可以是实体之间的关联关系等等。
知识图谱应用于众多领域，主要用于支持自然语言处理、智能搜索、智能客服、机器人服务等方面。
它为人工智能的多个领域带来了一个统一的知识库，让人工智能的决策和推荐更有根据，更具智能化。
首先，在自然语言处理方面，知识图谱主要用于实现语义理解。
自然语言处理是人工智能中最有挑战性的领域之一，这是因为人类语言的复杂性和变化性。
然而，知识图谱可以通过将人类语言与知识图谱中的概念相对应，使人工智能系统对人类语言的理解和表达能力得到极大提高。
其次，在智能搜索方面，知识图谱可以极大地提高搜索精度。
传统的搜索引擎只是根据关键词或短语来检索网页，而知识图谱可以通过结构化的知识模型来帮助人们更精确地定位到他们所想要的信息。
知识图谱可以告诉搜索引擎某个词语或短语的含义、上下文、实体属性等等，从而更好地匹配用户信息需求。
再次，在智能客服与机器人领域，知识图谱可以帮助客户服务中心或企业提供智能化的解决方案。
知识图谱可以通过分析客户提出的问题，识别与之相关的实体、属性和关系，快速且精准地提供答案。
在机器人领域，知识图谱可以作为机器人大脑中的知识库，快速检索相关知识，完成多轮对话，从而实现越来越自动化、无人化的机器人服务。
除了以上几个领域，知识图谱在医疗诊断、金融风险控制、智慧城市等领域都有着广泛的应用。
科学知识图谱的发展历程
ห้องสมุดไป่ตู้ 内容摘要
此外，如何建立统一的知识图谱标准规范，以便不同领域的研究者能够进行 有效的知识交流和共享，也是一个值得研究的方向。最后，如何解决知识图谱的 隐私保护和数据安全问题也是一个迫切需要解决的问题。
内容摘要
本次演示总结了科学知识图谱的研究现状、应用领域、优点、不足以及未来 研究方向。尽管科学知识图谱已经得到了广泛的应用和认可，但仍存在诸多挑战 和问题需要进一步研究和解决。我们相信，随着技术的不断发展和完善，科学知 识图谱将在更多领域发挥更大的作用，为人类社会的发展做出更大的贡献。
内容摘要
在科学知识图谱的研究方法方面，主要包括可视化分析、文本挖掘、语义网 络分析、知识表示学习等方法。这些方法为科学知识图谱的构建和分析提供了强 大的支持，但每种方法都有其特定的适用范围和局限性，需要根据具体的研究问 题进行选择和优化。
内容摘要
对于科学知识图谱研究的未来方向，我们认为可以从以下几个方面进行考虑。 首先，提高自动化生成知识图谱的精度和效率是关键。这需要进一步发展和完善 现有的自然语言处理、文本挖掘和机器学习等技术，并探索新的技术手段。其次， 如何将科学知识图谱更好地应用于实际问题中，尤其是如何将其应用于决策支持 和智能服务等方面，具有重要的研究价值。
二、理论框架
科学知识图谱的理论框架主要包括基于概念的知识图谱、基于数据的知识图 谱和基于技术的知识图谱等。
二、理论框架
基于概念的知识图谱主要是以概念为基本单位，通过概念之间的关系来组织 知识。这种知识图谱的构建需要依赖于概念抽取和概念关系抽取技术。
二、理论框架
基于数据的知识图谱主要是以数据为基本单位，通过数据之间的关系来组织 知识。这种知识图谱的构建需要依赖于数据挖掘和机器学习等技术。
事理图谱-哈工大社会计算与信息检索研究中心
事理图谱：事件演化的规律和模式作者：李忠阳，赵森栋，丁效引言事件是人类社会的核心概念之一，人们的社会活动往往是事件驱动的。
事件之间在时间上相继发生的演化规律和模式是一种十分有价值的知识。
然而，当前无论是知识图谱还是语义网络等知识库的研究对象都不是事件。
为了揭示事件的演化规律和发展逻辑，本文提出了事理图谱的概念，作为对人类行为活动的直接刻画。
在图结构上，与马尔科夫逻辑网络（无向图）、贝叶斯网络（有向无环图）不同，事理图谱是一个有向有环图。
现实世界中事件演化规律的复杂性决定了我们必须采用这种复杂的图结构。
为了展示和验证事理图谱的研究价值和应用价值，我们从互联网非结构化数据中抽取、构建了一个出行领域事理图谱。
初步结果表明，事理图谱可以为揭示和发现事件演化规律与人们的行为模式提供强有力的支持。
事理图谱的定义首先，给出事件、事件间顺承和因果关系的定义。
事理图谱中的事件用抽象、泛化、语义完备的谓词短语来表示，其中含有事件触发词，以及其他必需的成分来保持该事件的语义完备性。
抽象和泛化指不关注事件的具体发生时间、地点和具体施事者，语义完备指人类能够理解该短语传达出的意义，不至于过度抽象而让人产生困惑。
例如，“吃火锅”，“看电影”，“去机场”，是合理的事件表达；而“去地方”，“做事情”，“吃“，是不合理或不完整的事件表达。
后面三个事件因为过度抽象而让人不知其具体含义是什么。
事件间顺承关系指两个事件在时间上先后发生的偏序关系；在英语体系研究中一般就叫做时序关系（Temporal Relation），本文认为两者是等价的。
例如，“小明吃过午饭后，付完账离开了餐馆。
”吃饭、付账、离开餐馆，这三个事件构成了一个顺承关系链条。
事件间因果关系指在满足顺承关系时序约束的基础上，两个事件间有很强的因果性，强调前因后果。
例如，“日本核泄漏引起了严重的海洋污染”。
“日本核泄漏”和“海洋污染”两个事件间就是因果关系，“日本核泄漏”是因，“海洋污染”是果，并且满足因在前，果在后的时序约束关系。
知识图谱：链接知识与数据的桥梁,开启智能应用的新篇章
知识图谱—链接知识与数据的桥梁，开启智能应用的新篇章引言随着大数据时代的到来，海量的信息使得用户在寻找所需知识时面临巨大的挑战。
传统的信息检索方法往往只关注关键词匹配，忽略了知识之间的内在联系，使得检索结果往往不尽如人意。
为了解决这一问题，知识图谱应运而生，它以图形化的方式表示不同实体之间的关系，将无序的数据转化为有价值的知识，从而为用户提供更精准的信息服务。
图1知识图谱一、知识图谱的定义与构成1、知识图谱的定义知识图谱是一种以图形化的方式表示知识的工具，它通过对实体之间关系的描述，将复杂的知识结构化，以便于计算机理解和处理。
知识图谱在语义网、自然语言处理、信息检索等领域有着广泛的应用前景。
2、知识图谱的构成知识图谱主要由实体、属性和关系三部分构成。
实体是知识图谱中的基本单元，它代表了现实世界中的客观事物；属性描述了实体的特征和属性值；关系则表示了实体之间的联系。
通过这三部分信息的有机结合，知识图谱能够清晰地呈现出不同事物之间的内在联系。
二、知识图谱的构建过程数据采集：通过爬虫技术、API接口等方式从各类数据源中获取数据。
数据清洗：去除重复、错误或不完整的数据，提高数据质量。
实体识别：从文本中提取出实体，包括名词、名称等。
关系抽取：通过自然语言处理等技术分析实体之间的关系。
知识表示学习：利用深度学习等技术对知识进行表示学习，提高知识的精度和可解释性。
知识推理与问答：通过对知识的推理和分析，实现问答系统的智能化。
应用开发：将知识图谱应用于实际场景，如智能客服、搜索引擎等。
三、知识图谱的优势与应用场景提高信息检索精度：通过实体之间关系的描述，知识图谱能够更准确地理解用户的查询意图，从而提供更精准的检索结果。
实现智能化决策支持：通过对大量数据的分析挖掘，知识图谱可以为决策者提供有关市场趋势、竞争对手等方面的信息支持。
增强智能客服能力：通过自然语言处理等技术，知识图谱可以帮助客服人员快速准确地回答用户问题，提高客户满意度。
知识图谱技术的应用和发展
知识图谱技术的应用和发展随着互联网的快速发展，大量的数据被不断地产生和积累。
这些数据包含了人类社会中几乎所有的知识，但是由于信息过于庞杂和分散，如何有效地管理和利用这些知识成为了一个重要的问题。
知识图谱技术应运而生，它可以将各个领域的知识智能地组织起来，为人们提供更加全面、准确和高效的知识服务，成为了当前信息时代最重要的技术之一。
一、知识图谱技术的基础所谓知识图谱，是指基于语义的知识组织形式，以图谱的形式展示出来。
在知识图谱中，每个节点代表一个实体，每条边代表实体之间的关系。
通过这种方式，将各种知识进行关联，可以构建出一个大规模的、具有深度和广度的知识库。
在知识图谱中，能够识别和表达的实体包括人、地点、事物、事件、组织等多个维度，但目前主要还是以人物、组织和事物为主。
知识图谱技术的基础是以人为中心的语义网(Semantic Web)，而语义网的概念是由万维网联盟主席Tim Berners-Lee提出的，它是一个标准化和结构化的信息网络，能够为计算机更好地理解人类语言和语义，进而实现更加智能的服务。
语义网的核心技术包括RDF(资源描述框架)、OWL(Web本体语言)、SPARQL(语义网查询语言)等，而这些技术也被广泛运用于知识图谱领域。
此外，知识图谱技术还与自然语言处理、机器学习、信息抽取等领域结合，提高了知识抽取和推理的准确性和效率。
二、知识图谱技术的应用1.搜索引擎知识图谱技术最早在搜索引擎领域得到了应用。
传统搜索引擎主要是基于关键词匹配，而知识图谱将词汇与实体之间的关联关系映射到图谱上，从而实现对各个实体和其关联知识的精确搜索。
比如，Google搜索中的Knowledge Graph就是一个知识图谱系统，它可以提供更多的语义信息，准确地展示搜索结果的相关度和领域，进一步提升搜索结果的质量。
2.智能语音助手知识图谱技术还被广泛用于智能语音助手领域。
智能语音助手通过语音交互与人进行沟通，可以获取用户的需求，并提供相关的信息和服务。
知识图谱
知识图谱作者：***来源：《百科知识》2013年第22期2012年5月，谷歌公司通过其官方博客正式发布搜索页面的新功能——知识图谱（Mapping Knowledge Domain）。
这可能是谷歌搜索引擎上线以来最大的一次改革。
什么是知识图谱？知识图谱也被称为科学知识图谱，是显示知识发展进程与结构关系的一系列不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
具体来说，知识图谱是把应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与计量学引文分析等方法结合，用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构的多学科融合的一种研究方法。
它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。
下面我们先来举一个实例进行说明，比如我们在谷歌搜索框里输入“十三陵”，以往只能在搜索结果页面显示10多个由标题、链接以及与关键词相关的简短内文片段组成的搜索结果。
虽然现在搜索页面也会插入图片等结果，不过搜索结果大体上依然通过文字简介的形式提供。
如果使用知识图谱搜索则不同，当我们输入“十三陵”后，除了在搜索结果页面显示相关的文字信息外，在搜索页面右栏还直观地显示出十三陵在地图上的位置、来自维基百科的文字简介、建筑相关信息表（高度、开放时间、设计师等）。
页面下方还有与十三陵相关的历史古迹和旅游景点，让用户可以全面了解十三陵。
再比如我们输入“电脑”这个关键词，谷歌除了在搜索结果页面显示电脑的相关信息，还会在页面右侧显示我们所在城市的各个电脑卖场位置，给用户购买电脑提供方便。
从用户角度来看，知识图谱的好处显而易见。
我们能够直接获得搜索内容的基本信息汇总，而不用根据文字片段和网站名称判断究竟哪个链接最有价值，然后再打开新页面人工过滤页面内的有价值信息。
知识图谱的演变知识图谱是谷歌在2010年收购了开放式数据库公司Metaweb后发展而来的。
基于事理图谱的典籍内容知识组织与应用——以《左传》为例
◎2024年第4期◎基于事理图谱的典籍内容知识组织与应用——以《左传》为例李章超，何 琳，喻雪寒摘 要 在数字化背景下，整合海量、多源和异构的典籍内容知识资源，并从中抽取与典籍内容相关的知识单元，揭示知识之间的相互关系，成为还原历史事件所处复杂情境的关键。
文章尝试从知识组织角度出发，利用历史学者需求调查、LDA 主题模型聚类和本体复用等方法构建典籍内容知识表达模型；提出包括事件及其论元构成和事件关系抽取的事理图谱自动化构建方法，从内容和应用的维度实现事理图谱的质量评估。
在此基础上，从主题叙事、空间叙事和逻辑叙事的定义域视角，实现典籍内容知识应用。
本文构建的典籍内容事理图谱能从更细粒度实现事件与角色、地点、时间和万物的结构化和语义化描述，在实现典籍内容事件知识序化的同时，充分揭示历史事件的分布规律与发展趋势。
关键词 典籍内容知识 事理图谱 知识组织 知识应用引用本文格式 李章超，何琳，喻雪寒.基于事理图谱的典籍内容知识组织与应用——以《左传》为例[J].图书馆论坛，2024，44（4）：125-137.Contextual Knowledge Organization and Application of Classics Based on Event Knowledge Graph ——Taking ZuoZhuan as an ExampleLI Zhangchao ，HE Lin & YU XuehanAbstract In the context of digitalization ，integrating massive ，multi-source ，heterogeneous knowledge ofancient books ，extracting the knowledge units ，and revealing the interrelationships among the knowledge have become the key to restoring the complex circumstances in which historical events took place. From the perspective of knowledge organization ，this study attempts to build a knowledge representation model of Chinese classics basedon a survey of historical scholars ’ needs ，using methods of LDA topic model clustering and ontology reuse. It proposes an automated method to extract events ，arguments and relationships ，and achieves the quality evaluation of the event knowledge graph in terms of content and application. Thus ，the knowledge in classical books can be used from the perspective of thematic ，spatial and logical narratives. The event knowledge graph proposed in thispaper gives a more fine-grained structural and semantic description of events ，roles ，places ，time and everything ，and fully reveals the distribution pattern and development trend of historical events while fulfilling the sequencing of event knowledge in ancient classics.Keywords knowledge in classical books ；event knowledge graph ；knowledge organization ；knowledgeapplication0 引言文化数字化背景下，国家典籍工作的重点由保护出版发展到应用转化，强调运用数字化技术深入挖掘典籍中蕴含的哲学思想、人文精神、价值理念和道德规范[1]，推动中华优秀传统文化创125造性转化、创新性发展。
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and their relations
and their relations
Organization Form
Directed Graph
Directed Graph
Main Knowledge Form
Determinary of Knowledge
Event evolutionary logics and transition probability
– EEG is a knowledge base of event evolutionary logics, which describes the event evolutionary principles and patterns
– 事理图谱是一个事理逻辑知识库，描述事件之间的演化规律和模式
• Structurally: EEG is a Directed Cyclic Graph, whose nodes are events, and edges stand for the sequential and causal relations (顺承和因果) between events.
– Traditional event extraction and classification tasks, ACE, KBP – Topic detection and tracking
• Events in EEG:
– Not specific but abstract events – Represent as general, semantic complete predicate-phrases or segments – “have hot pot”, “watch movies”, “go to the airport” are reasonable event
Outline
• Motivation of Event Evolutionary Graph • Related Work • Our Efforts on Event Evolutionary Graph • Conclusion
Motivation of Event Evolutionary Graph
从知识图谱到事理图谱
From Knowledge Graph to Event Evolutionary Graph
Ting Liu Research Center for Social Computing and Information Retrieval
2017.11.05，China·Beijing
EEG
Consumption Intention Mining
Dialogue Generation
Differences and Relations between EEG and KG
Event Evolutionary Graph
Knowledge Graph
Research Target
Predicate-Events (谓词性事件) Noun-Entities (名词性实体)
• Essentially: EEG is a knowledge base of event evolutionary logics, which describes the event evolutionary principles and patterns
Applications of Event Evolutionary Graph
Knowledge Graph
Nodes Are Entities
Event Evolutionary Graph
Nodes Are Events
Google Knowledge Graph
What is Event Evolutionary Graph？
• Event Evolutionary Graph (EEG) ：事理图谱
• Most existing knowledge bases foucs on “concepts and their relations”, and failed to mine “event evolutionary logics”
• Event evolutionary logics (development principles and patterns between events) are valuable commonsense knowledge, mining this kind of knowledge is crucial for understanding human behaviour and social development
• Large-scale EEG can have big application potentials as traditional Knowledge Graph.
Decision Making System
Question Answering
Event Prediction
Commonsense Reasoning
Entities’ attributes and their relations
Most event evolutionary logics are Most relations between
not deterministic
entities are deterministic
Event Definition in EEG
• EEG can be applied to several downstream tasks, including event prediction, commonsense reasoning, consumption intention mining, dialogue generation, question answering, decision making system and so on.
• Events in ACE: An event is a specific occurrence involving participants. An event is something that happens. An event can frequently be