信息安全法律法规知识图谱
论计算法学的全球发展趋势
论计算法学的全球发展趋势一、计算法学的发展历程早期研究(20世纪50年代70年代):计算法学的起源可以追溯到计算机科学的诞生。
在这个阶段，研究者主要关注计算机的基本原理、编程语言和算法等问题，为计算法学的发展奠定了基础。
法律信息处理与知识发现(20世纪80年代90年代):随着信息技术在法律领域的广泛应用，研究者开始关注如何利用计算机技术处理法律信息，以及如何从海量的法律数据中发现有价值的知识。
这一阶段的研究主要集中在法律数据库的建设、法律文本的自然语言处理等方面。
网络法与知识产权法(21世纪初至今):随着互联网的普及和全球化进程的加速，网络法和知识产权法成为计算法学研究的重要领域。
研究者关注如何在网络环境下保护知识产权，以及如何制定有效的网络法律法规。
人工智能、大数据等新兴技术也为计算法学的研究提供了新的视角和方法。
计算法学与其他学科的融合(21世纪初至今):随着计算法学研究的深入，越来越多的学者开始关注计算法学与其他学科的交叉融合，如法律哲学、法律逻辑学、法律心理学等。
这种融合有助于提高计算法学的理论深度和实践价值，为解决现实问题提供更有力的支持。
计算法学的发展历程是一个不断拓展研究领域、丰富理论体系的过程。
从早期的基础理论研究到现代的跨学科融合，计算法学已经取得了显著的成果，并在实践中发挥着越来越重要的作用。
随着科技的不断进步和社会需求的变化，计算法学将继续发展壮大，为人类社会的发展做出更大的贡献。
1. 计算法学的起源和定义计算法学(Computational Law)是一门跨学科的研究领域，它将计算机科学、信息技术、法律和哲学等多个学科的知识相结合，研究计算机技术在法律领域的应用和发展。
计算法学的起源可以追溯到20世纪60年代，当时计算机技术刚刚兴起，学者们开始关注如何利用计算机技术解决法律问题。
随着计算机技术的不断发展，计算法学逐渐成为一个独立的研究领域，并在全球范围内得到了广泛关注。
计算法学的定义较为复杂，但可以从以下几个方面来理解：首先，计算法学是一门研究计算机技术在法律领域应用的学科，它关注计算机技术如何影响法律问题的分析、解决和实施。
基于知识图谱的学分银行
建立学分转换数据库
为了支持学分转换，需要建立一个完善的学分转换数据库，该数据库应包含不同 课程之间的学分转换信息，以及相应的转换规则和计算方法。同时，该数据库应 能够根据不同的转换需求进行动态更新。
学分银行发展
学分银行在国外已经得到了广泛应用，如欧洲学分转换系统 （ECTS）、澳大利亚学分转换计划（ACCS）等。而在我国 ，学分银行也逐渐得到了认可和应用，如上海市终身教育学 分银行、北京市学分银行等。
学分银行的运作模式
01
学分认定
学分认定是学分银行的核心环节之一。学习者通过参加各类课程学习、
挑战与应对策略
技术难题
跨领域融合、智能化发展等都需要技术支持。面对技术难题，学分银行应积极引进和培养技术人才，加强与科技企业的合作，共同攻克技术难关。
标准统一
学分银行在发展过程中需要建立统一的标准和规范，以便实现学分的互认和转换。应加强相关领域的合作，共同制定标准和规范，推动学分银行的标准化建 设。
ห้องสมุดไป่ตู้优化个性化推荐
通过分析学习者的兴趣、能力和需求，基于知识图谱的学 分银行能够为学习者提供更精准的个性化学习推荐。
提高学习效率
借助知识图谱的关联和推荐功能，学分银行能够帮助学习 者更快地找到所需的学习资源，提高学习效率。
促进教育公平
通过跨领域的知识共享和学分互认，基于知识图谱的学分 银行有助于打破学科壁垒，拓宽学习者的学习路径，促进 教育公平。
提升学分转换效率
建立学分转换的量化模型
基于知识图谱的学分银行需要建立一套学分转换的量化模型，以 科学、客观地评估学分的价值和转换比例。
结合材料及所学知识,新质生产力和企业的道法知识点
结合材料及所学知识,新质生产力和企业的道法知识点一、知识概述《新质生产力和企业的道法知识点》①基本定义：新质生产力这个概念挺新的。
简单说啊，它是一种创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。
道法呢，在这里指的是道理和法则。
对于企业来说，就是在生产经营中要遵循的一些道德、法律和市场规律这些方面的东西。
②重要程度：在企业发展这个话题里，这超级重要。
新质生产力能让企业在竞争激烈的市场里脱颖而出，是企业变强变大的新动力。
而企业遵循道法，那是企业长久生存的根基，要是违背了，就好比树没了根，早晚会倒。
③前置知识：对于生产力相关概念得有点了解，像传统生产力是什么样的，企业运营的基本常识，市场规律这些基础知识要知道点儿。
④应用价值：实际应用场景可多了。
比如企业如果想采用新质生产力，像用高科技手段提高生产效率，就得按照市场规律和道德法律做事。
在开发新技术的时候不能侵犯别人知识产权，这就是个例子。
这既能让企业自身发展，对整个社会经济健康发展也特重要。
二、知识体系①知识图谱：在企业管理和经济学学科里，这属于比较核心的部分。
新质生产力就像是推动企业向前跑的新引擎，而道法就是轨道，让企业在正确方向上跑。
②关联知识：和企业创新管理、企业文化建设、市场经济学这些知识点联系紧密。
比如说要是想搞新质生产力的创新，企业文化就得是鼓励创新、遵守规则的那种。
③重难点分析：重难点就在于怎么把新质生产力和企业所在的实际情况结合起来。
关键是懂新质生产力需要什么条件，同时还要准确把握公司运营中的道德和法律界限。
困难点在新质生产力要投入不少资源，企业得权衡利弊，这个不好办。
④考点分析：在考试中，可能直接考新质生产力的特点，或者给个企业案例问你哪些道法方面被违背了。
比如出个题说某个企业盗用技术搞新的生产模式，让你分析违背了哪些东西。
选择题、简答题里都可能出现。
三、详细讲解【理论概念类】①概念辨析：新质生产力核心就是创新主导、高端高效高质量。
基于CiteSpace的我国建筑信息化知识图谱构建和分析
第37卷第6期2020年12月土木工程与管理学报J o u rn a l o f Civil E ngin eerin g an d M a n agem en tVol.37N o.6Dec. 2020基于CiteSpace的我国建筑信息化知识图谱构建和分析郭晓剑，胡欢(江西理工大学经济管理学院，江西赣州341000)摘要：以CNKI数据库为数据源，运用CiteSpace构建我国建筑信息化研究作者、发文机构、研究热点及核心关键词等知识图谱，分析国内该领域研究优势、存在的不足及未来研究趋势。
结果表明：我国建筑信息化文献年发文量呈现上升趋势，并在近几年达到顶峰;研究人员、研究机构较多，研究力量主要集中在国内高等院校，且已初步形成以同济大学、中国建筑科学研究院为核心的研究团队，但发文作者、发文机构间仍缺乏紧密交流合作;研究热点主要集中在以BIM技术为主，与其他信息化技术如“物联网”“云计算”等方面结合，并主要运用在绿色建筑和大型复杂建筑中；“城市设计”“BIM与其他信息化技术结合应用”等是我国在该领域最新研究前 沿。
针对上述研究结果提出相关建议，为我国未来建筑信息化的发展提供参考。
关键词：建筑信息化；知识图谱；BIM;城市设计中图分类号：F407.9 文献标识码：A文章编号：2095-0985(2020)06-0044-08Construction and Analysis of China5 s Building InformatizationKnowledge Map Based on CiteSpaceGUO Xiao-jian,HU Huan(School of Economics and Management,Jiangxi University ofScience and Technology,Ganzhou 341000, China)Abstract：Taking CNKI database as the data source，CiteSpace is used to construct the knowledge map of authors，publishing institutions，research hotspots and core keywords of China,s building informatization research，and analyze the advantages，disadvantages and future research trends of domestic research in this field.The results show that the annual volume of the architectural information documents in China is on the rise，and it has reached the peak in recent years；there are many researchers and research institutions，and the research force is mainly concentrated in domestic colleges and universities，and a research team with Tongji University and China Academy of Building Research as the core has been initially formed，but there is still a lack of close communication and cooperation between the authors and the publishing institutions；the research is mainly focused on BIM Technology，combined with other information technology such as“internet of things”and“cloud computing”，and mainly used in green buildings and large complex buildings;“urban design”and“the application of BIM combined with other information technology”are the latest research frontiers in this field in China.Based on the above research results，this paper puts forward some suggestions for the future development of building informatization in China.Key words:building informatization;knowledge map;BIM;urban design收稿日期：2020-01-06修回日期：2020-04-02作者简介：郭晓剑（1971-),男，江西赣州人，硕士，副教授，研究方向为工程管理、BIM技术和人工智能（Email:178076183@)通讯作者：胡欢（1996-),男，江苏沛县人，硕士研究生，研究方向为工程管理、大数据与人工智能（Email:849882640@)基金项目：江西省高校人文社会科学课题（G^7m);赣州客家文化数字化研究院课题（m)N-XJ02)第6期郭晓剑等：基于CiteSpace的我国建筑信息化知识图谱构建和分析• 45•建筑行业作为全球经济发展的支柱产业[1，2],需要及时地进行技术更新换代。
高科技与我们的生活主题班会PPT课件
2
虚拟现实与增强现实
VR和AR技术可以将抽象的知识转化为生动的体验，激发学生的学习兴趣，提升学习效果。
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在线教育平台
互联网技术推动了在线教育平台的发展，学生可以不受时间和空间的限制，随时随地获取优质的教育资源。
4
智能教学辅助工具
智能化的学习辅助工具，如智能批改系统和知识图谱，可以帮助教师更好地了解学生的学习情况，提高教学效率。
4. 无障碍出行
自动驾驶技术可以帮助残疾人或老年人出行。它可以提供更加安全和便捷的出行方式。
机器人技术的应用
家务助手
机器人可以帮助人们完成家务，例如清洁、烹饪和整理。这可以让人们有更多的时间做其他事情。
工业生产
机器人能够完成一些危险、重复或需要高精度的任务，提高生产效率和产品质量。
医疗保健
机器人可以进行手术、辅助诊断和照护病人，提高医疗效率和安全性。
云计算技术的应用
数据存储
云存储服务提供了一种安全可靠的方式来存储大量数据，例如照片、文档和备份。
软件应用
云计算平台为各种应用程序提供了一个灵活的运行环境，用户无需安装软件即可使用各种应用程序。
协同办公
云协作工具可以帮助团队成员在任何时间、任智能
云计算为人工智能提供了强大的计算能力，使各种AI应用能够更加高效地运行，例如图像识别和语音合成。
智能助手可以帮助我们完成日常任务，例如提醒日程、查找信息、播放音乐。
人脸识别
人脸识别技术已经广泛应用于手机解锁、门禁系统、支付等领域。
自动驾驶
自动驾驶汽车能够根据环境自动行驶，提高驾驶安全性，并缓解交通拥堵。
医疗诊断
人工智能可以帮助医生进行疾病诊断，提高诊断效率和准确性。
物联网技术的应用
2024版网络安全法律法规及合规要求培训课件
网络安全法律法规
01
概述
国家网络安全法律框架
1 2 3
《中华人民共和国网络安全法》
我国网络安全领域的基础性法律，明确国家对网 络安全的战略方针、基本原则、主要任务和保障 措施。
《数据安全法》
针对数据安全的专项法律，旨在规范数据处理活 动，保障数据安全，促进数据开发利用和产业发 展。
《个人信息保护法》
网络安全法律法规及合 规要求培训课件
汇报人：文小库 2023-12-27
目录
• 网络安全法律法规概述 • 网络安全合规要求与标准 • 数据保护与隐私安全法规 • 网络犯罪打击与防范策略 • 网络安全意识培养与教育推广 • 企业内部网络安全管理制度建设 • 总结与展望：构建全面有效的网络安全保
障体系
共同努力，共创美好未来
加强网络安全意识
企业需要加强员工的网络安全意识教育，提高全员的网络安全素养和防范能力。
完善网络安全保障体系
企业应建立完善的网络安全保障体系，包括制定科学合理的安全策略、加强安全技术研 发和应用、建立高效的安全运维团队等。
加强合作与共享
政府、企业和社会各界应加强合作，共同构建网络安全命运共同体，实现网络安全的共 建共治共享。
隐私泄露事件应对与处置
隐私泄露事件报告
发现隐私泄露事件后，应立即向相关监管机构报告，并配 合监管机构进行调查和处理。
隐私泄露事件处置
采取适当的措施，包括技术和管理措施，及时处置隐私泄 露事件，防止事件扩大和恶化。
隐私泄露事件责任追究
对造成隐私泄露事件的相关责任人员进行责任追究，依法 依规进行处理和处罚。同时，加强内部管理和培训，提高 员工的数据保护意识和能力。
网络安全实践案例
数智驱动下基于CiteSpace的智慧图书馆研究的知识图谱分析
DOI ：10.15913/ki.kjycx.2024.02.012数智驱动下基于CiteSpace的智慧图书馆研究的知识图谱分析＊蒋丽艳（东北师范大学图书馆，吉林 长春 130024）摘 要：以大数据、人工智能、数智驱动技术为核心的信息技术正助力着现代图书馆由传统模式向智慧方向转变。
通过运用先进CiteSpace 技术可视化的方法，对CNKI （中国知网）数据库中主题词是“智慧图书馆”、发文时间在2012-12-01—2022-12-01期间的论文进行统计和可视化分析。
通过对智慧图书馆各类型机构论文产出分布、高产机构论文产出分布及论文发表期刊分布图谱进行详细研究，以期为智慧图书馆的模式构建及实践路径提供强有力的借鉴。
关键词：CiteSpace ；智慧图书馆；知识图谱；可视化分析中图分类号：G250.7 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）02-0045-04——————————————————————————＊［基金项目］吉林省教育科学“十四五”规划2023年度一般课题“创新驱动发展战略下吉林省校地文化深度融合协同育人机制研究”（编号：GH23790）信息技术的蓬勃发展，为智慧图书馆构建注入全新动力。
在大数据、数智驱动技术、人工智能快速发展的环境下，网络信息资源非常丰富，开放共享已经成为最主要的趋势。
先进的创新智慧技术已经成为智慧图书馆最主要的技术支撑，用数智驱动、云计算、物联网等特定的先进技术和全新的管理理念作为主要辅助，产生不受时空束缚且可被感知的新一代图书馆模式。
图书馆崭新的管理模式和服务能力因为智慧图书馆的出现而发生重要改变。
复合图书馆和数字图书馆全新发展理念与实践的延续、整合与升华的终极产物就是智慧图书馆，是目前图书馆的全新发展模式。
率先在欧美建立名为“Smart Library ”图书馆联盟的是加拿大渥太华，建立时间在2001年前后，是国外关于智慧图书馆的最早实践。
新一代信息技术产业应用与创新研究报告
新一代信息技术产业应用与创新研究报告第一章引言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究方法与框架 (4)第二章新一代信息技术概述 (4)2.1 新一代信息技术的定义与发展 (4)2.2 新一代信息技术的分类与特点 (4)2.2.1 分类 (4)2.2.2 特点 (5)2.3 新一代信息技术的发展趋势 (5)2.3.1 技术创新不断加速 (5)2.3.2 产业融合程度加深 (5)2.3.3 应用场景日益丰富 (5)2.3.4 安全问题日益凸显 (5)2.3.5 政策支持力度加大 (5)第三章人工智能应用与创新 (5)3.1 人工智能技术概述 (6)3.2 人工智能在行业中的应用 (6)3.2.1 制造业 (6)3.2.2 医疗健康 (6)3.2.3 金融业 (6)3.2.4 教育 (6)3.2.5 交通出行 (6)3.3 人工智能技术的创新方向 (6)3.3.1 机器学习算法优化 (6)3.3.2 知识图谱构建与应用 (7)3.3.3 边缘计算与人工智能融合 (7)3.3.4 人工智能伦理与法律规范 (7)第四章大数据应用与创新 (7)4.1 大数据技术概述 (7)4.2 大数据在行业中的应用 (7)4.3 大数据技术的创新方向 (8)第五章物联网应用与创新 (8)5.1 物联网技术概述 (8)5.2 物联网在行业中的应用 (8)5.2.1 智能家居 (8)5.2.2 智慧农业 (9)5.2.3 智慧医疗 (9)5.2.4 智慧城市 (9)5.3 物联网技术的创新方向 (9)5.3.1 传感器技术 (9)5.3.2 网络通信技术 (9)5.3.3 数据处理与分析技术 (9)5.3.4 安全技术 (9)5.3.5 跨界融合 (10)第六章云计算应用与创新 (10)6.1 云计算技术概述 (10)6.2 云计算在行业中的应用 (10)6.2.1 金融行业 (10)6.2.2 医疗行业 (10)6.2.3 教育行业 (10)6.2.4 制造行业 (10)6.3 云计算技术的创新方向 (11)6.3.1 云计算安全 (11)6.3.2 云计算功能优化 (11)6.3.3 云计算与人工智能的融合 (11)6.3.4 边缘计算与云计算的融合 (11)第七章 5G技术应用与创新 (11)7.1 5G技术概述 (11)7.2 5G技术在行业中的应用 (11)7.2.1 智能制造 (11)7.2.2 智能交通 (12)7.2.3 医疗健康 (12)7.2.4 虚拟现实与增强现实 (12)7.2.5 其他领域 (12)7.3 5G技术的创新方向 (12)7.3.1 网络切片技术 (12)7.3.2 边缘计算 (12)7.3.3 新型网络架构 (12)7.3.4 开放性网络 (12)7.3.5 安全与隐私保护 (13)第八章区块链应用与创新 (13)8.1 区块链技术概述 (13)8.2 区块链在行业中的应用 (13)8.3 区块链技术的创新方向 (14)第九章新一代信息技术产业政策与发展策略 (14)9.1 新一代信息技术产业政策分析 (14)9.1.1 国家层面政策概述 (14)9.1.2 地方层面政策分析 (14)9.2 新一代信息技术产业发展策略 (15)9.2.1 坚持以创新为核心 (15)9.2.2 优化产业结构 (15)9.2.3 深化产业链协同 (15)9.2.4 加强人才培养与引进 (15)9.3 新一代信息技术产业前景预测 (15)第十章结论与建议 (16)10.1 研究结论 (16)10.2 研究不足与展望 (16)10.3 政策建议与产业指导 (17)第一章引言1.1 研究背景全球经济一体化和科技创新的不断推进，新一代信息技术产业成为推动国家经济发展的重要引擎。
面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型
第43卷第2期㊀2021年3月㊀湖北大学学报(自然科学版)Journal of Hubei University(Natural Science)㊀Vol.43㊀No.2㊀㊀Mar.2021收稿日期:20200928基金项目:国家自然基金项目(61977021)㊁国家重点研发计划(2017YFB1400602)㊁湖北省技术创新重大专项(2018ACA13)和湖北省教育厅青年人才项目(Q20171008)资助作者简介:单娅辉(1995),女,硕士生;张龑,通信作者,教授,主要研究方向为信息安全㊁数据库,E -mail:zhangyan@文章编号:10002375(2021)02021406面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型单娅辉,田迎,张龑(1.湖北大学计算机与信息工程学院,湖北武汉430062;2.湖北省教育信息化工程技术研究中心,湖北武汉430062;3.绩效评价信息管理研究中心(湖北大学),湖北武汉430062)摘要:在构建中文基础教育知识图谱过程中,使用远程监督的方法能够有效解决训练语料匮乏的问题,同时使用神经网络模型能够提升构建过程中关系抽取的准确率.为了缓解远程监督中引入的错误标签带来的影响,模型通过双向门限循环单元(bidirectional gated recurrent unit)获取双向上下文中的语义信息,同时引入句子层注意力机制,动态降低噪声数据的权重.在基于中文信息技术教材教辅和百度百科的基础上构建的知识库上的关系抽取实验表明,引入句子层注意力机制能够促进模型的关系抽取效果,模型的准确率相比于中文主流关系抽取方法提高了4%~5%,能更好地应用于知识图谱的构建.关键词:中文关系抽取;注意力机制;远程监督;基础教育;知识图谱中图分类号:TB324.1㊀㊀文献标志码:A㊀㊀DOI :10.3969/j.issn.1000-2375.2020.00.007著录信息:单娅辉,田迎,张龑.面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型[J].湖北大学学报(自然科学版),2021,43(2):214-219.Shan Y H,Tian Y,Zhang Y.A relation extraction model oriented to the knowledge graph of Chinese basic education [J].Journal ofHubei University(Natural Science),2021,43(2):214-219.A relation extraction model oriented to the knowledgegraph of Chinese basic educationSHAN Yahui,TIAN Ying,ZHANG Yan(1.School of Computer Science and Information Engineering,Hubei University,Wuhan 430062,China;2.Research Center of Educational Informatization Engineering and Technology,Hubei University,Wuhan 430062,China;3.Research Center of Information Management for Performance Evaluation,Hubei University,Wuhan 430062,China)Abstract :In the process of constructing a knowledge graph of Chinese basic education,the use of remotesupervision can effectively solve the problem of lack of training corpora,and the use of neural network modelscan improve the efficiency of relation extraction during the construction process.In order to mitigate the impactof incorrect labels introduced in remote supervision,the model obtains semantic information in a bidirectionalcontext through a bidirectional gated recurrent unit,while introducing a sentence-level attention mechanism todynamically reduce the weight of noisy data.The relationship extraction experiments on the knowledge basebuilt on the basis of Chinese information technology teaching materials and baidu encyclopedia show that theintroduction of sentence-level attention mechanism can promote the relationship extraction effect of the model.The mainstream relation extraction method is improved by 4%-5%,which can be better applied to the construction of knowledge graph.Key words :Chinese relation extraction;attention mechanism;remote supervision;basic education;knowledge graph第2期单娅辉,等:面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型215㊀0㊀引言随着我国信息技术的发展,通过新兴技术来直接或间接影响传统教育教学方式,已成为教育信息化的新热点.2012年,Google提出 Google Knowledge Graph 后,知识图谱在各个领域受到了广泛的关注,其中教育领域知识图谱更是在近年来成为研究热点.在构建中文教育领域知识图谱的过程中,面对急剧增长的数据,中文实体关系抽取成为其中的难点之一.传统的关系抽取方法主要包括两类,一类是基于规则匹配的方法,另一类是基于深度学习的方法.其中基于规则匹配的方法是定义了一种表达实体关系的规则模版,然后在数据中找到与该模版相匹配的实体及关系.该方式对数据要求较高且灵活性很差[1],已逐渐被深度学习的方法所取代.基于深度学习的方法目前流行的包括有监督的方法和远程监督的方法[2].其中,有监督的关系抽取方法主要是利用深度学习中的神经网络模型能够自动学习文本的特征,改善了经典方法中需要人工特征选择的缺点[3].远程监督的关系抽取方法是将大量无标注的数据自动对准已标注的知识库来自动标注数据来提高关系抽取的效率.该方法的前提是,如果两个实体间存在已定义的某种关系,那么所有包含这两个实体的文本都存在该关系[4].Mintz等[5]提出使用Freebase知识库与维基百科中的文本来对齐,获取实体及其关系的三元组.在该前提下,基于远程监督的关系抽取能够自动获取大量的训练实例,但是同时也不可避免地存在许多噪声数据.王斌等[6]用远程监督的方法进行关系抽取时,通过采用LDA(latent dirichlet allocation)模型㊁对比类型相似度和对关键词进行模式匹配去噪.Surdeanu等[7]提出加入多标签来减少噪声数据对关系抽取性能的影响.Lin等[8]提出在加入注意力机制在训练过程中通过动态调整各实例的权重来降低噪声数据的权重,从而减少错误实例对关系抽取模型性能的影响.以上方式大多是基于英文语料或者中文通用语料上[9]提出的模型,而在中文教育领域,杨玉基等[10]提出在构建领域知识图谱过程中使用有监督㊁无监督㊁远程监督多种方法来进行关系抽取,最后使用大量人工标注来获取高质量数据,耗费时间精力.黄焕等[11]在构建java知识图谱的过程中采用人工定义关系类型,且在识别实体关系的过程中采用手工标注关系的方式,虽然保证了数据的准确性,但适用性不强.本研究提出的实体关系抽取模型适用于中文基础教育中的科目,将高质量的教材教辅通过文本处理成已标注的知识库,通过远程监督能够获取大量数据并自动标注,加入的句子层注意力更能有效减少噪声数据对于关系抽取性能的影响.1㊀远程监督构建关系语料库由于中文领域公开的可供使用的数据很少,而基础教育领域的就更少见,所以首先利用教育部发布的基础教育的教材教辅,将其转换成可供使用的电子文本;然后结合网络爬虫从百度百科上获取的网页数据,通过预处理得到关系实体对以及包含实体对的文本集;最后选取其中一部分数据作为训练数据对关系抽取模型进行训练,另一部分作为测试数据来检测模型关系抽取的效果.构建流程如图1所示.图1㊀构建流程1.1㊀构建信息技术知识库㊀基于教育部发布的基础教育中信息技术学科的教材教辅,利用OCR技术216㊀湖北大学学报(自然科学版)第43卷将图像中的文字转换成文本格式存储,使用词频-逆向文件频率[12](term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)算法和TextRank [13]算法对文本集进行关键词抽取,TF-IDF 算法是一个统计词语在该文件中的重要程度的方法,其核心思想是词语的重要性与它在该文件中出现的次数成正比,同时与它在语料库中出现的次数成反比.TF-IDF 算法考虑了词语出现的频率等因素,但是没有考虑与其他词语的关联性,而TextRank 算法就考虑到了词语之间的关联程度.TextRank 算法起源于Google 团队的PageRank 算法,其核心思想是,如果网页节点代表一个字词,那么这个词语的重要性与连接其他词语的多少和与它连接的词语权值的高低成正比.分别使用以上两种算法对文本进行关键词提取,得到了 数据库 信息安全 信息资源管理 计算机病毒 等核心概念,但同时也得到了一些出现频率高,却不是核心概念的词,如 学生 方法 过㊀㊀㊀㊀程 等.结合信息技术领域专家的指导,得到最终的学科实体并且定义了基础教育领域信息技术中实体的2种属性关系: 同级 父级 .如表1所示,构建了包括2种属性关系及其对应的3563个实例的知识库.表1㊀关系及其对应实例关系名称实例父级<数据库,数据库管理>同级<音频,视频>1.2㊀构建关系实例集㊀在远程监督构建关系实例集中,如果我们文本集中的句子包含的实体对在知识库中有对应的关系,那么我们认为该句子可以描述此关系.以关系实体对<信息技术,传感技术,父级>为例,可以在文本集中找到包含 信息技术 和 传感技术 的句子:1)[传感技术]同计算机技术与通信一起被称为[信息技术]的三大支柱;2)[信息技术]包括[传感技术],通信技术和电子计算机技术等,将这两个句子分别提取出来,作为 父级 关系的两个实例, 信息技术传感技术父级传感技术同计算机技术与通信一起被称为信息技术的三大支柱 , 信息技术传感技术父级信息技术包括传感技术,通信技术和电子计算机技术等 ,为了方便模型训练,我们将关系实例的各个部分用空格符分割,这些关系实例构成我们使用的关系实例数据集.图2㊀模型训练流程2㊀关系抽取模型设计本研究提出一种面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型,基于权威教材教辅和远程监督构建的关系数据集,转化成词向量模型供模型训练,通过双向门限循环单元获得句子上下文语义,引入句子层注意力机制来动态降低句子噪声权重,提升了关系抽取模型的准确率.模型训练算法如图2所示.2.1㊀词向量映射训练㊀为了将数据转换成模型可识别的形式,我们需要将文本数据向量化.Mikolov 等[14]提出了分布式的词向量表征word2vec,即一个词用一个低维向量来表示,词与词之间的相似性可以通过向量之间的相关性表示,其中包括2个模型,连续词袋(Continuous Bag-of-Words,CBOW )模型和Skip-Gram 模型,由于Skip-Gram 模型在语义关系识别方面效果较好,所以本研究采用word2vec 中的Skip-Gram 模型来对词向量模型进行训练,使用知识库中所有的三元组来进行训练,其中模型参数设置的窗口数为5,向量维度为200.2.2㊀BI-GRU ㊀传统的循环神经网络通过权重矩阵使神经网络具备了记忆功能,但是由于梯度爆炸和梯度消失的存在,它不能记忆太前和太后的内容.GRU 网络是由Chung 等[15]对LSTM 网络(一种循环神经网络)进行改进得到的一种结构,由于门控机制,很大程度上弥补了梯度爆炸或梯度消失所带来的第2期单娅辉,等:面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型217㊀图3㊀GRU 内部结构损失,同时它简化了LSTM 网络,只有更新门(update gates)和重置门(reset gates)两种门结构,因此参数更少,也更容易收敛㊂其内部结构如图3所示.其更新表达式为:h t =z t h t -1+(1-z t ) hᶄ(1)h t-1包含了前一时刻节点的相关信息,z t 表示更新门,hᶄ表示当前时刻节点的相关信息,主要是包含了当前的输入x t .从公式中可以得到,z t 能控制遗忘和记忆的信息量,它的取值范围为0~1,越接近1,代表 记忆 下来的前一时刻节点信息越多;越接近0则代表 遗忘 的越多.z t 计算表达式为:z t =σ(W z ㊃[h t -1,x t ])(2)σ为sigmoid 函数,这个函数使数据的取值范围为0~1来表示成门控信号,重置门r t 计算表达式为:r t =σ(W r ㊃[h t -1,x t ])(3)㊀㊀hᶄ计算表达式为:hᶄ=tanh(W ㊃[r t ∗h t -1,x t ])(4)上述公式中W z ,W r ,W 为权值矩阵,用于模型训练,x t 表示当前的输入信息.我们通过上一个节点传输下来隐状态的h t-1和当前输入的信息x t 来得到更新门z t 和重置门r t ,然后使用重置门r t 将重置之后的数据通过σ激活函数缩放到-1~1的范围,最后由更新门z t 对原本隐藏状态的选择性 遗忘 和对当前信息选择性 记忆.图4㊀Bi-GRU 内部结构为了能够捕获词语的前后特征,本研究采用双向GRU (Bi-GRU )网络作为模型的一部分来提高模型的性能,从而更好地进行关系抽取.Bi-GRU 的结构如图4所示.在每一时刻,模型的输入数据会同时经过两个方向相反的单向GRU,而后通过它们进行输出.2.3㊀句子层注意力㊀使用远程监督的方法构建实例数据集中,自动获取的实例有时候并不包含该关系,为了减少噪声数据的影响,本文引入了句子层注意力机制.对于含有相同实体对的m 个句子向量集合s ={s 1,s 2,s 3, ,s m },s i 为句子向量,句子向量为s 中所有句子的加权,其表达式T 为:T =ðmi =1k i si(5)其中,权重K i 表示句子S i 与对应关系R 的相关程度,其表达式为:k i =softmax (s i Ar )(6)其中,A 为初始化的加权对角矩阵,r 为对应关系R 的向量表示.3㊀实验与分析3.1㊀实验数据㊀由于目前还没有通用和权威的针对基础教育信息技术这一领域的公开数据集,因此本研究基于教育部发布的教材教辅采用远程监督的方法构建了关系实例数据集.针对基础教育知识图谱的特性,本文中所构建的语料包含2类属性关系: 同级 父级 ,包含了106332个关系实例.本研究实验随机选取数据集80%的关系实例数据作为训练数据,其余的20%的关系实例作为测试数据,图5为关系实例数据集片段.3.2㊀评估标准㊀本研究使用准确率(P Precision )㊁召回率(R Recall )㊁F 值(F1-score)作为模型的评估标准,来218㊀湖北大学学报(自然科学版)第43卷图5㊀关系实例片段评估关系抽取模型的效果.其计算公式如式(7)~(9)所示:P Precision =TP TP +FP(7)R Recall =TP TP +FN(8)F =2∗P Precision ∗R Recall P Precision +R Recall(9)其中,TP (true positive)表示测试集中该关系的正例被匹配到的数值,FP (false positive)表示测试集中该关系的正例未被匹配到的数值,FN (false negatives)表示测试集中该关系的负例被错误匹配的数值.3.3㊀实验结果及分析㊀为了验证本文中方法的有效性和适用性,设置3组实验进行对比.㊀㊀实验一:在远程监督构建数据的实验上,加入的句子层注意力机制能够减少噪声数据,为了验证去噪数据和未去噪数据关系抽取效果,对于两种关系类型,采用BIGRU 与BIGRU +Attention 模型进行对比实验.实验结果如表2所示.表2㊀BIGRU 与BIGRU +Attention 模型实验结果关系类型BIGRU BIGRU +AttentionPRF P RF同级74.21%73.55%73.88%83.18%82.41%82.79%父级74.33%73.62%73.97%83.11%82.45%82.78%㊀㊀从表2可以看出,加入了句子层注意力机制后,模型的实验结果指标均有提高.主要原因是句子层注意力机制能够减少训练语料的噪声数据,更有效地捕捉句子的特征,使得模型训练得更好,故关系抽取效果更好.㊀㊀实验二:通过神经网络进行远程监督的关系抽取模型中,PCNN +Attention 模型通过加入句子层注意力来减少噪声标注,对于两种关系类型,采用BIGRU +Attention 与PCNN +Attention 模型进行对比实验.实验结果如表3所示.表3㊀PCNN +Attention 与BIGRU +Attention 模型实验结果关系类型PCNN +AttentionBIGRU +AttentionP RF P RF同级78.41%77.52%77.96%83.18%82.41%82.79%父级78.62%77.75%78.18%83.11%82.45%82.78%㊀㊀从表3可以看出,在同样加入句子层注意力机制的远程监督方法中,相比于PCNN 神经网络,BIGRU 神经网络模型有着更高的准确率和召回率,模型提高了5%左右,这表明BIGRU 模型能够提升关系抽取的效果.实验三:由于中文教育知识图谱的实体关系不同于通用领域的实体关系,目前已知的一些中文教育领域知识图谱实体关系使用支持向量机(SVM),条件随机场(CRF)进行关系抽取,为了验证本文中关系抽取模型对于构建中文教育知识图谱的适用性,在相同条件下,采用SVM 和CRF 模型进行对比实验.实验结果如表4所示.表4㊀SVM 、CRF 与本文中模型实验结果关系类型SVM CRF 本研究模型P R F P R F P R F 同级79.31%79.66%79.48%80.12%80.32%80.22%83.51%82.76%83.13%父级80.02%79.33%79.67%80.38%80.45%80.41%84.44%83.57%84.00%㊀㊀从表4可以看出,本研究所提出的关系抽取模型在中文基础教育数据中的关系抽取的F 值更高,模型性能更好,适用性更强.主要原因是本研究加入的句子层Attention 机制能够减少数据中的噪声问题,同时双向GRU 能够解决SVM 模型在关系抽取的过程中丢失了词语位置信息的缺点.第2期单娅辉,等:面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型219㊀4㊀结束语本研究针对中文基础教育知识图谱中的实体关系,提出一种基于注意力机制的远程监督关系抽取模型,为验证模型的性能,本研究以信息技术知识图谱为例,构建基于中文信息技术教材教辅的知识库并进行了对照试验,实验结果表明,相比于已知的知识图谱中实体关系抽取方法,基于注意力机制的关系抽取模型能有效提高关系抽取的准确率.后续工作将尝试使用该模型参与中文基础教育知识图谱的构建,提高知识图谱构建效率及准确率,由于中文基础教育领域的公开数据较少,数据前期处理工作量较大,本研究使用的数据不够全面,模型还未达到理想的抽取效果,后期将考虑采用更多更全面的数据,结合更丰富的人工特征,如词性等来改进模型.5㊀参考文献[1]陈金栋,肖仰华.一种基于语义的上下位关系抽取方法[J].计算机应用与软件,2019,36(2):216-221.[2]吴佳昌,吴观茂.基于依存关系和双通道卷积神经网络关系抽取方法[J].计算机应用与软件,2019,36(4):241-246.[3]鄂海红,张文静,肖思琪,等.深度学习实体关系抽取研究综述[J].软件学报,2019,30(6):1793-1818.[4]Riedel S,Yao L,Mccallum A.Modeling relations and their mentions without labeled text[C]//Proceedings of European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases.Berlin:Springer-Verlag,2010:148-163. [5]Mintz M,Steven B,Rion S,et al.Distant supervision for relation extraction without labeled data[C]//Proceedings of Joint Conference of the Meeting of the ACL.Stroudsburg:Association for Computational Linguistics,2009:1003-1011. [6]王斌,郭剑毅,线岩团,等.融合多特征的基于远程监督的中文领域实体关系抽取[J].模式识别与人工智能,2019,32 (2):133-143.[7]Surdeanu M,Tibshirani J,Nallapati R,et al.Multi-instance multi-label learning for relation extraction[C]//Proc of the Joint Conf on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning,2012:455-465.[8]Lin Y,Shen S,Liu Z,et al.Neural relation extraction with selective attention over instances[C]//Proceedings of the54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics,Berlin,Germany,2016:2124-2133.[9]张兰霞,胡文心.基于双向GRU神经网络和双层注意力机制的中文文本中人物关系抽取研究[J].计算机应用与软件,2018,35(11):130-135.[10]杨玉基,许斌,胡家威,等.一种准确而高效的领域知识图谱构建方法[J].软件学报,2018,29(10):2931-2947.[11]黄焕,元帅,何婷婷,等.面向适应性学习系统的课程知识图谱构建研究:以 Java程序设计基础 课程为例[J].现代教育技术,2019,29(12):89-95.[12]田迎,单娅辉,王时绘.基于知识图谱的抑郁症自动问答系统研究[J].湖北大学学报(自然科学版),2020,42(5):587-591.[13]Mihalcea R,Tarau P.TextRank:bringing order into texts[C]//Proc of the Association for Computational Linguistics,2004.[14]Mikolov T,Chen K,Corrado G,et al.Efficient estimation of word representations in vector space[J/OL].arXiv PreprintarXiv:1301.3781,2013.[15]Chung J,Gulcehre C,Cho K,et al.Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling[J/OL].arXiv:1412.3555,2014.(责任编辑㊀江津)。
知识体系架构知识讲稿
未来的知识体系将更加注重知识的智能化处理和个性化推荐，通过人工 智能等技术手段提高知识获取和应用的效率。
02
知识体系架构的核心概念
知识分类
总结词
将知识按照一定的规则和标准进行划分和归类。
详细描述
知识分类是知识体系架构中的基础环节，它根据知识的属性、特征和关系，将知识划分为不同的类别，使得知识 更加系统化、结构化。在分类过程中，需要遵循一致性、明确性、完整性和可扩展性等原则，确保知识的准确归 类和有效组织。
知识的版权问题
挑战
在知识体系架构中，如何处理知识的版权问题是 一个重要的问题。
解决方案
尊重和保护知识产权，遵守相关法律法规，确保 知识体系的合法性和合规性。
总结
知识的版权问题需要得到足够的重视，以确保知 识体系架构的合法性和合规性。
知识的安全性与隐私保护
挑战
随着互联网的发展，知识体系架构中的信息安全和隐私保护问题 日益突出。
政府机构知识管理
总结词
政府机构知识管理是知识体系架构的重要应用领域之 一，通过构建知识体系架构，政府机构能够更好地管 理和利用内部知识资源、提高行政效率和公共服务水 平。
详细描述
政府机构作为国家治理的重要力量，其内部积累了大量 的知识和信息。通过构建知识体系架构，政府机构能够 将内部的知识资源进行系统化的整理和分类，便于员工 快速查找和使用，提高行政效率。同时，知识体系架构 还有助于政府机构发现和创造新的知识，为制定科学合 理的政策和方案提供支持。此外，知识体系架构还可以 用于公共服务领域，为公众提供更加便捷和高效的知识 获取渠道和服务。
解决方案
采取有效的安全措施，如数据加密、访问控制等，确保知识体系 的安全性和隐私保护。