军事物流知识图谱构建与应用浅析
知识图谱构建技术的研究与应用
知识图谱构建技术的研究与应用第一章：引言随着信息技术的高速发展，知识管理和信息检索的需求越来越强烈。
传统的基于关键词的搜索方式已经难以满足人们对于知识检索的需求。
而知识图谱构建技术的出现，为解决这一难题提供了新的思路。
知识图谱是在人工智能领域中，通过提取、存储、管理和呈现实体之间的关系及元信息的一种技术。
本文将从知识图谱构建技术的概念、构建方式、应用等方面进行深入探讨。
第二章：知识图谱构建技术的概念知识图谱是一种以图形的方式展示实体和实体之间关系的数据集合，它包括实体、属性和关系，是一个基于语义学的知识库。
图谱的节点是实体，边是实体之间的关系，通过为实体定义属性，可以表达它们与其他实体的相关性。
知识图谱是包含各种领域、知识和事实的互相关联的图形数据库，基于此，可以实现一些现代计算任务，例如自动推理、自然语言处理、物联网、数据挖掘和机器学习等。
知识图谱的构建方法主要有手工构建和自动构建两种方式。
手工构建方式需要专业人员针对特定领域进行人工标注和关联实体之间的关系；自动构建方式可以通过抓取网络上的数据，利用词义学、语法学等技术将数据进行结构化处理，从而构建知识图谱。
第三章：知识图谱构建技术的应用在人工智能领域中，知识图谱的应用非常广泛，涵盖自然语言处理、智能问答、智能推荐、语义搜索、图像识别等领域。
下面我们将分别说明它们的具体应用。
3.1 自然语言处理自然语言处理是利用人工智能技术使计算机能够识别、理解和生成自然语言的过程。
知识图谱通过将实体、属性和关系以图形的方式展示出来，可以为计算机提供更加丰富、更加精确的语义信息，从而帮助计算机更好地理解和处理自然语言。
3.2 智能问答智能问答是一种以自然语言方式进行交互的人机界面，用户可以通过提问的方式获取所需信息，计算机会给出正确的答案。
知识图谱中的实体和关系可以帮助计算机更加准确地理解用户提问的意图，从而给出更加精确、准确的答案。
3.3 智能推荐智能推荐是指根据用户的兴趣、需求、历史行为等信息，向用户推荐相关信息或者产品的过程。
知识图谱在物流规划中的应用研究
知识图谱在物流规划中的应用研究随着物流业的快速发展，物流规划也变得越来越复杂。
在这个背景下，知识图谱作为一种新兴的技术和工具，逐渐引起了人们的关注。
本文就从知识图谱在物流规划中的应用研究方面进行探讨。
一、知识图谱是什么？知识图谱是指一个结构化的知识库，它将真实世界中的实体、属性和关系进行形式化的表达和知识表示。
知识图谱既是一种表示方式，又是一种存储和处理方式。
它旨在通过对实体间关系的描述，实现机器的智能理解和语言理解，帮助计算机更好地理解和利用人类的知识。
知识图谱的最终目标是构建一个涵盖人类全部知识的图谱，为人工智能赋能。
在实践中，知识图谱可以应用于多个领域，如搜索引擎、金融、医疗等。
二、知识图谱在物流规划中的应用对于物流企业而言，物流规划是其日常运营中最为关键的环节之一。
物流规划的主要任务是确定最佳的运输方式、运输路线和运输计划，以优化企业的资源利用效率，提高服务水平和降低成本。
在这个过程中，知识图谱可以发挥重要作用。
1. 知识图谱在运输网络建模中的应用运输网络建模是物流规划的重要环节之一。
它的主要任务是为物流企业提供货物运输的可行方案。
知识图谱在运输网络建模中的应用主要包括两个方面。
首先，知识图谱可以帮助物流企业进行物流运输网络的建模和优化。
知识图谱通过对货物、运输方式、运输路线等信息的建模和描述，帮助企业形成一个逻辑上完备、信息丰富的物流网络，可以有效地提高企业运营效率和降低成本。
其次，知识图谱还可以帮助物流企业进行运输网络的分析和演进。
通过对运输数据和运输过程中的各种信息进行数据挖掘和分析，可以有效地发现物流网络中的瓶颈和优化点，有助于企业优化运输网络，提高服务质量，降低运营成本。
2. 知识图谱在供应链管理中的应用供应链管理是一个涉及多个节点和环节的过程。
它包括原材料采购、生产制造、物流运输、销售等环节。
知识图谱可以帮助物流企业在供应链管理中实现信息共享、协作和优化。
首先，知识图谱可以帮助物流企业建立起一个完整的供应链管理信息体系。
知识图谱在智能物流中的应用研究
知识图谱在智能物流中的应用研究智能物流是随着物流业的发展而崛起的一种新型物流模式，它的出现大大提升了物流效率和质量，带来了巨大的经济效益。
而知识图谱则作为人工智能技术当中的一个热点领域，已经在多个领域得到了广泛的应用。
将知识图谱技术与智能物流相结合，可以使物流企业更好地掌握运输的全局，在物流运输的过程中更加精确的安排工作，从而更好地满足运输需求。
一、知识图谱的概念及特点知识图谱是由谷歌推出的一种语义网络，它通过将万维网上的文本信息进行自动处理和提取，然后将其进行整合、分类和关联，形成复杂的知识网络，强化了信息搜索和数据分析的能力。
知识图谱的特点在于其对于信息的表现形式进行了深入剖析，对复杂数据进行了精细化分类，利用人工智能技术使得信息更加清晰明确。
二、知识图谱在智能物流中的应用在物流领域，知识图谱的应用主要分为以下几个方面：1. 物流网络建模知识图谱可以对多种物流模式进行整合和建模，形成一个完整的物流网络。
通过智能算法，可以对物流运输中的各种条件和节点进行分析，然后用学习算法来预测物流网络建设的需求，以此帮助我们更好地规划目标城市和关键运输点。
2. 信息智能采集知识图谱通过对多个数据来源的采集和整合，生成相互关联的知识图谱，对运输和交易过程进行了精细的掌握。
这种智能化采集方法可以在短时间内获得大量的物流物流信息，帮助企业更加清晰地了解整个物流链的运转情况。
3. 风险预测与预警知识图谱结合多种数据来源和风险预测算法，预测物流链上的可能存在的不确定问题和潜在风险，在预警出现的时候，系统会自动提出解决方案，有助于使运输过程更加安全、快捷、高效。
4. 订单智能分配知识图谱中的智能算法可以对物流订单进行预测和分析，然后通过学习算法对订单进行优先级排序。
在订单分配过程中，可以使物流匹配更加精确，提高运输效率和质量，为运输企业和客户提供更好的服务。
三、智能物流在未来的发展随着技术的不断发展，智能物流将更加智能、快速和高效，市场将呈现出更加多元化和多样化的发展趋势。
知识图谱研究现状及军事应用
Vol. 34, No. 12Dec., 2020第34卷第12期2020年12月中文信息学报JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROCESSING文章编号：1003-0077(2020)12-0009-08知识图谱研究现状及军事应用林旺群】，汪淼】，王 伟1,王重楠】，金松昌2（1.军事科学院评估论证研究中心，北京100091；2.军事科学院国防科技创新研究院，北京100071）摘要：知识图谱以语义网络的形式将客观世界中概念、实体及其之间的关系进行结构化描述•提高了人类从数据 中抽取信息、从信息中提炼知识的能力。
该文形式化地描述了知识图谱的基本概念，提出了知识图谱的层次化体系架构，详细分析了信息抽取、知识融合、知识架构、知识管理等核心层次的技术发展现状，系统梳理了知识图谱在 军事领域的应用，并对知识图谱未来发展的挑战和趋势进行了总结展望。
关键词：知识图谱，信息抽取•知识融合，知识推理•军事应用中图分类号：TP391 文献标识码：AA Survey to Knowledge Graph and Its Military ApplicationLIN Wangqun 1 , WANG Miao 1 , WANG Wei 1 , WANG Chongnan 1 , JIN Songchang 2(1. Center for Assessment and Demonstration Research, Academy of Military Science » Beijing 100091, China ；2. National Innovation Institute of Defense Technology » Academy of Military Science, Beijing 100071, China)Abstract : Knowledge graph describes the concept » entity and their relationship in the form of semantic network. Inthis paper* we formally describe the basic concepts and the hierarchical architecture of knowledge graph. Then wereview the state-of-the-art technologies of information extraction, knowledge fusion, schema* knowledge manage ment. Finally » we probes into the application of knowledge graph in the military field, revealing challenges andtrends of the future development.Keywords : knowledge graph ； information extraction ； knowledge fusion ； knowledge inference; military application0引言随着移动计算、云计算、大数据等技术的蓬勃发展，由各类社交网络、电子商务、物联网等所产生的 数据以前所未有的速度快速增长。
知识图谱的构建和应用研究
知识图谱的构建和应用研究近年来，知识图谱作为人工智能领域的一个热门研究方向，已经越来越受到重视。
知识图谱是一种基于语义关系的知识表示方式，用于描述和表示真实世界中的实体和其之间的关系。
可以认为，知识图谱是一种将人类知识有机结合起来的新型数据库，它能够对数据进行描述、推荐和挖掘，帮助我们更好地理解和利用知识。
知识图谱的构建知识图谱的构建是一个复杂而多样化的过程，需要整合来自不同领域的知识和数据。
通常情况下，知识图谱的构建可以分为三个主要步骤：实体识别、语义关系提取和知识表示。
实体识别是知识图谱构建的第一步，其目的是从大规模的文本中识别出实体，并将其标注和分类为不同的类型（如人、地点、组织、时间等）。
实体识别通常基于命名实体识别（NER）技术，可以利用自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法来实现。
语义关系提取是知识图谱构建的第二步，其目的是从文本中提取出实体之间的语义关系。
与传统的文本关系提取任务不同，语义关系提取需要深入理解文本中实体之间的语义信息，因此它通常需要使用基于深度学习的技术。
目前，大多数语义关系提取方法都采用了神经网络（NN）学习算法，例如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）以及注意力机制（Attention）等。
知识表示是知识图谱构建的第三步，其目的是将实体和语义关系表示为一组语义向量，以便于机器学习算法的处理和推理。
通常情况下，知识表示技术可以分为两类：基于图模型的方法和基于嵌入式方法的方法。
基于图模型的方法使用图模型来表示实体和其之间的语义关系，而基于嵌入式方法采用嵌入式模型（如Word2Vec、GloVe等）来表示实体和语义关系。
在知识表示中，常用的方法有TransE、TransR、Complex等。
知识图谱的应用研究知识图谱因其独特的优势，已经应用于各个领域，例如自然语言处理、文本挖掘、推荐系统、机器学习、智能问答等。
自然语言处理在自然语言处理领域，知识图谱已经成功地应用于实体链接、命名实体消歧、文本分类、信息检索以及文本生成等任务。
知识图谱构建及其在信息检索中的应用
知识图谱构建及其在信息检索中的应用知识图谱是一个由实体、关系和属性组成的图数据结构，用于表示知识中的实体和实体之间的关系。
它是一种基于语义的知识表示模型，能够将大量的信息进行结构化和关联，并提供高效的信息检索和智能推理功能。
知识图谱的构建和应用在信息检索领域具有重要的意义，本文将首先介绍知识图谱的构建方法，然后探讨其在信息检索中的应用。
一、知识图谱的构建方法知识图谱的构建需要从原始数据中提取实体、关系和属性信息，并将其组织成图结构。
下面将介绍几种常见的知识图谱构建方法。
1. 实体识别与命名实体识别（NER）：实体识别是从文本中识别出具有特定含义的实体，如人物、地点、组织机构等。
命名实体识别是实体识别的一种特定形式，用于从文本中识别出具有特定名称的实体。
实体识别和命名实体识别是知识图谱构建的基础，通过这两个步骤可以提取出知识图谱中的实体。
2. 关系抽取：关系抽取是从文本中提取出实体之间的关系。
常用的关系抽取方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法依赖于预定义的规则模板来匹配和提取关系，而基于机器学习的方法则是通过训练模型来自动学习关系的特征和规律。
3. 属性提取：属性提取是从文本中提取出实体的属性信息。
常见的属性包括实体的特征、属性值和描述等。
属性提取可以通过文本分析和信息抽取技术来实现，例如基于文本模式匹配和基于统计的方法。
二、知识图谱在信息检索中的应用知识图谱在信息检索中的应用主要体现在以下几个方面。
1. 语义搜索：知识图谱可以为搜索引擎提供更加准确和智能的搜索结果。
传统的文本搜索通常是基于关键词匹配的，而知识图谱可以通过理解用户查询的意图和上下文信息来进行精确的语义匹配，从而提供与用户需求更加匹配的搜索结果。
2. 关系推理：知识图谱可以利用其中的关系信息进行关系推理。
通过分析实体之间的关系链，知识图谱可以发现隐藏在数据背后的关联和规律，并通过推理方法进行预测和推断。
这在信息检索中可以用于推荐相关文档、文章或者联系相关实体。
知识图谱构建与应用
知识图谱构建与应用一、引言在当今信息化的时代，知识管理是企业发展的关键，知识图谱的出现可以提高知识管理的效率，成为目前研究的热点之一。
知识图谱构建与应用能够帮助我们更好地理解语言、数据，对于各种应用场景都有很强的专业性。
二、知识图谱概念知识图谱是一种基于大数据和人工智能技术，通过抓取和整合互联网上海量的结构化及非结构化信息，以及人工标注与知识融合的一种语义化知识库，包含了大量实体、属性以及实体之间的关系。
通俗来说，知识图谱相当于一张人工智能的“百科全书”，可用于知识检索、问答、语义分析等多种领域。
三、知识图谱构建（一）知识抽取与组织知识抽取是知识图谱构建的第一步，需要将从互联网上抓取的信息进行数据清洗、归纳整理，以便后续的自然语言处理和关系抽取。
在知识抽取的基础上，我们便可以将知识进行组织、分析、表示，以构建出更加完善的知识体系。
（二）语义建模语义建模是知识图谱构建的核心环节，其目的是将数据组成有意义的结构，以方便计算机进行语义理解和应用推理。
语义建模可以使用OWL、RDF等语言进行，也可以使用图形数据库方式进行。
（三）知识融合知识融合是将不同数据源能够合并到一起，产生或扩展知识图谱，从而提高知识图谱的质量。
知识融合可以通过多种技术手段实现，从规则匹配、编码转换、数据对齐到实体链接等。
四、知识图谱应用场景（一）智能推荐智能推荐是对用户的个性化需求进行匹配，预测和推荐出符合其兴趣的内容和服务。
知识图谱可以通过建立用户画像、实时推荐等方式支持智能推荐。
（二）智能问答智能问答是指基于自然语言处理和知识图谱技术的人机交互接口，它可以根据用户的查询返回非常准确的结果，从而提高用户的交互体验。
知识图谱可以通过分析用户问题与知识图谱内容进行匹配，提供相应的答案。
（三）智能客服呼叫中心客服机器人是机器人智能化的重要应用场景之一，不仅可以提高企业客户服务部门的工作效率，也可以大幅节约企业成本。
知识图谱可以通过客户画像、知识库编制等方式提供良好的服务体验。
知识图谱构建与应用研究综述
知识图谱构建与应用研究综述知识图谱已经成为了人工智能领域的热门话题，得到了广泛的关注和研究。
它是一种把各种实体和概念以及它们之间的关系抽象为图形的方法，从而建立起一个具有层级和语义结构的知识库。
知识图谱可以应用于众多领域，如推荐系统、智能搜索、自然语言处理、机器翻译以及语义信息检索等等。
本文将综述知识图谱构建和应用研究的现状和进展。
一、知识图谱构建技术1.知识抽取和知识表示知识抽取是将人工、半自动或自动地将人类知识从大量非结构化或半结构化的文本信息中提取出来。
同时进行知识表示以便于机器系统能够进行准确的理解和应用。
常用的知识抽取和知识表示技术包括：自然语言处理（NLP），信息抽取（IE），实体识别（NER），语义角色标注（SRL），事件提取（ET），关系抽取（RE）以及结构化表示技术（如RDF等）。
2.知识建模和知识融合知识建模是将获得的知识组织为一组可管理、可查询和可重用的模型，其目的是确定知识之间的本质关系与层次体系，使得知识能够形成一个完整的知识库。
知识融合是将具有不同来源和形式的知识进行集成，使其具有进一步的数据处理、推理和应用能力，包括数据清理、数据转换、数据转移和语义融合等。
3.知识存储和管理知识的存储和管理是知识图谱构建中至关重要的一部分，它涉及到了知识库、数据库以及基础设施环境、硬件设备等方面的问题。
目前应用广泛的存储技术包括关系型数据库和非关系型数据库，如图数据库、文本数据库和半结构化数据库等。
同时在存储技术的基础上还需要考虑知识访问、处理、查询、推理等问题。
二、知识图谱应用案例1.智能搜索和知识推荐智能搜索和知识推荐是最为常见的知识图谱应用，通过对知识图谱中实体、属性、关系等信息的处理，可以实现更为精准的搜索和推荐功能。
其中谷歌的知识图谱和Facebook的社交图谱在搜索的领域应用尤为突出，谷歌的知识卡每日为数百万用户提供信息查询，而Facebook的社交图谱延伸了社交网络的概念，为用户提供个性化的社交互动。
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军事物流知识图谱构建与应用浅析
摘要：加快建设现代化军事物流体系是深入推进后装保障高质量发展必由之路。
本文首先介绍知识图谱概念，而后对军事物流知识图谱构建开展研究，最后
分析其在采购、仓储和配送等环节中的应用，以期为全面提升军队现代化后勤保
障能力提供有益参考。
关键词：军事物流知识图谱
军事物流是以提供军用物资为目的而实施的物流活动，属于军队后装保障的
重要组成部分。
通过对资源信息进行采集、抽取、融合、推理和赋能，构建具有
智能化特征的军事物流知识图谱，全面提升军事物流信息化水平。
军事物流知识
图谱借助海量传感器获取广域多维资源信息，掌控物流环节全流程。
依据遂行任
务后装保障需求，军事物流知识图谱描述人员、物资和装备等信息，构建关联清
晰的知识结构，辅助指挥员和参谋人员对后装保障实施态势感知、指挥决策和行
动控制。
军事物流知识图谱将网络作为物流信息传递的“纽带”，云端作为物流
信息聚优的“大脑”，通过网络聚能和云端释能实现物流信息全时可知，从而推
动军事物流体系向精准化、高效化和智能化的方向快捷发展。
一、知识图谱的概念
进入人工智能时代，以深度学习为代表的新一代信息技术在图像和语音等领
域的成功应用，标志着计算机在感知能力上达到甚至超越人类，然而其解释性弱、理解性差等问题也随之暴露出来。
为解决上述问题，人工智能从感知智能向认知
智能进行转变。
认知智能与感知智能相比，其优势在于计算机具备一定程度的理
解能力，自主从纷繁复杂的数据中提炼有价值信息。
知识图谱本质既是一种揭示
多元异构数据关联的语义网路，亦是一种通过数据驱动的领域知识表达方法，依
据数据关系其表现形式通常呈现网状、环状或者树状等结构。
借助先进算法模型
挖掘海量数据特征，提炼知识将其沉淀后客观描述其关联，同时借助反馈辅助算
法模型迭代优化。
二、军事物流知识图谱构建内容
军事物流知识图谱以军事物流数据为基础，解决不同物流场景的“数据孤岛”问题，通过先进技术手段对数据进行分析、处理和融合，围绕采购、仓储和配送
等环节，呈现人员、物资、装备的领域知识关系，实现知识组织和管理，形成以
智能化为特征的“物流大脑”。
构建内容主要包括数据采集、实体抽取、知识融
合和知识推理四个方面，通过构建军事物流知识图谱为指挥员和参谋人员优选保
障方案、定下保障决心、辅助保障决策提供强有力的智力支撑。
（一）军事物流数据采集
数据采集是构建军事物流知识图谱的前提和基础。
军事物流数据敏感度和保
密性较高、蕴含价值大，主要包括结构化、半结构化、非结构化三种数据。
结构
化数据是指物资数量、装备数量、人员信息以及物流指标等可量化、置信度较高
的信息；半结构化数据主要包括保障、仓储等难以量化、构成形式多样的信息；
非结构化数据指视频、图像、语音等内涵丰富且不便于使用关系型数据库表存储
的数据。
通过建立数据质量评测标准，采取定期抽检数据质量和人工审核重要数
据相结合的方式，确保数据采集的准确性和有效性。
（二）军事物流实体抽取
军事物流实体抽取是从海量多元异构军事物流数据中，抽取数据关系进而沉
淀为知识，主要包括实体关系识别和抽取。
对于结构化数据，直接利用实体对齐
将抽取知识存储到知识图谱中；而对于半结构化或非结构化数据，首先利用单标
签或者多标签技术对数据进行标注，借助规则模式匹配进行实体关系识别，而后
采用深度学习技术进行实体关系抽取，将抽象的语义信息存储到知识图谱。
在大
部分军事物流场景中，结构化和半结构化数据规模相对较小，存储方式较为简单，对于普遍存在、复杂多样、置信度较低的非结构化数据，需要借助分布式计算将
海量数据聚合后对其进行实体抽取，再存储到知识图谱。
（三）军事物流知识融合
军事物流知识融合对来源多样但内涵相近的知识实体进行整合，包括Schema 融合、实体对齐、实体链接等方面。
由于技术体制和标准等历史原因，原始数据可能来源于不同知识谱系，首先对数据的关键属性进行Schema融合，判断能否标记为同一实体，而后利用模糊匹配和相似度计算实体对齐中数据的差异信息，删除错误和冗余信息，最后通过实体链接生成实体。
（四）军事物流知识推理
军事物流知识推理不仅能依据现有知识预测新知识，还能滤除错误知识和补全缺失知识，主要包括符号化推理和统计规律推理两种形势。
通过深度学习对数据进行非线性变化，将其映射为特征向量，便于计算机处理。
前者通常根据思维逻辑构建置信度较高的推理规则，利用先验知识和重复挖掘的方式提升规则挖掘的准确性；后者根据统计学原理归纳数据分布，从现有知识关系和更新数据中预测新的关联规则。
三、军事物流知识图谱应用浅析
（一）优化物资采购环节
物资采购是发挥军事物流效能的前提和基础，直接制约军事物流信息化能力生成。
根据后装保障需求，军事物流知识图谱检索符合条件的供货企业，显示其规模和资质等相关信息，便于指挥员和参谋人员优选合适的供货企业，制定科学物资采购方案，实现快速、准确的筹集物资，为优化物资采购流程、缩短物资采购周期、提升物资采购效能提供全面数据支撑。
（二）优化物资仓储环节
军事物流知识图谱将诸如仓库位置、环境、温度等各种仓储条件信息进行关系链接，辅助出入库流程、库存管理、库存规划、物资编码、装卸及搬运等相关业务开展，健全物资仓储整体流程，实现对物资仓储精准管理和科学保管。
军事物流知识图谱优化物资仓储中人机交互环节，降低人工成本，实时查询物资仓储中人机交互环节，客观反映物资仓储特征和规律，便于指挥员和参谋人员调控物资运转，大幅提高物资仓储保障效能。
（三）优化物资配送环节
物资配送环节是军事物流的关键步骤。
军事物流知识图谱将军地生产企业和
物资仓库等各种位置关系准确显示在三维电子地图，便于对配送中心布局进行优
化设计，实现配送中心科学选址。
军事物流知识图谱根据配送中心到部队所在地
距离以及配送中心能力，对符合任务要求运输路径进行智能规划，通过算法模型
优化物资配送网络，提供合理的物资配送方案。
此外还能实时监控配送过程中军
事物资的位置和状态，实现信息流引导物资流，便于科学高效开展军事物资配送。