国际教育技术学科学术群体知识图谱构建与分析_白文倩

6个方面分析知识图谱的价值和应用

6个方面分析知识图谱的价值和应用 知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于

人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。 三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种

知识图谱构建方法研究

基于多数据源的知识图谱构建方法研究 摘要：针对多数据源的融合应用，构建了基于多数据源的知识图谱。首先，对不同领域内的数据源构建相应本体库，并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库，然后，利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合，最后，搭建知识图谱应用平台，提供查询和统计等操作。在实体对齐方面，利用传统的基于相似性传播实体对齐方法，获得良好的实体对齐效果；在实体链接方面，提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法，实验结果表明，在预测准确率上取得较好的结果。 0 引言 在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱（Knowledge Graph）[1]作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系；其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构[2]。 随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱[3]；金贵阳等[4]利用知识图谱和语义网技术，提出构建企业知识图谱的方法，并应用于钢铁企业信息集成，提高了企业信息查询的效率；胡芳槐[5]在博士论文中研究了基于多数据源的中文知识图谱构建方法，涉及到本体层构建、实体层的学习等，同时构建行业领域知识图谱的应用平台；王巍巍等[6]构建了双语影视知识图谱，包括影视本体库的构建、实体的链接、实体匹配等，并搭建了应用平台与开放数据访问接口；鄂世嘉等[7]提出了一种端到端基于中文百科数据的中文知识图谱自动化构建方案，并开发面向用户的中文知识图谱系统。 现有的行业领域知识图谱通常采用手工构建方式，缺乏统一的构建方法，且这类知识库目标是特定行业领域，因此，其描述范围极为有限。针对这些问题，提出了将不同领域知识库进行融合成一个知识图谱，旨在构建语义一致、结构一致的多数据融合知识图谱，实现对不同领域内的知识进行查询和展示，从而提高了数据查询效率。 本文提出一个多数据源融合的知识图谱构建流程，并对关键技术进行研究，包括数据源的获取、领域本体库的构建、全局本体库的构建、实体对齐、实体链接以及应用平台的搭建。文中利用某地区的医院医疗保健数据、空气污染监测数据和环境监测数据，构建了多数据融合的知识图谱。 1 知识图谱构建过程 知识图谱构建是知识图谱得以应用发展的前提，涉及实体抽取和实体及实体之间关系的建立，同时还需要很好地组织和存储抽取的实体与关系信息，使其能够被迅速的访问和操作[8]。知识图谱构建过程通常可以分成两步：知识图谱本体层构建和实体层的学习[5]。本体层构建通常包含术语抽取、同义词抽取、概念抽取、分类关系抽取、公理和规则学习；实体层学习则包含实体学习、实体数据填充、实体对齐和实体链接等。 知识图谱的构建方法通常有自顶向下和自底向上两种[2]。所谓自顶向下的方法是指先构建知识图谱的本体，即从行业领域、百科类网站及其它等高质量的数据源中，提取本体和模式信息，添加到知识库中；而自底向上的方法是指从实体层开始，借助于一定的技术手段，对实体进行归纳组织、实体对齐和实体链接等，并提取出具有较高置信度的新模式，经人工审核后，加入到知识图谱中。然而，在实际的构建过程中，并不是两种方法孤立单独进行着，而是两种方法交替结合的过程。本文在构建多数据源的知识图谱时采用两种方法的结合，首先采用自顶向下的方式来构建本体库，然后采用自底向上的方式进行提取知识来扩展知识图谱。

知识图谱概述与应用

导读：知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里

输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。 上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。 2.知识图谱的表示 假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “三是四的父亲”。这里的实体是三和四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，三和四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把也作为节点加入到

知识图谱概述及应用

导读：知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。

知识图谱构建方法研究

知识图谱构建方法研究 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

基于多数据源的知识图谱构建方法研究摘要：针对多数据源的融合应用，构建了基于多数据源的知识图谱。首先，对不同领域内的数据源构建相应本体库，并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库，然后，利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合，最后，搭建知识图谱应用平台，提供查询和统计等操作。在实体对齐方面，利用传统的基于相似性传播实体对齐方法，获得良好的实体对齐效果；在实体链接方面，提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法，实验结果表明，在预测准确率上取得较好的结果。 0 引言 在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱（Knowledge Graph）作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系；其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。 随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱；金贵阳等利用知识图谱和语义网技术，提出构建企业知识图谱的方法，并应用于钢铁企业信息集成，提高了企业信息查询的效率；胡芳槐在博士论文中研究了基于多数据源的中文知识图谱构建方法，涉及到本体层构建、实体层的学习等，同时构建行业领域知识图谱的应用平台；王巍巍等构建了双语影视知识图谱，包括影视本体库的构建、实体的链接、实体匹配等，并搭建了应用平台与开放数据访问接口；鄂世嘉等

基于Web的领域知识图谱构建平台的研究与实现

基于Web的领域知识图谱构建平台的研究与实现领域知识图谱通常是从特定领域资源中抽取实体和实体之间的 语义关系而构建的语义网络,它包含的知识体系具有很强的领域针对 性和专业性。领域知识图谱构建平台则是为领域专家提供的,基于海 量数据构建领域针对性强、准确度高的知识体系的简单易用的半自动化工具,应具备如下三个特点:构建流程定义完备;能够涵盖领域知识 图谱构建过程中数据获取、信息抽取、知识融合、构建图谱、知识更新等各个流程;引入大数据处理能力;海量数据处理加工成为知识的 过程离不开大数据平台的支持,因此平台需要具备大数据处理能力; 简单易用,可操作性强;由于领域知识图谱具有很强的领域针对性和 专业性,使用门槛过高不利于领域专家在构建过程中进行监督与干预。但是在当前大多公开的领域知识图谱构建平台中,还存在知识图谱构 建流程定义不完善、缺乏大数据相关技术的支持和对于领域专家来说可操作性差的问题与挑战:当前大多公开的领域知识图谱构建平台对 于知识图谱构建流程定义不完善,孤立地强调了知识图谱构建环节的 某几个方面,诸如知识图谱中的数据采集、知识表示、图谱可视化等,不足以支撑全生命周期知识图谱构建工作;当前大多公开的领域知识 图谱构建平台鲜少提及知识图谱构建过程中对应需要大数据相关技 术的支持,缺乏对知识图谱实际构建过程的指导价值。在基于平台构 建领域知识图谱的过程中,为保证精确度,往往需要领域专家的监督 与干预,但是自然语言处理技术和大数据处理流程对于领域专家来说 理解难度大,技术实现门槛高,可操作性差,对领域知识图谱的普及和

应用产生了一定的限制。针对以上问题与挑战,本文重点围绕领域知识图谱的构建技术和流程进行研究与分析,完成了基于Web的领域知识图谱构建平台的设计与实现,主要研究内容有以下三项:1)设计并实现了基于Web的领域知识图谱构建平台,为领域专家提供构建流程定义完备、具备大数据处理能力且简单易用的知识图谱构建服务。在开发过程中为实现知识图谱构建流程的自定义编排,提出并实现了一种可视化Web服务组合编排技术。此外,还提出并实现了 DSACC(Dynamics Scheduling Algorithm for Concurrent Connections)算法,解决了知识图谱可视化过程中大数据量渲染的前端性能优化问题。2)提出并实现了一种基于大数据驱动的领域知识图谱构建方法,在完成第一项研究内容后,本文对知识图谱构建流程进一步总结,旨在研究在知识图谱构建过程中对应需要大数据相关技术的支持,为知识图谱的实际构建过程提供一定的参考价值。3)以基于Web的领域知识图谱构建平台为工具,以一种基于大数据驱动的领域知识图谱构建方法为指导,完成人工智能产业知识图谱的构建。图谱涵盖3458家人工智能企业,1087个人工智能领域技术标签,16324条专利数据,69866条相关新闻,全面展示人工智能产业发展现状,进一步证明平台与方法的有效性和完整性。

中文知识图谱构建的关键技术

Intelligent Search Engine and Recommender Systems based on Knowledge Graph 阳德青 复旦大学知识工场实验室 yangdeqing@https://www.360docs.net/doc/ec9671079.html, 2017-07-13

Background ?Knowledge Graph exhibits its excellent performance through the intelligent applications built on it ?As typical AI systems,Search engine and recommender system are very popular and promising in the era of large data ?Many previous literatures and systems have proved KG’s merits on such AI’s applications

KG-based Search Engine

?The keyword of high click frequency are ranked higher ?The pages containing the keywords of more weights are ranked higher ?The pages having more important in-links are ranked higher ?1st:category-based ?Yahoo,hao123 ?2nd:IR-based ?Keyword-based,vector space,Boolean model ?3rd:link-based ?PageRank (Google) However,how to handle it if users want to search something new or the ones of long tail? result in

个方面分析知识图谱的价值和应用

6个方面分析知识图谱的价值和应用知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可

以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。 三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程

知识图谱概述及应用

导读:知识图谱(Knowledge Graph) 就是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来,它在学术界与工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内,互联网巨头百度与搜狗分别推出”知心“与”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比,对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融, 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录: 1、什么就是知识图谱？ 2、知识图谱的表示 3、知识图谱的存储 4、应用 5、挑战 6、结语 1、什么就是知识图谱？ 知识图谱本质上就是语义网络,就是一种基于图的数据结构,由节点(Point)与边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱就是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱这个概念最早由Google提出,主要就是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。 另外,对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“,Google 能准确返回她的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。

知识图谱的发展与构建

第41卷第1期 2017年2月 南京理工大学学报 Journal of Nanjing University of Science a n d T echnology Vol.41 No.1 Feb.2017知识图谱的发展与构建 李涛i2,王次臣^2,李华康 (南京邮电大学1.计算机学院;2.江苏省大数据安全与智能处理实验室，江苏南京210003) 摘要：知识图谱作为一种智能、高效的知识组织方式，能够帮助用户迅速、准确地查询到自己 需要的信息。本文通过回顾学者及科研机构或公司对知识图谱的研究内容，对知识图谱的发展 和构建方法作了全面的介绍，包括知识图谱概念的起源、发展以及最终形成；构建知识图谱的数 据来源；构建过程中涉及的方法，包括本体和实体的抽取，图谱的构建、更新、维护，以及面向知 识图谱的内部结构挖掘和外部扩展应用。最后，对知识图谱的未来发展方向和面临的挑战作了 展望。虽然现在已经有很多知识图谱被应用到各类系统中，但是其基础理论和应用技术，仍需 展开进一步的研究。 关键词：知识图谱;构建方法；实体;知识挖掘；扩展应用 中图分类号:TP39 文章编号：1005-9830(2017)01-0022-13 D O I:10.14177/https://www.360docs.net/doc/ec9671079.html,ki.32-1397n.2017.41.01.004 Development and construction of knowledge graph Li Tao1，2，Wang Cichen1，2，Li Huakang1，2 (1. School of Computer Science;2.Jiangsu Province Key Lab of Big Data Sec Processing，Nanjing University of Posts and Telecommunications，Nanjing210003，China) A b s tra c t:Knowledge graph，as an intelligent and efficient way for knowledge organization，enables users to quickly and accurately query the information they need.In this paper，we provide a comprehensive survey on the development and construction of knowledge graph by reviewing and summarizing recent advances i n the research and practice of knowledge graph systems in the relevant literature.In particular，our introduction includes the concept origin，development，and eventual formation of t he knowledge graph，various data sources for the knowledge graph，the ontology construction and the entity extraction，and the process of knowledge mining，updating，and maintenance.Finally，we discuss the technical challenges，development trends，and future research 收稿日期:2016-07-25修回日期:2016-12-18 基金项目：国家自然科学基金（61502247，11501302,61502243,91646116);中国博士后科学基金（2016心600434); 江苏省科技支撑计划（社会发展）项目（B E2016776);江苏省“六大人才高峰”项目（X Y D X X J S-C X T D- 006);江苏省博士后科研基金（1601128B)资助 作者简介:李涛（1975-)，男，博士，教授，主要研究方向：数据挖掘，E-mail:toweiiee@njupt. edu. c n。 引文格式:李涛，王次臣，李华康.知识图谱的发展与构建[J].南京理工大学学报，2017,41(1):22-34. 投稿网址：http://zrxuebao. njust. edu. cn

食品分析知识点

食品分析 第二章食品样品的采集与处理 1、采样之前应做哪些准备？如何才能做到正确采样？ 食品分析的一般程续：样品的采集、制备和保存；样品的预处理；成分分析；分析数据处理；分析报告的撰写。 样品的采集是分析的第一步。 2、国内食品分析标准：《中华人民共和国食品卫生法》；《中华人民共和国食品安全法》《中华人民共和国国家标准》 国际食品分析标准： ISO制定的食品分析标准；食品法规委员会CAC；美国分析化学家协会（AOAC）,区域标准或国家标准 3、采样的定义：从大量的分析对象中抽取有代表性的一部分作为分析材料（分析样品），称为样品的采集。 4、采样的目的意义：目的在于检验式样感官性质上有无变化，食品的一般成分有无缺陷，加入的添加剂等外来物质是否符合国家的标准，食品的成分有无搀假现象，食品在生产运输和储藏过程中有无重金属，有害物质和各种微生物的污染以及有无变化和腐败现象。 5、采样遵循的原则：一、采集的样品必须具有代表性 二、采样方法必须与分析目的保持一致（采集的样品要均匀，有代表性，能反应全部被测食品的组份，质量和卫生状况） 三、采样及样品制备过程中设法保持原有的理化指标，避免发生化学变化或丢失 四、防止和避免组分的玷污（带入杂质） 五、样品的处理过程尽量简单易行，所用样品处理尺寸与处理的样品量相适应。 样品的分类：按照样品采集的过程，依次得到检样、原始样品和平均样品三类。 6、采样的要求与注意事项：1 采样容器选用硬质玻璃瓶或聚乙烯制品； 2 液体样品充分混合均匀； 3 粮食及固体产品上中下不同部位取样； 4 肉类水产不同部位取样； 5 罐头小包装根据批号随机取样； 6 掺假食品中毒食品要具有典型性； 7 注意生产日期、批号、代表性和均匀性； 8 样品保留一个月； 9 感官不合格不必进行理化检验 10 结合索取卫生许可证、生产许可证及检 验合格证或化验单等。（食品回溯制度） 7、预处理的目的： ①食品的组成十分复杂，其中的杂质或某些组分（如蛋白质、脂肪、糖类等）对分析测定常常产生干扰，使反应达不到预期的目的。因此，在测定前必须对样品加以处理，以保证检验工作的顺利进行。 ②此外，有些被测组分在样品中含量很低时，测定前还必须对样品进行浓缩，以便准确测出它们的含量。 ③由于用一般方法取得的样品数量较多、颗粒过大且组成不均匀，因此必须对采集的样品加以适当的制备，以保证其能代表全部样品的情况并满足分析对样品的要求。 预处理原则：①消除干扰因素，即干扰组分减少至不干扰被测组分的测定； ②完整保留被测组分，即被测组分在分离过程中的损失要小至可忽略不计； ③使被测组分浓缩，以便获得可靠的检测结果； 选用的分离富集方法应简便。

知识图谱和问答系统

知识图谱和问答系统 一、引子 在讨论知识图谱和问答系统之前，先给出几篇以前的文章。第一篇文章是《立委科普：问答系统的前生今世》，以前也发过，再发一下。详见博文： https://www.360docs.net/doc/ec9671079.html,/blog-362400-436555.html 下一个姐妹篇《立委科普：自动回答How 与Why 的问题》。这篇文章详细谈谈问答系统中的How类型问题和Why类型问题。这篇已经太长，收住吧。希望读者您不觉得太枯燥，如果有所收获，则幸甚。谢谢您的阅览。 How 类型的问题搜寻的是解决方案，其实也不好回答，同一个问题往往有多种解决档案，譬如治疗一个疾病，可以用各类药品，也可以用其他疗法。因此，比较完美地回答这个How 类型的问题也就成为问答系统研究中公认的难题之一。Why 类型的问题是要寻找一个现象的缘由或动机。这些原因有些是显性表达，更多的则是隐性表达，而且几乎所有的原因都不是用几个简单的词或短语就可以表达清楚的，找到这些答案，并以合适的方式整合给用户，自然是一个很大的难题。

第三篇文章《立委科普：从产业角度说说NLP这个行当》，这是几年前吹的牛皮。详见李维的博文： https://www.360docs.net/doc/ec9671079.html,/blog-362400-434811.html。由于也很相关，所以也放在这里。NLP技术的工业可行性我认为已经完全被证明了，虽然很多人也许还没有意识到。证明的实例表现在我们解决了三个信息搜索的难题： 搜索How类型问题的难题； 搜索Why类型问题的难题； 对客户反馈情报及其动机的抽取（譬如客户对一个产品的好恶）。 前两个问题是问答搜索业界公认的最难类型的题目，第三个题目涉及的是语言现象中较难把握的主观性语言（subjective language），并非NLP中通常面对的客观性语言（objective language）。这类从文本中提取主观性语言的技术，即情感提取（sentiment extraction）成为语言处理最难的课题之一。从问答系统角度来看，回答Who、When、Where等实体事实型（entity factoid）问题比较简单，技术相对成熟，最突出的表现就是IBM的问答系统赢得美国家喻户晓的电视智力竞赛Jeopardy的冠军。Jeopardy的大多数问题是属于实体事实类的问题，而这类问题的处理技术相对成熟。电脑打败了人脑，详见COMPUTER CRUSHES HUMAN 'JEOPARDY!' CHAMPS。具体细节就不谈了，以后有机会再论。总之，这

【CN109947916A】基于气象领域知识图谱的问答系统装置及问答方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910153832.X (22)申请日 2019.03.01 (71)申请人 河北尚云信息科技有限公司 地址 050000 河北省石家庄市高新区天山 大街266号方大科技园10号楼1052 (72)发明人 江跃华　周二亮　刘伟　朱玉　 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 16/338(2019.01) G06F 17/27(2006.01) (54)发明名称基于气象领域知识图谱的问答系统装置及问答方法(57)摘要本发明属于自然语言处理的问答系统领域，尤其涉及气象问答领域的方法及装置。装置包括：气象领域的知识图谱构建模块，问题解析模块，数据聚合模块，答案生成模块。该系统接收用户提出的问题，并通过问题解析模块使用自然语言处理的方式解析用户所提出的关于天气的问题，并排除不合理的问题；根据知识图谱中所存储的天气知识来判断实时的天气数据是否符合该天气信息，根据用户所提的问题，生成相应的答案，反馈给用户。对于结构不固定，类型多样的天气、生活和其他类的规则，可以方便的进行存 储与查询。权利要求书3页 说明书10页 附图2页CN 109947916 A 2019.06.28 C N 109947916 A

权　利　要　求　书1/3页CN 109947916 A 1.基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，包括： 气象领域的知识图谱构建模块，用以将气象领域的专业知识转换为实体，实体和实体之间用与或关系进行链接，构建气象领域天气知识的知识图谱；用于所有天气知识转成三元组，人工构建天气的气象判断规则，存储到图数据库中并组成三元组； 问题解析模块，用于解析用户所提出的关于天气的问题，将用户提出的问题进行分词和预处理，根据分得的词汇的词性和该词汇对应自定义词库的类别作为依据，填充在该模块设置的问题槽位，并排除不合理的问题； 数据聚合模块，用于对问题槽位中的词，通过词的相似度计算方式，选取与知识图谱中最匹配的规则，进而判断实时的天气数据是否符合该规则，并将天气数据和多种判断结果存入该模块设置的答案槽位中； 答案生成模块，用于将数据聚合模块中答案槽位的数据取出，并根据答案的类型生成相应的回答；对于各个类型的答案进行组合时，需要对每个类型的答案进行排序；最后将答案反馈给用户。 2.如权利要求1所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，实时的天气数据来源于在线的第三方接口平台; 用户提出的问题可划分为五种类别：天气详情、被查询天气详情、天气属性、出行、穿衣; 问题槽位所设置的形式包括（时间类型，地点类型，天气类型，生活类型，其他类型，问题类型）; 答案槽位形式为（时间及其属性；地点及其属性；天气数据和判断结果；生活和判断结果；其他；问题类型）; 气象判断规则划分为时间类型、地点类型、天气类型、生活类型、其他类型; 答案生成模块中预先定义有答案模板，用于产生答案时使用该模板，仅需将采集的天气数据替换到该模板中对应位置即可产生相应的答案。 3.如权利要求2中任一项所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，在问题解析模块中使用分词软件进行分词之前，预加载本地的自定义词库；该本地的自定义词库按行读取文本内容并添加到分词软件的自定义词库中；本地自定义词库包括时间类型、天气类型、地点类型、生活类型的词汇。 4.如权利要求3所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，问题槽位只包含时间类型或地点类型或天气类型或生活类型或其他类型词汇，以及将这五种类型词组合后缺少时间类型或地点类型的词汇的问题槽位对应的问题为不合理的问题。 5.如权利要求3所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，数据聚合模块还用于训练词向量模型；用于在知识图谱中查询相似度最高的节点；用于将查询后的所有路径信息转换成树形结构的路径；用于遍历整个规则树，使用判断函数计算实时的天气数据是否符合其规则；还用于提前计算重要天气信息，若存在，则填充到答案槽位中。 6.如权利要求5所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，使用判断函数计算实时的天气数据是否符合其规则天气知识图谱中所存储的天气知识时，没有在原始数据中直接给出的天气数据通过自定义函数计算。 7.基于气象领域知识图谱的问答系统的问答方法，其特征在于：使用权利要求1-6任一 2

第二章 食品分析的基本知识讲课教案

第二章食品分析的基本知识 1.为什么要对样品进行预处理？选择预处理方法的原则是什么？ 目的: ①测定前排除干扰组分②对样品进行浓缩 原则：①消除干扰因素；②完整保留被测组分；③使被测组分浓缩。以便获得可靠的分析结果 2.样品采集的两种方法？ 随机抽样代表性抽样 第三章食品的感官检测法 1.说明感官检验的特点，感官检验有那些类型？ 利用人体五种感官的刺激反应即感觉，如味觉、嗅觉、视觉、听觉和触觉等，用符号或文字作实验记录的数据，对食品的各项指标，如色、香、味、形等作出评判，最后对实验结果经统计分析得到结论的方法。 感官检验用来评价食品的可接受性和鉴别食品的质量。感官检验是与仪器分析并行的重要检测手段 按检验时所利用的感觉器官，感官检验可分为视觉检验、嗅觉检验、味觉检验和触觉检验。进行感官检验时，通常先进行视觉检验，再进行嗅觉检验，然后进行味觉检验及触觉检验 第四章水分测定 1.什么是结合水？什么是自由水？

自由水指存在于食品表面润湿水分、渗透水分和毛细管水，主要存在植物细胞间隙，具有水的一切特性，简单的热力方法除掉。 结合水包括：束缚水和结晶水。这种水是与食品中脂肪、蛋白质、碳水化合物等形式结合状态（氢键）配价键的形式存，它们之间结合的很牢固。 两者间没有截然的分界线 2.在水分含量的分析中，采用真空干燥法比强力通风干燥法具有那些潜在的优势？ 答：真空干燥法是采用比较低的温度，在减压下进行干燥以排除水分含量。由于本方法是在较低温度减压的条件下进行，故相比于强力通风干燥法而言更适用于在100度以上加热容易变质，破坏或不易除去结合水的样品如糖浆，味精，砂糖，蜂蜜，果酱和脱水蔬菜等。除此之外，两者比较真空干燥法的测量结果更接近真正水分。 3.在下列例子中，你会不会过高或过低估计被测食品的水分含量？为什么？ (1)热空气干燥时：A样品颗粒形状太大，会过低估计水分含量，因为颗粒太大样品中 一部分水分深藏于样品内部，没有完全干燥出来。B含高浓度挥发性风味化合物，会使结果偏高，高浓度化合物的挥发使干燥后样品质量比正常植低因而高估水分含量。C脂类氧化，是脂类和空气中的氧化物反应而质量增加，使被测水分含量比准确值低。D样品具有吸湿性，使结果偏低，因为热空气干燥法很难排除结晶水，而样品若吸湿了空气中的水分但没有被很好排除，湿干燥后质量高于正常值，从而低估水分含量。E碳水化合物的改性（美拉德反应），会过高估计水分含量，F蔗糖水解，会使结果偏低，蔗糖和水反应生成葡萄糖，使得干燥后质量损失不大，低估水分含量。G表面硬皮得形成，使样品内水分不易再干燥出来，使结果较低H干燥器未正确密封，会使结果偏低，过低估计水分含量 (2)甲苯蒸馏法：A样品中水和溶剂间的乳状液没有分离：结果偏低因为没有分离使刻 度管中水层容量减小。B冷凝器中残留水滴，也会使水层容量偏低，使结果偏低。 (3)卡尔费休法：A天气潮湿中称量起始样品，由于空气中水分干扰，使我们过高地估 计了水分含量。B玻璃器皿不干，会使结果偏高是由于玻璃器皿上的水和碘反应消耗了更多的碘的缘故。C样品研磨得非常粗糙，会导致结果偏低是因为粗糙研磨过程中水分的损失。D食品中富含维生素c：维c具有很强的还原性，它可以和碘发生氧化还原反应，使我们过高估计水分含量。E食品中富含不饱和脂肪酸，也会使结

知识图谱研究方法心得

体育政策研究现状、前沿热点与演化分析 ——基于科学知识图谱的可视化分析心得 一、主要内容 作者基于科学知识图谱可视化分析，通过Web of Science TM 文献资料数据库检索体育政策研究论文，以“体育政策”的标题、摘要、关键词和收录全文为研究对象，运用引文分析、共被引分析、聚类分析、词频分析、社会网络分析等基本方法，对体育政策研究的现状、前沿热点和演化路径进行分析，采用Cite SpaceⅢ可视化软件绘制科学知识图谱，将数据以图像形式呈现出来。 通过运用Cite SpaceⅢ可视化软件，一是通过选择“country”（国家）和“institution”（机构），时区分割设置为2（Time Slice Length=2）,绘制了体育政策发文高产国家分布图；二是通过选择参数“Author”（作者），绘制了体育政策发文高产作者知识图谱；三是通过选择参数“Category”（学科），绘制了体育政策研究领域的学科贡献网络图谱；四是通过导入文献，在主题词资源（Term Source）中选择标题（Title）、摘要（Abstract）,节点类型（Node Types）选择关键词（Keyword）,绘制出了体育政策研究领域的学科贡献网络图谱。 分别对以上四个图谱进行分析得到以下结论：1.美国是体育政策研究的中心，无论从发文量还是文章的中心性都高居第一，高校是体育政策研究发文量的高产机构；2.体育政策领域研究者形成一

小部分核心作者群，但数量较少，研究作者总体成离散性分布；3.体育政策研究需要多学科的支持，社会科学学科和公共科学学科是体育政策发文量的高产学科，形成以这两个学科为主流的研究领域； 4.体育政策的关注点在不断的发展和变化，正在由对儿童的关注过渡到整体的公共健康，由体育活动过渡到发挥体育的教育功能，由对体育行为的控制过渡到形成终身体育的锻炼意识。 二、当前体育领域知识图谱研究方法应用现状 在中国知网通过以体育、知识图谱为主题和关键词进行搜索，根据关联度选取了104篇期刊、论文，进行分类发现当前体育领域应用知识图谱研究方法主要呈现在以下内容：一、单项运动。主要包括英文期刊中马拉松研究、、我国龙舟科研成果、国内外体育舞蹈研究、国外滑雪运动风险研究、太极拳运动研究、舞龙舞狮研究、攀岩运动研究、我国速度滑冰研究、国外篮球运动研究、国内外排球领域研究、羽毛球运动研究、我国乒乓球研究、我国体育舞蹈、国内外健美操、国内外啦啦操、网球研究、电子竞技现状、竞技游泳、国际有氧运动科学研究等项目的研究分析；二、学校体育教育。主要包括我国冰雪教学研究、我国体育教师教育研究、我国基础教育体育课程研究、国际学校体育研究、国外体育教师研究、高校公共体育课、高校体育教学、体育舞蹈教学、国际体育教育动态演变研究、国内外体育教育研究、国内外高校体育教学研究现状、我国学校体育政策、体操教学研究领域、我国体育教学环境研究、我国高校体育俱乐部等内容的研究；三、体育科学。主要包括：国际体