知识图谱――面向科技文献的构建技术与应用实践

目录 第1章 知识图谱概述 001 1.1 知识图谱的起源与发展 001 1.2 知识图谱相关技术与方法 004 1.2.1 知识图谱构建技术流程 004 1.2.2 知识图谱数据模型 010 1.2.3 知识图谱存储与管理 016 1.3 国内外典型科研知识图谱项目 024 1.3.1 Springer Nature SciGraph 025 1.3.2 AceKG 028 1.3.3 Open Academic Graph 030 1.3.4 领域/专题科研知识图谱 033 1.4 本章小结 038 参考文献 038 第2章 智能知识服务 041 2.1 语义检索 041 2.1.1 语义检索的含义 041 2.1.2 语义检索方法与架构 042 2.1.3 语义检索系统分类 045 2.1.4 学术语义检索系统 048 2.1.5 基于水稻领域知识图谱的语义检索实践 053 2.2 智能问答 060 2.2.1 智能问答的含义 060 2.2.2 智能问答方法与架构 061 2.2.3 典型的智能问答系统 063 2.3 智能推荐 064 2.3.1 智能推荐的含义 064 2.3.2 智能推荐方法与架构 065 2.3.3 基于知识图谱的智能推荐 066 2.4 基于推理的知识关联发现 070 2.5 本章小结 072 参考文献 072 第3章 科技文献语义模型研究 078 3.1 数据密集型科研范式下科技文献的发展 078 3.1.1 数据密集型科研范式 078 3.1.2 语义出版实践 080 3.1.3 科技文献新特征 082 3.2 科技文献语义关联描述模型 083 3.2.1 面向文献结构的语义模型 084 3.2.2 面向文献内容的语义模型 086 3.3 本章小结 092 参考文献 092 第4章 面向科技文献的科研知识图谱构建与管理 094 4.1 科研知识图谱模式层构建 095 4.1.1 科研本体实体对象选取与定义 095 4.1.2 科研本体多维度数据模型描述 096 4.1.3 基于Protégé的本体构建与管理 101 4.2 多源科研知识图谱构建方法 102 4.2.1 基于题录的知识转换 102 4.2.2 基于文献正文的知识抽取 102 4.2.3 基于科技文献的知识图谱构建实践 104 4.3 语义知识图谱构建工具 106 4.3.1 基于本体模型的实体与关系抽取 109 4.3.2 多格式图谱数据的转换与加载 112 4.3.3 多查询端远程图谱数据迁移 115 4.3.4 图谱数据的动态更新 117 4.3.5 性能评估与对比试验分析 120 4.4 结构化语料获取解析与加工 124 4.4.1 基于PID和消歧算法的实体消歧 125 4.4.2 多因子复合加权文献重要度计算 131 4.4.3 基于语义匹配的文献资源主题标引 132 4.4.4 基于深度学习的论文摘要语步分类 134 4.5 科研知识图谱的存储与管理 136 4.5.1 知识图谱属性映射规则 136 4.5.2 RDF2PG转换方法 138 4.6 本章小结 139 参考文献 140 第5章 知识图谱驱动的科研综述表达实践 144 5.1 实践背景介绍 144 5.1.1 科研综述的内涵 148 5.1.2 科研综述相关研究 148 5.2 科研综述设计思路与技术需求 152 5.2.1 多层次科研综述模型设计 153 5.2.2 科研综述应用服务场景 154 5.2.3 基于图算法的接口支撑策略 155 5.3 知识计算在科研综述中的支撑应用 156 5.3.1 面向查询的语义解析与实例匹配 157 5.3.2 基于子图结构的实体及关系聚类 158 5.4 结合知识图谱和POI的综述文档生成 160 5.4.1 科研综述文档模板调研与设计 160 5.4.2 知识图谱与POI的匹配与协同 161 5.5 基于知识图谱的科研综述体系架构 162 5.5.1 科研综述生成体系架构设计 162 5.5.2 专题科研知识图谱构建 164 5.5.3 科研综述生成实现 172 5.5.4 与现有综述方法的对比分析 178 5.6 本章小结 180 参考文献 181