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文檔簡介
中國計算機用戶協(xié)會團體標準
《構(gòu)建文獻資源知識圖譜技術(shù)要求》
(征求意見稿)編制說明
一、標準編制的背景
隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及應用,知識圖譜作為一種結(jié)構(gòu)化知
識表示和組織方法,在各個領(lǐng)域的知識管理和智能應用中發(fā)揮著越來越重要的作
用。知識圖譜是實現(xiàn)文獻資源智能應用的重要基礎(chǔ),同時利用大語言模型在語義
理解、內(nèi)容生成等方面的技術(shù)優(yōu)勢,實現(xiàn)大語言模型對知識圖譜構(gòu)建至知識圖譜
應用各環(huán)節(jié)的增強,提升圖譜構(gòu)建效率和圖譜質(zhì)量。在實際應用中,為了保證知
識圖譜的質(zhì)量和可用性,需要制定一套文獻資源知識圖譜構(gòu)建的標準流程。
知識圖譜的構(gòu)建是一個逐步迭代的過程,需要不斷地添加新的領(lǐng)域知識和實
體關(guān)系;同時知識圖譜的構(gòu)建也是一個持續(xù)的過程,需要不斷地更新和維護,因
此需要一個統(tǒng)一的標準,以保證知識圖譜構(gòu)建過程的一致性,從而提高知識圖譜
的質(zhì)量和可用性。而目前行業(yè)尚未有明確知識圖譜構(gòu)建過程標準,因此本文件是
文獻資源知識圖譜構(gòu)建過程的重要指導,也將為各行業(yè)知識圖譜的構(gòu)建過程提供
重要參考。
二、任務來源
根據(jù)中國計算機用戶協(xié)會下達的2023年下半年第一批團體標準制修訂計劃,
中南出版?zhèn)髅郊瘓F作為主要牽頭單位籌建了標準起草組,承擔《構(gòu)建文獻資源知
識圖譜技術(shù)要求》標準的研制任務。該標準的立項計劃號為T/CCUALX012-2023,
技術(shù)歸口單位為中國計算機用戶協(xié)會。
三、編制過程
2023年08月標準起草組開始起草《構(gòu)建文獻資源知識圖譜技術(shù)要求》團
體標準立項申報書,經(jīng)過內(nèi)部多次討論,完成立項申報書。
2023年11月標準起草組參加了計算機用戶協(xié)會標委會組織的《構(gòu)建文獻資
源知識圖譜技術(shù)要求》團體標準立項申報項目的立項論證會議。聽取了與會專
家的意見與建議,修改完善立項申報書。
2023年12月立項申報通過,標準起草組開始正式起早《構(gòu)建文獻資源知識
圖譜技術(shù)要求》團體標準,2024年03月,標準起草組完成了標準草案的初稿。
2024年04月開始在起草組評審委員會內(nèi)進行評審。共經(jīng)歷了1次組內(nèi)評審,
期間收到了9條意見。起草組根據(jù)評審意見討論修改后,形成內(nèi)部征求意見稿,
4月18日送交中國計算機用戶協(xié)會標準化工作委員會審核。
2024年05月根據(jù)預審專家評審意見對《構(gòu)建文獻資源知識圖譜技術(shù)要求》
團體標準征求意見稿進行了修改,5月29日再次送交中國計算機用戶協(xié)會標準
化工作委員會審核。
2024年06月根據(jù)計算機用戶協(xié)會標委會反饋意見對《構(gòu)建文獻資源知識圖
譜技術(shù)要求》團體標準征求意見稿進行了修改,6月18日送交中國計算機用戶
協(xié)會標準化工作委員會審核。
四、編制原則
標準的用語、格式按照GB/T1.1-2020給出的規(guī)則起草。
標準內(nèi)容的編制堅持以下原則:
1、科學性原則
2、規(guī)范性原則
3、實用性原則
4、前瞻性原則
5、持續(xù)改進原則
6、符合知識圖譜行業(yè)發(fā)展需求
7、符合實際應用需求
五、標準主要內(nèi)容
本標準規(guī)定了文獻資源領(lǐng)域的知識圖譜構(gòu)建要求。
本標準適用于對文獻資源知識圖譜構(gòu)建過程的全流程管理。
六、有關(guān)技術(shù)的說明
有關(guān)本標準起草過程中的一些技術(shù)問題說明如下:
1、數(shù)據(jù)接入與清洗
數(shù)據(jù)接入與清洗是在選擇明確的文本數(shù)據(jù)源基礎(chǔ)上,通過數(shù)據(jù)清洗和其他預
處理方法,消除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值,進一步提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。
2、數(shù)據(jù)整合和處理
數(shù)據(jù)整合與管理包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)集成等。首先將不同
來源的數(shù)據(jù)統(tǒng)一為構(gòu)建知識圖譜所需的格式。其次,數(shù)據(jù)歸一化確保數(shù)據(jù)中的實
體和屬性具有統(tǒng)一的表示,消除歧義。最后,數(shù)據(jù)集成將處理后的數(shù)據(jù)融合為一
個整體,為后續(xù)的知識圖譜構(gòu)建和分析提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
3、知識模型構(gòu)建
知識模型構(gòu)建可建立知識圖譜的概念模型,即采用什么樣的方式來表達知識,
構(gòu)建一個概念模型對知識進行描述。知識模型構(gòu)建的過程是知識圖譜構(gòu)建的基礎(chǔ),
高質(zhì)量的知識模型能避免許多不必要、重復性的知識獲取工作,有效提高知識圖
譜構(gòu)建的效率。
4、知識抽取
知識抽取依賴于文獻資源中的信息,借助自然語言處理等技術(shù)進行實體識別
和關(guān)系抽取。實體抽取旨在從文本中識別并提取出具有實際意義的實體,如人名、
地名等。關(guān)系抽取則關(guān)注于揭示實體之間的關(guān)系,如親屬關(guān)系、職業(yè)關(guān)系等,以
此豐富和完善圖譜內(nèi)容。
5、知識融合
知識的產(chǎn)生是一個不斷更新、不斷完善、動態(tài)產(chǎn)生的過程,知識的抽取后需
要將抽取的知識與已有知識進行融合。知識融合是通過對相關(guān)知識對齊、關(guān)聯(lián)、
合并使其成為一個有機的整體,是一種提供更全面知識共享的重要方法。
6、知識計算推理
知識計算推理是在已有的知識庫基礎(chǔ)上進一步挖掘隱含的知識,從而豐富、
擴展知識庫。
7、知識可視化
知識可視化是將知識轉(zhuǎn)化為一種人類的視覺形式,直觀、形象地表現(xiàn)、解釋、
分析、模擬、發(fā)現(xiàn)或揭示隱藏在知識內(nèi)部的特征和規(guī)律。知識可視化包括知識可
視化表示、知識可視化布局、知識可視化分析等功能。通過知識可視化,根據(jù)業(yè)
務需求設(shè)計合適的數(shù)據(jù)展示布局和交互形式,用戶可直觀的對數(shù)據(jù)進行全局感知,
也能夠了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)背后的數(shù)據(jù)關(guān)系,對結(jié)果進行追根溯源的分析。
8、質(zhì)量評估和維護
知識圖譜質(zhì)量評估與維護是確保知識準確性和時效性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。可全面檢
查數(shù)據(jù)的準確性、一致性、完整性和時效性,確保圖譜信息真實可靠。定期更新
數(shù)據(jù),實施嚴格的版本控制,持續(xù)優(yōu)化圖譜質(zhì)量。
9、知識抽取模型訓練
知識抽取模型的訓練包括數(shù)據(jù)收集、預處理、訓練、評估和優(yōu)化等步驟。首
先選用合適的通用大語言模型,通過增量預訓練注入領(lǐng)域知識,再訓練其抽取實
體和關(guān)系的能力,形成文獻資源大語言模型。使用驗證集和測試集評估模型性能,
并根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)或訓練策略,以提高模型質(zhì)量。
10、大語言模型賦能知識圖譜
利用大模型在語義理解、內(nèi)容生成等方面的技術(shù)優(yōu)勢,實現(xiàn)大模型對知識圖
譜構(gòu)建至應用全生命周期各環(huán)節(jié)的增強,提升效率和質(zhì)量。
參考的主要標準:
(標準號、標準名稱逐個羅列)
GB/T5271.14-2008信息技術(shù).詞匯.第14部分:可靠性、可維護性與可用性
GB/T35273-2020信息安全技術(shù)—個人信息安全規(guī)范
T/HNIT2-2021領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建技術(shù)規(guī)程
YD/T4044-2022基于人工智能的知識圖譜構(gòu)建技術(shù)要求
GB/T42131-2022人工智能知識圖譜技術(shù)框架
ISO/IEC19510:2013Informationtechnology--OpenDistributedProcessing
--UnifiedModelingLanguage(UML)profileforRDFandOWL
ISO/IEC20000-1:2018Informationtechnology--Servicemanagement--Part
1:Servicemanagementsystemrequirements
ISO/IEC19763-10:2023Informationtechnology--Metamodelframeworkfor
interoperability(MFI)
七、關(guān)于標準的性質(zhì)
鑒于本標準作為團體標準發(fā)布,屬于推薦性標準。由本團體成員約定采用或
者按照本
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