多域知识图谱冲突检测与消解技术研究
这是一篇关于知识融合,冲突分类,冲突检测,置信度评估,冲突消解的论文, 主要内容为知识图谱采用图结构整合海量数据中的有效信息,已被广泛应用于智能问答、推荐系统和战场指挥系统等场景。针对现有多域知识图谱存在的语义异构和描述冲突等问题,传统的人工校验方式已无法满足应用需求,自动融合知识逐渐成为研究热点。目前,多源知识融合虽取得了一定的研究成果,但仍面临一些问题。大多解决方案缺乏对冲突知识的细化分类和检测,造成图谱质量下降;采用单一置信度刻画来源的可靠性,忽略了数据的领域特征;对来源和知识的关联挖掘不全面,冲突消解不准确等。为解决上述问题,本文对以下内容展开研究:(1)针对冲突分类未充分考虑知识的映射关联、已有检测方案难以应对复杂冲突类型的问题,本文提出一种结合属性关系与知识元映射关联的冲突分类模型,并为各种冲突类型设计不同的检测方案。该模型以实体属性和关系为核心,定义了属性冗余、属性冲突、关系冗余和关系冲突四种冲突类型;并面向属性冗余与冲突设计数值型和字符型两种不同的数据类型检测,面向关系冗余与冲突设计关系相似度计算和关系层次体系构建算法进行检测,使得检测到的冲突知识更加全面和准确。(2)针对数据源在各领域分布不均、单一置信度难以准确描述来源可靠性的问题,本文提出一种结合信息熵与领域特征的源置信度初始化算法。该算法首先基于统计获得每个来源的全局领域性分数,并利用该分数计算得到源的领域熟悉度;然后依据领域间的非对称影响构建星状图,计算领域间的影响因子;最后为来源在每个领域初始化一个可靠性分数,从而更准确地刻画来源的置信度特征。(3)针对来源与知识关联复杂、概率图模型对先验分布依赖严重的问题,本文提出一种基于优化的真值发现模型实现冲突消解。该模型首先将知识和来源初始化为语义空间的向量表示,并根据来源、声明和对象的关联性,设计了源-源损失、上下文损失和源-声明损失函数;然后采用坐标下降法求解,在迭代过程中自动更新知识的向量表示和来源的置信度;最后根据来源在不同领域的可靠性分数从冲突候选集合中筛选得到正确的知识,提高知识图谱质量。最后本文将提出的面向知识融合的冲突检测框架和基于置信度评估的冲突消解方法在三个真实数据集上进行实验验证。其中,冲突检测实验采用准确率、召回率和F1值作为评价指标;冲突消解实验采用正确率作为评价指标。实验结果表明,本文提出的方法较现有的主流方法在性能上有较大优势,有效提高了多域知识图谱的融合能力,对知识共享、知识管理和人工智能等领域的研究任务有积极作用。
心血管疾病知识图谱的自动构建与更新研究
这是一篇关于知识图谱构建,知识图谱嵌入,链接预测,冲突消解,知识工程的论文, 主要内容为心血管疾病是一类包括冠心病、心肌梗死、心绞痛、高血压、心律失常、心力衰竭等多种疾病的疾病群。随着人们生活方式的改变,心血管疾病的发病率越来越高,成为全球范围内的重要公共卫生问题。借助人工智能技术和知识图谱技术,可以构建医学知识图谱和药物知识图谱,以帮助医生更好地理解和掌握医学知识,同时推动新诊疗防范和新药研发。因此,心血管疾病知识图谱应用具有广泛的应用前景,可以为预防、诊断和治疗心血管疾病提供有力的支持。然而,随着心血管疾病研究的广泛开展和研究成果的不断涌现,传统的知识图谱构建需要耗费大量的人力,进行数据清洗、命名实体识别、关系抽取、冲突发现等工作。因此,实现心血管病知识图谱的自动构建与更新可以提高知识图谱的准确性和完整性,实现知识的及时更新,支持个性化的医疗决策。为此,本篇工作提出了一种自动构建和更新的心血管疾病知识图谱的框架ASK(Auto-construction and Self-reflection Framework for Biomedical Knowledge Graph),基于生物医学文本内容,融合命名实体和关系抽取、链接预测和冲突消解等技术,实现了高效、准确、可靠的知识图谱7×24小时自动构建与更新。ASK框架由自动构建、图谱更新和自省模块三部分组成。在构建模块中实现了定时从指定数据来源处获取医疗数据文本并实现抽取工作,采用BioBERT为基础的自然语言处理模型提取实体和关系,该模型使得构建知识图谱的自动化程度更高,减少了人工收集语料与构建图谱的工作量;在知识图谱更新模块中,将从语料中自动抽取的实体和关系融入到已有知识图谱中,引入了冲突消解算法,检测和解决新知识可能带来的冲突问题,提高知识图谱融合的准确性和质量。通过自省模块,我们实现了预测图谱中的隐含链接并且排除隐含链接可能导致的冲突,丰富知识图谱的内容,并针对这些冲突进行相应的调整和优化。在冲突消解过程中,我们可以检测和解决知识图谱中存在的矛盾、错误、重复等问题,从而实时提高知识图谱预测知识的准确性和完整性。在我们的实验阶段中,我们进行了一系列的模型与算法的比较,以说明框架中每个模块选择模型或算法的原因,同时给出了ASK框架中不同模块中知识图谱的演化。
多域知识图谱冲突检测与消解技术研究
这是一篇关于知识融合,冲突分类,冲突检测,置信度评估,冲突消解的论文, 主要内容为知识图谱采用图结构整合海量数据中的有效信息,已被广泛应用于智能问答、推荐系统和战场指挥系统等场景。针对现有多域知识图谱存在的语义异构和描述冲突等问题,传统的人工校验方式已无法满足应用需求,自动融合知识逐渐成为研究热点。目前,多源知识融合虽取得了一定的研究成果,但仍面临一些问题。大多解决方案缺乏对冲突知识的细化分类和检测,造成图谱质量下降;采用单一置信度刻画来源的可靠性,忽略了数据的领域特征;对来源和知识的关联挖掘不全面,冲突消解不准确等。为解决上述问题,本文对以下内容展开研究:(1)针对冲突分类未充分考虑知识的映射关联、已有检测方案难以应对复杂冲突类型的问题,本文提出一种结合属性关系与知识元映射关联的冲突分类模型,并为各种冲突类型设计不同的检测方案。该模型以实体属性和关系为核心,定义了属性冗余、属性冲突、关系冗余和关系冲突四种冲突类型;并面向属性冗余与冲突设计数值型和字符型两种不同的数据类型检测,面向关系冗余与冲突设计关系相似度计算和关系层次体系构建算法进行检测,使得检测到的冲突知识更加全面和准确。(2)针对数据源在各领域分布不均、单一置信度难以准确描述来源可靠性的问题,本文提出一种结合信息熵与领域特征的源置信度初始化算法。该算法首先基于统计获得每个来源的全局领域性分数,并利用该分数计算得到源的领域熟悉度;然后依据领域间的非对称影响构建星状图,计算领域间的影响因子;最后为来源在每个领域初始化一个可靠性分数,从而更准确地刻画来源的置信度特征。(3)针对来源与知识关联复杂、概率图模型对先验分布依赖严重的问题,本文提出一种基于优化的真值发现模型实现冲突消解。该模型首先将知识和来源初始化为语义空间的向量表示,并根据来源、声明和对象的关联性,设计了源-源损失、上下文损失和源-声明损失函数;然后采用坐标下降法求解,在迭代过程中自动更新知识的向量表示和来源的置信度;最后根据来源在不同领域的可靠性分数从冲突候选集合中筛选得到正确的知识,提高知识图谱质量。最后本文将提出的面向知识融合的冲突检测框架和基于置信度评估的冲突消解方法在三个真实数据集上进行实验验证。其中,冲突检测实验采用准确率、召回率和F1值作为评价指标;冲突消解实验采用正确率作为评价指标。实验结果表明,本文提出的方法较现有的主流方法在性能上有较大优势,有效提高了多域知识图谱的融合能力,对知识共享、知识管理和人工智能等领域的研究任务有积极作用。
心血管疾病知识图谱的自动构建与更新研究
这是一篇关于知识图谱构建,知识图谱嵌入,链接预测,冲突消解,知识工程的论文, 主要内容为心血管疾病是一类包括冠心病、心肌梗死、心绞痛、高血压、心律失常、心力衰竭等多种疾病的疾病群。随着人们生活方式的改变,心血管疾病的发病率越来越高,成为全球范围内的重要公共卫生问题。借助人工智能技术和知识图谱技术,可以构建医学知识图谱和药物知识图谱,以帮助医生更好地理解和掌握医学知识,同时推动新诊疗防范和新药研发。因此,心血管疾病知识图谱应用具有广泛的应用前景,可以为预防、诊断和治疗心血管疾病提供有力的支持。然而,随着心血管疾病研究的广泛开展和研究成果的不断涌现,传统的知识图谱构建需要耗费大量的人力,进行数据清洗、命名实体识别、关系抽取、冲突发现等工作。因此,实现心血管病知识图谱的自动构建与更新可以提高知识图谱的准确性和完整性,实现知识的及时更新,支持个性化的医疗决策。为此,本篇工作提出了一种自动构建和更新的心血管疾病知识图谱的框架ASK(Auto-construction and Self-reflection Framework for Biomedical Knowledge Graph),基于生物医学文本内容,融合命名实体和关系抽取、链接预测和冲突消解等技术,实现了高效、准确、可靠的知识图谱7×24小时自动构建与更新。ASK框架由自动构建、图谱更新和自省模块三部分组成。在构建模块中实现了定时从指定数据来源处获取医疗数据文本并实现抽取工作,采用BioBERT为基础的自然语言处理模型提取实体和关系,该模型使得构建知识图谱的自动化程度更高,减少了人工收集语料与构建图谱的工作量;在知识图谱更新模块中,将从语料中自动抽取的实体和关系融入到已有知识图谱中,引入了冲突消解算法,检测和解决新知识可能带来的冲突问题,提高知识图谱融合的准确性和质量。通过自省模块,我们实现了预测图谱中的隐含链接并且排除隐含链接可能导致的冲突,丰富知识图谱的内容,并针对这些冲突进行相应的调整和优化。在冲突消解过程中,我们可以检测和解决知识图谱中存在的矛盾、错误、重复等问题,从而实时提高知识图谱预测知识的准确性和完整性。在我们的实验阶段中,我们进行了一系列的模型与算法的比较,以说明框架中每个模块选择模型或算法的原因,同时给出了ASK框架中不同模块中知识图谱的演化。
粮食储藏基础物理参数专家系统的研究
这是一篇关于粮食储藏,专家系统,SSH框架,Drools规则引擎,冲突消解的论文, 主要内容为目前粮食储藏方面的专家系统以软硬件结合的测控系统为主,在专家知识的更新和共享方面具有一定的局限性。而且很多科研机构和专家在研究过程中获得了大量的专家知识,但是这些专家知识没有进行统一管理和及时发布,使得这些知识不能及时被储粮管理人员获知,造成了一定的浪费与损失。为此本文设计并实现了一种新的粮食储藏基础物理参数专家系统来解决上述问题。本文的主要研究内容如下： 1.通过对现有粮食储藏专家系统进行调研,设计了将SSH框架和Drools推理引擎相结合的开发方案,并对传统的匹配算法和Drools推理引擎中所采用的Rete算法进行了对比讨论。 2.系统中的专家知识由粮食储藏基础物理参数构成,其大多为数值数据。针对这一特点,本文运用最小二乘法的思想对系统的冲突消解策略进行了一定的改进。通过匹配条件和误差来寻找与事实接近的最优规则。 3.分析并设计了系统的逻辑结构、用户角色与权限、功能需求和数据库结构。并运用Java语言对粮食储藏基础物理参数专家系统进行了部署开发,实现了各功能模块。系统运用MySQL数据库对数据进行管理。 4.对系统进行测试,发现问题并改进,从而完善系统。 本文研究的粮食储藏基础物理参数专家系统,采用SSH框架搭建B/S架构的系统平台,不受地域和硬件的限制,有效的提高了粮食储藏基础物理参数方面专家知识的共享率和普及率。此外,系统还引入了基于Rete算法的Drools规则引擎,并根据自身特点改进了冲突消解策略,以保证数据达到一定规模时匹配效率不受影响。
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