低资源条件下的知识图谱构建与应用

"低资源情境下的知识图谱构建" 在低资源环境下构建知识图谱是一项具有挑战性的任务，因为此类环境中通常缺乏足够的结构化数据或已有的知识库。知识图谱是一种将知识组织成有向多关系图的形式，其中包含概念、实体、关系以及相关的语义规则。它结合了“知识”与“图”的概念，用于增强专家系统、搜索引擎、智能问答等应用。 在知识图谱中，核心组件包括概念词（如类别或类型）、本体（定义概念之间的关系和规则）、实体（如人物、地点或事件）、关系（连接实体的语义联系）以及三元组（描述实体间关系的基本单元）。此外，还有各种表示方法，如神经网络、语言预训练模型（用于处理字、词、句子）、知识图谱嵌入（KGEmbedding，用于表示实体、关系和三元组的向量形式）、图神经网络（GNN，考虑图结构、路径和子图）、以及本体嵌入（用于表示逻辑结构和公理）。 知识图谱的构建涉及多种数据来源，包括人工构建的本体、人工校验的规则库、知识众包得到的信息、从文本中抽取的专家知识，以及自动收集的结构化和非结构化数据，如长期积累的数据库记录、设备传感器数据、日志数据以及多模态数据。这些数据共同作用于提高知识图谱的质量和准确性。 知识图谱的应用广泛，例如在搜索查询中提供更精准的返回结果，在智能问答中提供更自然的交互，在决策分析中支持数据驱动的决策，在图可视化中帮助理解复杂关系，以及通过人机闭环不断优化模型性能。知识图谱的强大力量在于其能够提供可解释性和洞察力，特别是在复杂系统如通信网络或软件定义网络（SDN）的故障诊断和自动运维中。 在通信网络领域，例如，可以构建故障诊断知识图谱，结合业务投诉、故障现象、设备告警、系统日志和专家经验数据，利用本体抽取和融合、图神经网络推理、符号规则以及机器学习方法进行故障规则学习和根因分析。这样的图谱有助于自动规划运维任务，检索相关故障案例，辅助问答式诊断，进一步推动网络运维的自动化和智能化，例如在自动驾驶网络（AND）中的应用。 低资源情境下的知识图谱构建要求高效地整合和利用有限的资源，通过多种技术和方法实现知识的表示、抽取、融合和推理，以创建一个能够支持各种智能应用的知识框架。在这个过程中，结合符号表示和向量表示，以及利用专家经验和机器学习，可以克服数据稀缺的挑战，从而在多个领域发挥知识图谱的强大作用。