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基于实体感知预训练语言模型的矿物知识图谱补全
1
作者 季晓慧 杨中基 +7 位作者 张占昊 杨眉 许博 吕国诚 刘敏 张招崇 张静 王春宁 《地学前缘》 北大核心 2026年第4期203-210,共8页
矿物知识图谱的完备性对其下游应用效能具有关键影响。为提升矿物知识图谱的完整性,本文提出一种基于实体感知预训练语言模型的知识图谱补全方法。首先,收集并整合最新矿物资料,扩展已有知识库,并将新增矿物实体转化为图谱中的节点。为... 矿物知识图谱的完备性对其下游应用效能具有关键影响。为提升矿物知识图谱的完整性,本文提出一种基于实体感知预训练语言模型的知识图谱补全方法。首先,收集并整合最新矿物资料,扩展已有知识库,并将新增矿物实体转化为图谱中的节点。为补全实体间缺失的关系,本文使用矿物领域数据对语言模型进行微调,以增强其矿物知识理解与推理能力。在此基础上,通过频繁模式挖掘自动生成结构化提示词,并结合检索增强生成技术,在提示中引入相关上下文信息,从而进一步提升模型在知识三元组判定任务上的准确性与可靠性。本文采用Python实现了上述方法,并与现有相关模型进行了对比实验,结果表明本方法在Hits@5、Hits@10指标上显著优于对比模型,补全后矿物知识图谱总关系数提升8.4%,验证了本方法在矿物知识图谱补全任务上的有效性,为完善矿物知识体系提供了可行的技术路径与工具支持。 展开更多
关键词 矿物 知识图谱 知识图谱补全 实体感知预训练语言模型 提示词 频繁模式挖掘
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基于关系约束对比学习的常识知识图谱补全方法
2
作者 和红光 线岩团 相艳 《计算机工程》 北大核心 2026年第4期122-130,共9页
知识图谱补全旨在通过预测知识图谱中缺失的实体或关系来解决知识缺失和不完整问题。与传统知识图谱相比,常识知识图谱通常更加稀疏,因此仅依靠结构信息来表征实体往往存在不足。为此,现有研究在结构信息的基础上,利用语义表征来丰富常... 知识图谱补全旨在通过预测知识图谱中缺失的实体或关系来解决知识缺失和不完整问题。与传统知识图谱相比,常识知识图谱通常更加稀疏,因此仅依靠结构信息来表征实体往往存在不足。为此,现有研究在结构信息的基础上,利用语义表征来丰富常识知识图谱,但这些方法通常只关注单个实体的语义表征,而忽视了实体集合的语义关联。针对该问题,提出一种基于关系约束对比学习的常识知识图谱补全方法。首先,利用关系将实体划分为不同的集合,从集合中挑选正负样本对进行对比学习,以获取实体的基础表征;在此基础上,以实体个体语义表征和实体所在集合中心表征之间的相似性为约束,进一步学习实体的综合表征,并基于该综合表征完成补全任务。在两个公共数据集CN-100K和ATOMIC上进行了实验,结果表明该模型相比基线模型具有更优的性能:相比次优模型CPNC,该模型在两个数据集上平均倒数排名(MRR)值分别提升了1.09和2.48百分点,Hits@1值分别提升了1.02和1.55百分点。 展开更多
关键词 常识知识图谱 知识图谱补全 对比学习 关系约束 语义表征
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融合知识图谱和XGBoost的车辆故障诊断研究
3
作者 胡杰 陈林 +4 位作者 魏敏 耿黄政 张潇 卿海华 乔美昀 《机械科学与技术》 北大核心 2026年第1期163-172,共10页
为解决目前车企售后维修存在的过度依赖维修技师经验、维修手册查阅低效和维修历史数据未有效利用等问题,基于某车企闲置的售后维修数据,将知识图谱引入汽车故障领域。鉴于数据中部分字段的文本数据为长文本类型,提出一种基于规则预处... 为解决目前车企售后维修存在的过度依赖维修技师经验、维修手册查阅低效和维修历史数据未有效利用等问题,基于某车企闲置的售后维修数据,将知识图谱引入汽车故障领域。鉴于数据中部分字段的文本数据为长文本类型,提出一种基于规则预处理与深度学习模型实体抽取结合的方法,挖掘利用车辆维修历史数据,完成汽车故障知识图谱的构建。为有效利用汽车故障知识图谱协助维修技师进行故障诊断,设计了一种基于知识图谱的车辆故障诊断流程,该流程包含一种融合知识图谱多实体和XGBoost的故障诊断方法。实验对比和实际案例测试分别验证了故障诊断方法的有效性和流程的实际可用性。 展开更多
关键词 知识图谱 XGBoost 故障诊断 深度学习 实体抽取
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高层团队三维综合特征视角下的财务违规倾向度量:基于知识图谱的新指标
4
作者 方立兵 张科 +1 位作者 李心丹 李文中 《管理科学学报》 北大核心 2026年第2期123-139,共17页
董事、监事和高级管理人员(DSE)构成的高层管理团队是公司财务违规的主要责任群体.将“知识图谱嵌入”技术应用于DSE履历,综合“(个人)基本特征-治理结构-交叉关联”三维特征,从“整体观”视角构建新的违规倾向指标(PIFT).基于Logit或二... 董事、监事和高级管理人员(DSE)构成的高层管理团队是公司财务违规的主要责任群体.将“知识图谱嵌入”技术应用于DSE履历,综合“(个人)基本特征-治理结构-交叉关联”三维特征,从“整体观”视角构建新的违规倾向指标(PIFT).基于Logit或二元Probit模型进行系列实证检验发现:PIFT越高,公司违规概率越大;与若干基于DSE履历少数特定维度的其他指标相比,PIFT具有最高的重要性.进一步检验表明:非独立董事群体对PIFT有效性起主导作用;同行业违规公司比例越高,PIFT的影响越大,但非独立董事的PIFT不受影响;公司总部所在地法治水平越高,随着PIFT增加,违规(被揭露)的可能性越大,但是否国有股权对PIFT的作用没有显著影响.希望这项工作可以为遵循标准金融实证研究范式,将知识图谱嵌入技术应用于公司金融领域建立一个新的研究起点. 展开更多
关键词 财务违规 公司治理 知识图谱 机器学习
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面向知识融合的本草典籍知识图谱实体对齐研究
5
作者 李贺 邵文诗 +3 位作者 刘嘉宇 张津源 沈旺 王桂敏 《现代情报》 北大核心 2026年第3期30-43,共14页
[目的/意义]针对本草典籍知识图谱实体对齐任务中图谱异构、术语易混淆及高质量标注稀缺等挑战,提出融合生成对抗网络与模糊语义辨识的实体对齐模型GAFL-Align,旨在实现多源知识自动化融合。[方法/过程]该模型通过BERT与图注意力网络融... [目的/意义]针对本草典籍知识图谱实体对齐任务中图谱异构、术语易混淆及高质量标注稀缺等挑战,提出融合生成对抗网络与模糊语义辨识的实体对齐模型GAFL-Align,旨在实现多源知识自动化融合。[方法/过程]该模型通过BERT与图注意力网络融合实体语义与拓扑结构,利用生成对抗网络进行领域自适应以消除异构引发的特征分布差异,采用模糊边界负采样策略强化对易混淆术语的细粒度辨识,并结合迭代自训练机制利用高置信度结果扩充样本,有效降低对人工标注的依赖。[结果/结论]实验表明,该模型在自建数据集上的核心指标均优于基线方法。在此基础上构建的多源融合图谱实现了典籍间知识的互补与增值,为本草典籍知识自动化融合提供了有力的技术支撑。 展开更多
关键词 知识融合 实体对齐 本草典籍 知识图谱 深度学习
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融合大模型与图注意力网络的知识图谱补全
6
作者 张雨婷 王淑营 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第3期139-152,共14页
知识图谱作为一种有效的知识表示方法,可以系统化地描述实体、属性、关系及状态之间的关联。然而,由于现实世界环境复杂、实体关系多样,现有知识图谱往往存在知识覆盖不全面等问题。提出了一种基于大模型的知识图谱补全方法,通过融合大... 知识图谱作为一种有效的知识表示方法,可以系统化地描述实体、属性、关系及状态之间的关联。然而,由于现实世界环境复杂、实体关系多样,现有知识图谱往往存在知识覆盖不全面等问题。提出了一种基于大模型的知识图谱补全方法,通过融合大模型的自然语言理解和知识推理能力,实现对缺失三元组的智能补全。利用知识嵌入模型获取实体和关系的结构化表征,继而引入图注意力网络的自注意力和多头注意力机制来捕捉复杂的关系模式,同时结合图卷积网络来增强对局部结构特征的学习。设计多层次提示策略来引导大模型,从而实现知识的推理和补全。该方法在水平公开领域基准数据集FB15K-237和WN18RR上进行了系统性实验,实验结果显示在MRR、Hits@1、Hits@3和Hits@10等核心评价指标上较现有基准方法均有一定提升。为进一步验证模型的领域泛化能力,特别选取风机故障诊断这一垂直领域构建专业数据集进行迁移验证,实验结果表明该方法在不同领域场景下均保持稳定的性能表现,展现出良好的跨领域适应能力。 展开更多
关键词 知识图谱 知识图谱补全 大语言模型 提示策略
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融合图信息瓶颈与Transformer的时序知识图谱推理方法
7
作者 辛奕辰 李时冲 +3 位作者 陈斌 程章桃 李耶 周帆 《计算机科学》 北大核心 2026年第4期393-405,共13页
时序知识图谱以四元组(主体,关系,客体,时间)的形式动态记录事件知识,能够有效刻画现实世界中知识的动态演化特性,因此在推荐系统、大语言模型和知识问答等领域得到了广泛应用。然而,其固有的知识不完备性限制了进一步的拓展和应用。时... 时序知识图谱以四元组(主体,关系,客体,时间)的形式动态记录事件知识,能够有效刻画现实世界中知识的动态演化特性,因此在推荐系统、大语言模型和知识问答等领域得到了广泛应用。然而,其固有的知识不完备性限制了进一步的拓展和应用。时序知识图谱推理任务旨在预测(补全)图谱中缺失的事件知识,因而受到学术界和工业界的高度关注。现有的时序知识图谱推理方法主要聚焦于挖掘图谱快照内部的结构信息以及快照之间的时序依赖,仍存在以下两个主要问题:1)在建模过程中未充分考虑图谱快照中潜在的噪声和冗余信息;2)过度依赖局部时间窗口内的序列模式,忽视了图谱全局时序依赖的建模。为解决上述问题,提出了一种融合图信息瓶颈理论与Transformer的时序知识图谱推理框架GIBformer。该框架首先引入图信息瓶颈理论,对时序知识图谱中的结构信息进行压缩,保留与下游预测任务强相关的关键信息,同时有效抑制噪声和冗余信息的干扰;其次,利用Transformer的多头注意力机制,捕捉跨图谱快照的全局时序依赖模式,并融合局部的时序演化信息,实现对缺失事件知识的精准预测。在4个主流基准数据集上进行的大量实验证明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 时序知识图谱 图信息瓶颈 TRANSFORMER 时序知识图谱推理
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基于高斯度量学习的不确定性知识图谱推理模型
8
作者 张钰婷 滕飞 叶晓庆 《应用科学学报》 北大核心 2026年第1期50-66,共17页
现实知识图谱中普遍存在一些仅包含少量事实的长尾关系,少样本知识图谱补全旨在解决这一数据稀疏问题。然而,现有方法往往忽视了实体与三元组的内在不确定性,限制了模型在噪声干扰或样本匮乏场景下的推理性能。为此,本文提出了一种面向... 现实知识图谱中普遍存在一些仅包含少量事实的长尾关系,少样本知识图谱补全旨在解决这一数据稀疏问题。然而,现有方法往往忽视了实体与三元组的内在不确定性,限制了模型在噪声干扰或样本匮乏场景下的推理性能。为此,本文提出了一种面向不确定性补全的协方差优化高斯度量学习模型(covariance-optimized Gaussian metric learning for uncertain completion,CoGMUC),用于解决少样本知识图谱的不确定性推理问题。该模型将知识图谱中的实体和关系建模为高斯分布,利用协方差矩阵有效捕捉其内在不确定性,并通过设计协方差感知的多重匹配网络计算语义相似度,实现对缺失事实的补全及置信度预测。此外,引入了困难负样本挖掘策略,进一步增强模型的辨别能力与泛化性能。在公开数据集NL27K和CN15K上的实验结果表明,相较于现有基于高斯度量学习的少样本不确定性知识图谱补全模型,CoGMUC模型在链接预测任务中,平均倒数排名分别提升了21.8%和2.3%,Hits@10分别提升了9.6%和21.5%,在置信度预测任务中均方误差分别降低了14.3%和7.7%。研究结果表明,CoGMUC模型能有效建模并利用不确定性信息,显著提升了少样本知识图谱补全的性能。 展开更多
关键词 知识图谱 不确定性 知识图谱推理 高斯度量学习 协方差建模
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全球储热技术科学知识图谱与前沿趋势分析
9
作者 周洪 罗伊默 +2 位作者 丁晓芹 李永亮 宋文吉 《储能科学与技术》 北大核心 2026年第3期1039-1053,共15页
储热技术通过解决热能供需在时间、空间及强度上的不匹配问题,已成为提高能源系统灵活性和可再生能源消纳能力的关键。基于对近三万篇文献的系统性综述与科学知识图谱分析,梳理了储热领域的研究进展、应用脉络与发展趋势。研究发现,储... 储热技术通过解决热能供需在时间、空间及强度上的不匹配问题,已成为提高能源系统灵活性和可再生能源消纳能力的关键。基于对近三万篇文献的系统性综述与科学知识图谱分析,梳理了储热领域的研究进展、应用脉络与发展趋势。研究发现,储热技术领域研究规模持续快速增长,已形成“材料—系统—应用”多层递进的知识体系,呈现出以中国、美国和欧洲为主导的差异化布局。研究前沿围绕高性能、智能化和系统融合展开,重点聚焦以热化学储热、钙循环为代表的长时储能技术,以MXene基复合材料、磁场调控为代表的智能响应材料,以综合能源系统、卡诺电池为核心的多能耦合集成,以及机器学习赋能的储热全链条优化。为推动储热技术规模化应用,亟需在材料、系统与市场层面协同创新,突破关键技术瓶颈,以支撑未来能源系统的安全高效运行。 展开更多
关键词 储热 显热储热 潜热储热 热化学储热 科学知识图谱
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大语言模型驱动下知识图谱的构建及应用综述
10
作者 张坤丽 王影 +3 位作者 付文慧 朱永其 张艳莉 昝红英 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第2期1-9,共9页
在大语言模型的助力下,知识图谱凭借结构化和语义丰富的特征,提升了数据关联与解释能力,为复杂知识推理和智能决策支持等领域提供了新的研究方向和应用潜力。从知识图谱的角度出发,总结了大语言模型驱动下知识图谱的构建及应用的最新研... 在大语言模型的助力下,知识图谱凭借结构化和语义丰富的特征,提升了数据关联与解释能力,为复杂知识推理和智能决策支持等领域提供了新的研究方向和应用潜力。从知识图谱的角度出发,总结了大语言模型驱动下知识图谱的构建及应用的最新研究进展。首先,从知识建模、信息抽取、知识融合以及知识图谱补全等角度探讨了知识图谱构建的新方法;其次,阐述了知识图谱在增强大语言模型、提升检索能力以及与大语言模型协同增强三个方面的应用;最后,对大语言模型与知识图谱结合的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 大语言模型 知识图谱 信息抽取 协同增强
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智能体技术驱动下先秦元典性文献知识图谱构建研究
11
作者 张强 关书朋 许芳红 《南通大学学报(社会科学版)》 北大核心 2026年第1期142-154,共13页
先秦元典性文献承载着中华文明的核心思想与历史记忆,其数字化整理与智能化利用是当前古典学研究的重要议题。传统古籍知识组织严重依赖人工标注,成本高、效率低。既有知识图谱方法多面向现代文本,对古汉语的语义复杂性和文献体例缺乏... 先秦元典性文献承载着中华文明的核心思想与历史记忆,其数字化整理与智能化利用是当前古典学研究的重要议题。传统古籍知识组织严重依赖人工标注,成本高、效率低。既有知识图谱方法多面向现代文本,对古汉语的语义复杂性和文献体例缺乏适配。将《战国策》作为研究对象,构建包含人物、国家、地点、时间、事件、策略与典故6类实体和19种语义关系的领域本体,并采用“属性关系化”策略实现细粒度知识表示;在COZE平台上设计“文本接收—智能切分—实体抽取—关系抽取—知识图谱”的智能体工作流,结合Few-shot学习、Chain-of-Thought推理和上下文增强的提示词工程,提升古文实体识别与关系抽取的准确性与一致性。基于该图谱的智能问答系统采用“自然语言理解—Cypher生成—图查询—答案融合”架构,支持多跳关系查询、路径发现与统计分析。研究验证了智能体技术在先秦元典性文献知识图谱构建中的可行性,为相关古籍数字化知识组织与智能化应用提供方法参考。 展开更多
关键词 先秦元典 古典学 知识图谱 智能体 数字人文
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知识图谱赋能“遥感物理基础”智慧课程的构建与实践
12
作者 石文轩 王玥 龚龑 《中国大学教学》 北大核心 2026年第1期53-59,共7页
遥感作为获取地球表面信息的关键技术,在资源调查、环境监测、防灾减灾等领域具有不可替代的战略价值。针对“遥感物理基础”课程教学中长期存在的理论抽象度高、多学科交叉性强及评价体系单一等挑战,开展基于知识图谱的教学改革研究,... 遥感作为获取地球表面信息的关键技术,在资源调查、环境监测、防灾减灾等领域具有不可替代的战略价值。针对“遥感物理基础”课程教学中长期存在的理论抽象度高、多学科交叉性强及评价体系单一等挑战,开展基于知识图谱的教学改革研究,构建以“知识点关联—多模态资源—智能评价”为核心的智慧教学新范式。通过建立跨学科知识图谱网络,深度关联数学工具、物理概念与遥感工程应用;整合实验演示视频、工程案例库等沉浸式资源;设计涵盖基础知识、应用能力与创新思维的三维评价体系,依托智慧教学平台实现个性化学习路径推送与实时学情反馈。实践表明,该模式可有效增强学生对复杂物理机理的理解深度与跨学科整合能力,为理工科专业课程的智能化转型提供可复制的实践路径。 展开更多
关键词 知识图谱 遥感物理基础 智能化改革 多维能力评估 教学评价
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经字互证与知识图谱:段注《水部字》征引文献的量化考据
13
作者 田园 杨新涯 苏俊 《图书馆论坛》 北大核心 2026年第2期43-52,共10页
《说文解字注》是清代训诂学典范,段玉裁在注解《说文解字》的过程中引用了大量的文献资料即征引文献,对《说文解字注·水部字》中的征引文献进行量化研究和可视化分析,考察征引文献的构成、特征与学术逻辑具有重要意义。文章在数... 《说文解字注》是清代训诂学典范,段玉裁在注解《说文解字》的过程中引用了大量的文献资料即征引文献,对《说文解字注·水部字》中的征引文献进行量化研究和可视化分析,考察征引文献的构成、特征与学术逻辑具有重要意义。文章在数字化《说文解字注》基础上,构建《水部字》征引文献本体,通过命名实体识别等方法得出段玉裁征引文献的数据,进行整理、归纳和分析后,结合Gephi等工具生成知识图谱及词云图等,系统呈现征引文献的时空分布与关联网络。研究发现,《水部字》征引文献广博且偏好经部,引用了191个人名、273种文献,征引方式灵活多元,常用省称、别名及用人名代书名。文章从征引文献类型、时代特征与学术功能等方面分析高频征引文献的原因和特点,借助数据量化方法揭示段玉裁“以经证字”的学术范式,段玉裁通过经学与文字学的双向互证,既还原文字本义,又修正经典讹误,彰显乾嘉学派“实事求是”的治学精神。 展开更多
关键词 说文解字注 征引文献 命名实体识别 知识图谱
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树状知识结构驱动下的地质知识图谱构建方法与应用:以湖北宜昌地区寒武系奥陶系为例
14
作者 郭艳军 王英 +6 位作者 刘楚雄 衣禹桥 刘建波 强浩 吴尚欣 冯雪松 石冉 《地学前缘》 北大核心 2026年第4期211-222,共12页
地质知识的高效整合与深度利用长期面临多源异构、术语表述不一致及图文信息割裂等关键挑战。为此,本研究提出一种树状知识结构驱动的地质知识图谱构建方法。该方法首先构建多模态解析框架,以深度融合文本、图像及表格的语义信息;其次,... 地质知识的高效整合与深度利用长期面临多源异构、术语表述不一致及图文信息割裂等关键挑战。为此,本研究提出一种树状知识结构驱动的地质知识图谱构建方法。该方法首先构建多模态解析框架,以深度融合文本、图像及表格的语义信息;其次,创新性地引入显式树状知识结构作为领域先验,引导大语言模型按“剖面地层岩性”等地层学逻辑进行层次化知识抽取;进而采用融合编辑距离与语义向量的智能实体对齐机制,结合文献元数据实现跨文献实体融合。以湖北宜昌地区寒武系奥陶系文献为案例验证,结果表明:该方法能有效解析复杂地质语义,实现多粒度知识的结构化抽取与跨模态信息精准对齐,构建了可溯源、可动态更新的区域地层知识图谱,为地质知识的数字化重构与智能应用提供了系统性技术方案。 展开更多
关键词 树状结构知识抽取 地质知识图谱 层级化知识结构 实体对齐 宜昌地区
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基于ChatGLM的中医妇科知识图谱自动化构建与临床决策支持研究
15
作者 汤少梁 龙秋予 +2 位作者 李君妍 申俊龙 赵楠 《中华中医药学刊》 北大核心 2026年第1期1-6,I0001-I0005,共11页
构建基于大语言模型的中医妇科知识图谱,旨在系统化整理并展现中医妇科领域复杂知识体系,揭示病症间的内在联系与演变规律,以提升临床决策的精准度。选取中国知网349篇中医妇科文献,采用ChatGLM通过多轮提示词模板实现零样本实体关系抽... 构建基于大语言模型的中医妇科知识图谱,旨在系统化整理并展现中医妇科领域复杂知识体系,揭示病症间的内在联系与演变规律,以提升临床决策的精准度。选取中国知网349篇中医妇科文献,采用ChatGLM通过多轮提示词模板实现零样本实体关系抽取,设计评价指标评估抽取效果,借助API接口与模型交互,使用Neo4j图数据库构建并可视化知识图谱。研究表明,ChatGLM在知识抽取方面优于传统Bi-LSTM-CRF模型,显著提升了精确率、召回率和F1值。所构建的知识图谱有效支持了中医妇科领域的临床决策,提高了诊疗效率与准确性,体现了其实用价值。 展开更多
关键词 大语言模型 中医妇科 知识图谱 知识抽取 Neo4j Bi-LSTM-CRF
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2020—2025年我国畜牧业研究图谱分析
16
作者 杨文静 张小甫 吕晶 《中国草食动物科学》 北大核心 2026年第2期109-114,共6页
为探究在全面推进中国式现代化背景下我国畜牧业研究的现状与发展趋势,本文以中国知网(CNKI)数据库收录的1575篇有关畜牧业核心期刊论文为研究样本,采用文献计量学软件CiteSpace,从关键词共现、关键词聚类及关键词突现等方面,对2020年... 为探究在全面推进中国式现代化背景下我国畜牧业研究的现状与发展趋势,本文以中国知网(CNKI)数据库收录的1575篇有关畜牧业核心期刊论文为研究样本,采用文献计量学软件CiteSpace,从关键词共现、关键词聚类及关键词突现等方面,对2020年以来我国的畜牧业研究进行了分析。结果显示,我国畜牧业研究领域发文量逐年小幅下降,研究热点主要聚焦于乡村振兴、碳排放、生长性能、畜牧生产等关键词,更多涉及畜牧产业上游养殖、饲料供给、疫病防控及中游畜产品安全生产等方面,对下游高附加值产品、市场拓展等方面的研究相对较少;在农业强国战略的指导下,我国已从畜牧业大国向畜牧产业新质生产力发展的畜牧业强国转型,有关畜牧产业、畜牧强国、饲料产业的研究将会成为新的突破口。 展开更多
关键词 畜牧业 现状与发展趋势 图谱分析 CITESPACE
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时序知识图谱推理的对偶图群蒸馏对比网络
17
作者 赵红燕 王日云 +1 位作者 谢斌红 郭力华 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第6期146-159,共14页
时序知识图谱推理具有重要的应用价值。然而,现有的推理模型在建模历史特征时面临着两大挑战:(1)未对关系结构特征建模,导致模型无法很好地理解事实间的潜在语义关系及演化模式;(2)忽视了全局范围内事实间的潜在依赖关系,造成不同时间... 时序知识图谱推理具有重要的应用价值。然而,现有的推理模型在建模历史特征时面临着两大挑战:(1)未对关系结构特征建模,导致模型无法很好地理解事实间的潜在语义关系及演化模式;(2)忽视了全局范围内事实间的潜在依赖关系,造成不同时间戳实体间的依赖信息丢失。为此,提出了一种新的TKG推理模型——对偶图群蒸馏对比网络(DGCN)。该网络通过局部对偶演化蒸馏器(LDED),有效提取实体图和关系线图的结构与时序特征,深入挖掘事实间的潜在语义关系,更好地理解事实的发展趋势;此外,DGCN通过全局对偶重复蒸馏器(GDRD)建模全局查询子图和实体频率特征,全面捕获历史依赖信息,提升模型的预测性能。在ICEWS14、ICEWS18和ICEWS05-15数据集上进行了充分的实验,DGCN比最优基线模型的MRR值分别提高了3.56%、2.83%和1.23%。 展开更多
关键词 时序知识图谱推理 对比学习 特征蒸馏器
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基于背景结构感知的小样本知识图谱补全
18
作者 张静 潘景豪 姜文超 《计算机科学》 北大核心 2026年第2期331-341,共11页
小样本知识图谱补全旨在通过少量参考数据预测知识图谱中长尾关系的未知事实。如何在数据稀疏条件下高效编码实体和关系特征并构建有效的三元组评分函数对补全效果影响显著。现有的小样本知识图谱补全模型忽略了实体上下文背景结构信息... 小样本知识图谱补全旨在通过少量参考数据预测知识图谱中长尾关系的未知事实。如何在数据稀疏条件下高效编码实体和关系特征并构建有效的三元组评分函数对补全效果影响显著。现有的小样本知识图谱补全模型忽略了实体上下文背景结构信息对实体编码和评分函数的影响,导致关系表示学习能力不足。针对上述问题,提出了一种基于背景结构感知的小样本知识图谱补全模型(BSA)。首先,设计了一种实体对上下文背景结构信息交互指标,通过衡量邻居实体在结构上的影响,指导模型将注意力集中在与中心实体结构更相似的邻居节点,以减少噪声邻居的不良影响。其次,在关系表示学习阶段,引入背景知识图谱中语义和结构相似的关系信息进一步增强目标关系的嵌入表示。最后,在评分函数中引入头尾实体对的上下文信息交互指标,提升模型对复杂关系的推理能力。实验结果表明,与当前主流方法相比,BSA模型在NELL-One数据集测试中,MRR,Hit@5和Hit@1评价指标分别提高了0.4个百分点,0.8个百分点和0.5个百分点。在Wiki-One数据集测试中,MRR,Hit@10和Hit@5指标分别提高了1.9个百分点,2.2个百分点和2.2个百分点,充分证明了BSA模型的有效性。 展开更多
关键词 小样本知识图谱补全 背景结构感知 表示学习 注意力机制
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素养导向的中小学人工智能课程知识图谱构建与应用研究
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作者 黄景修 郑孜譞 +3 位作者 赖飞宇 张舒冉 陈星宇 郑云翔 《中国电化教育》 北大核心 2026年第2期46-52,59,共8页
人工智能重构教育系统背景下,构建中小学人工智能课程知识图谱是智能化人才培养的重要举措。然而,现有研究多集中于高等教育领域,缺乏与核心素养目标的深度融合,难以满足中小学人工智能教育需求。为此,该文以人工智能素养框架为指导,依... 人工智能重构教育系统背景下,构建中小学人工智能课程知识图谱是智能化人才培养的重要举措。然而,现有研究多集中于高等教育领域,缺乏与核心素养目标的深度融合,难以满足中小学人工智能教育需求。为此,该文以人工智能素养框架为指导,依托广州市中小学人工智能课程教材,采用自顶向下方法构建面向中小学的课程知识图谱。为验证其有效性,研发课程知识图谱增强的大模型问答系统,并通过人工评估测试系统性能。研究结果表明,课程知识图谱通过结构化知识注入机制,显著提升了大语言模型在人工智能素养的情感、思维、知识三个维度上的问答表现。该文通过课程知识图谱与大语言模型的融合应用,探索其在教育场景中的增益效应,实现从知识体系重构到工程实践的范式跃迁,为人工智能素养教育的规模化推广提供了理论与实践耦合的技术框架。 展开更多
关键词 课程知识图谱 人工智能素养 人工智能教育 大语言模型 问答系统
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知识图谱赋能机械制图与计算机绘图课程的教学改革与探索
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作者 孙海霞 张淑娟 +3 位作者 赵聪慧 薛建新 赵华民 任锐 《农业技术与装备》 2026年第1期93-95,98,共4页
数智教育时代的教学过程中,存在知识碎片化、信息过载、知识迷航,以及学生个性化需求增长等问题。为此,提出了基于知识图谱的课程教学改革方法。以机械制图与计算机绘图课程为例,对课程的知识点展开系统梳理,通过挖掘课程中的思政元素... 数智教育时代的教学过程中,存在知识碎片化、信息过载、知识迷航,以及学生个性化需求增长等问题。为此,提出了基于知识图谱的课程教学改革方法。以机械制图与计算机绘图课程为例,对课程的知识点展开系统梳理,通过挖掘课程中的思政元素、整合教学资源,构建课程知识图谱,定制个性化学习路径,建立“师—机—生”三元一体的教育新模式,以实现对学生综合素质的多维度、过程性、科学化评价,为智慧教学改革提供了参考依据。 展开更多
关键词 知识图谱 智慧课程 教学模式 机械制图
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