大数据 ›› 2020, Vol. 6 ›› Issue (2): 57-68.doi: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020014

所属专题： 知识图谱

• 专题：政府治理大数据 • 上一篇    下一篇

意图知识图谱的构建与应用

陈成1,2,陈跃国1(),刘宸3,吕晓彤1,2,杜小勇1,2   

  1. 1 中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室，北京 100872
    2 中国人民大学信息学院，北京 100872
    3 中国人民大学统计学院，北京 100872
  • 出版日期:2020-03-15 发布日期:2020-03-21
  • 作者简介:陈成（1995- ），男，中国人民大学信息学院博士生，中国计算机学会会员，主要研究方向为大数据分析、知识图谱，参与国家自然科学基金重点项目：政府治理大数据——行为知识图谱关键技术研究|陈跃国（1978- ），男，博士，中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室教授、博士生导师，中国计算机学会高级会员，数据库专业委员会秘书长，主要研究方向为大数据分析系统和语义搜索，主持国家自然科学基金重点项目1项，广东省科技应用重大专项1项，近年来在国际重要期刊和会议上发表论文20余篇|刘宸（1998- ），男，中国人民大学统计学院本科生，主要研究方向为数据挖掘|吕晓彤（1997- ），女，中国人民大学信息学院博士生，中国计算机学会会员，主要研究方向为大数据分析和信息提取、信息检索等|杜小勇（1963- ），男，博士，中国人民大学信息学院教授、学术委员会主任、博士生导师，中国人民大学校长助理，数据工程与知识工程教育部重点实验室主任。兼任教育部科学技术委员会信息学部委员，国家重点研发计划“云计算与大数据”专家组成员，中国计算机学会理事、教育工作委员会主任、大数据专家委员会主任，《大数据》副主编、全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组副组长等。先后获得国家科技进步奖二等奖、北京市科技进步奖一等奖、教育部科技进步奖一等奖、中国计算机学会科学技术奖一等奖等奖项
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(U1711261)

Constructing and analyzing intention knowledge graphs

Cheng CHEN1,2,Yueguo CHEN1(),Chen LIU3,Xiaotong LYU1,2,Xiaoyong DU1,2   

  1. 1 Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Engineering,Renmin University of China,Beijing 100872,China
    2 School of Information,Renmin University of China,Beijing 100872,China
    3 School of Statistics,Renmin University of China,Beijing 100872,China
  • Online:2020-03-15 Published:2020-03-21
  • Supported by:
    The National Natural Science Foundation of China(U1711261)

在线阅读

140

PDF下载

1089

摘要：

政府治理的效果评估是一个难题。没有很好的评估方法和评估体系，政府治理的效果就不能得到很好的保障。提出从自然语言问答的角度理解网民在政府治理话题中的意图，并通过构建意图知识图谱，关联语义等价的问题和意图。不同意图又通过实体的相互关联，支持意图的关联和对比。给出了意图知识图谱的定义、构建框架和政府治理场景的使用范例，展示了意图知识图谱是解决政府治理的效果评估问题的一种有效方法。在政府治理的场景中，利用意图知识图谱可以分析对比同一治理话题下不同治理主体之间的意图场，从而深入剖析特定治理主体在特定治理话题下的效果，并发现治理中存在的问题。

关键词: 意图理解, 知识图谱, 自然语言问答, 实体识别

Abstract:

It is very difficult to evaluate the effects of government governance.Without a good evaluation method and evaluation system,the effects of government governance cannot be guaranteed.Understanding the intention of web users in the topic of government governance from the perspective of natural language question-and-answering was proposed.By constructing a knowledge graph of intentions,equivalent questions and intentions were associated.The definition,construction framework and usage examples in government governance were illustrated,showing that knowledge graph of intentions is an effective way to evaluate the effects of government governance.In the context of government governance,by using the knowledge graphs of intentions,the intention fields between different governance subjects under the same governance topic were analyzed and compared,the effects of specific governance subjects on specific governance topics were analyzed,and the issues remained in government governance were found.

Key words: intention understanding, knowledge graph, natural language question answering, entity recognition

中图分类号: 

No Suggested Reading articles found!