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�+389	电磁兼容领域内的技术开发、技术服务、技术转让；电磁干扰（EMI）滤波器、电阻器、电抗器、变压器、磁性元器件及其组件的自主研发、设计、制造及销售；自营和代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;军用滤波器; 	49	2652.59509202454	488	4
390	从事热控制系统、电子产品领域内的技术开发、技术服务、技术转让、技术咨询，通讯设备、制冷设备、加热设备（除特种设备）的制造、加工及销售；自营和代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;硅胶加热片; 工业制冷设备; 直流变频一体式空调; 合金加热部件; 	56	3057.24130879346	488	2
391	模具设计、制造；数控机械、五金交电、低压电器加工；复合材料的研发、销售；复合材料制品的研发、加工；一类医疗器械、建筑材料、运动器械、汽车配件（不含发动机）、鞋材、乐器；纺织材料、纺织机械、钢材、工业机电设备销售；自营和代理各类商品和技术的进出口业务，但国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）一般项目：专用化学产品销售（不含危险化学品）；高性能纤维及复合材料制造；高性能纤维及复合材料销售（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;碳纤维传动轴; 碳纤维无人机壳体; 碳纤维发射筒; 502弹翼; 	76	3821.43967280164	488	6
392	许可项目：发电、输电、供电业务；电线、电缆制造；保险代理业务；货物进出口；技术进出口；进出口代理；各类工程建设活动；电力设施承装、承修、承试（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）一般项目：汽车租赁；机动车检验检测服务；对外承包工程；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；配电开关控制设备研发；输配电及控制设备制造；智能输配电及控制设备销售；电动汽车充电基础设施运营；普通机械设备安装服务；新材料技术研发；电池制造；电池销售；光伏设备及元器件制造；光伏设备及元器件销售；集中式快速充电站；电机及其控制系统研发；机械设备研发；电子专用材料研发；配电开关控制设备销售；建筑材料销售；电线、电缆经营；电工仪器仪表销售；半导体器件专用设备销售；发电机及发电机组销售；电力电子元器件销售；电气机械设备销售；新能源汽车换电设施销售；新能源汽车电附件销售；电子元器件零售；发电机及发电机组制造；电动机制造；电机制造；配电开关控制设备制造；机械电气设备制造；通用设备制造（不含特种设备制造）；专用设备制造（不含许可类专业设备制造）；电工仪器仪表制造；电力电子元器件制造；电子专用设备制造；半导体器件专用设备制造；金属加工机械制造；汽车零部件及配件制造；电子专用材料制造；机械零件、零部件加工；太阳能发电技术服务；光伏发电设备租赁；电子、机械设备维护（不含特种设备）；通用设备修理；紧急救援服务；商务代理代办服务；大数据服务；信息技术咨询服务；软件开发；广告制作；广告设计、代理；广告发布（非广播电台、电视台、报刊出版单位）；信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；从事科技培训的营利性民办培训机构（除面向中小学生开展的学科类、语言类文化教育培训）；软件销售；网络与信息安全软件开发；机动车充电销售；充电桩销售（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;智能交流充电桩; 综合能源管理平台开发; 智能直流充电桩; 电动汽车智能充电系统检验检测; 	158	7797.27811860941	488	7
393	电子科技领域内的技术开发、技术咨询；电子产品、硅胶制品、橡胶制品的研发、生产及销售；绝缘材料、金属制品、塑料制品、电子材料、胶粘制品的销售；货物及技术的进出口业务；道路货物运输（按《道路运输经营许可证》核定范围经营）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）一般项目：汽车零部件及配件制造；计算机软硬件及外围设备制造；电子元器件制造；显示器件制造（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;智能无线通讯仪硅橡胶制品; 雷达供电模块散热模组; 	70	3652.1145194274	488	6
394	电线电缆加工、生产及销售；电器配件、开关柜、电热仪表、电热管、电缆桥架、母线槽、防爆电器生产、加工及销售；铜丝加工、生产及销售。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;特种电线电缆; 	29	1420.70756646217	488	0(g
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�&394	电线电缆加工、生产及销售；电器配件、开关柜、电热仪表、电热管、电缆桥架、母线槽、防爆电器生产、加工及销售；铜丝加工、生产及销售。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;特种电线电缆; 	29	1420.70756646217	488	0
395	制造：比例放大器、工程机械控制器、电液系统设备、自动控制设备。服务：比例放大器、工程机械控制器、电液系统设备、自动控制设备的技术开发、技术咨询、技术服务；批发、零售：比例放大器，工程机械控制器，电液系统设备，自动控制设备；货物进出口（法律、行政法规禁止的项目除外，法律、行政法规限制的项目取得许可证方可经营）。;比例放大器; 液压系统; 液压控制阀; 	32	1617.45398773006	488	0
396	研发、生产、销售高性能复合材料、制品和组件、消防水带和其它各类复合软管及配套产品（以上不含危险化学品），非开挖修复工程、市政公用工程施工、修复内衬软管、饮用水管、流体输送管道系统集成；提供自产产品的技术咨询和技术服务；自营和代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定企业经营或者禁止企业进出口的商品及技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）_x005f_x0007_许可项目：各类工程建设活动；建筑劳务分包；施工专业作业；道路货物运输（不含危险货物）（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）_x005f_x0007_一般项目：产业用纺织制成品制造；产业用纺织制成品销售（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;聚氨酯软管、聚氨酯软管用连接组件; 纤维增强复合制品; 	98	5012.28220858896	488	5
397	能源技术研究、技术开发服务;通信系统设备制造;机械零部件加工;紧固件制造;塑料加工专用设备制造;铁路机车车辆配件制造;电子元件及组件制造;货物进出口（专营专控商品除外）;企业自有资金投资;房屋租赁;汽车零部件及配件制造（不含汽车发动机制造）;五金配件制造、加工;模具制造;汽车用线束总成、连接器、高压盒的设计与制造; 汽车电气连接系统用金属零件和塑胶零件的制造; 	51	2546.46625766871	488	4
398	高中低压阀门、消防器材、水暖器材、环保设备、仪器仪表、超声波水表、橡胶制品的设计、制造、销售、安装、维修；自动化智能控制系统、流体控制系统、节能环保技术的技术开发、技术应用；货物进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;不锈钢类阀门; 青铜类阀门; 微阻减压型倒流防止器; 	49	2423.67075664622	488	4
399	轨道交通装备、机电一体化装备的研发、制造、销售与技术服务；轨道车辆配件的研发、制造、销售与技术服务；新型复合材料的研发、制造、销售与技术服务；铁路专用设备、器材及配件的制造、修理与销售；电子电器产品、机械设备及金属结构件的设计、制造、销售；橡胶元件的研发、制造、销售与技术服务、技术转让、咨询和服务；自营和代理各类商品及技术的进出口业务；房屋租赁、机械设备租赁。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）_x005f_x0007_许可项目：道路货物运输（不含危险货物）（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）;铝蜂窝司机室; 牵枕缓; 侧墙组成; 蓄电池系统; 橡胶减震件; 	75	3867.16973415133	488	1
400	防护工程安装及技术研究、开发；防护设备、电磁屏蔽设备、智能控制系统、环境污染防治设备、工业泵、管件、阀门制造、销售；地铁和隧道正线防护密闭门、特种门、防潮密闭门、通风门制造、安装、销售；防火门制作、销售；建筑自动化工程、机电设备安装工程、通风空调工程施工及技术服务；人防工程配套设备、金属冷作加工；建筑安装材料研发、销售；建筑预制构件、钢结构制作、安装、销售；防护工程试验、检测；道路普通货物运输。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）_x005f_x0007_许可项目：建筑劳务分包（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）;特种门（防核电磁脉冲、防高抗力冲击波）; 通风净化设备用密闭阀门; 钢结构门; 钢筋混凝土门; 	83	3899.1799591002	488	1(g
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�&401	一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；专用化学产品制造（不含危险化学品）；专用化学产品销售（不含危险化学品）；非金属矿物制品制造；非金属矿及制品销售；高性能纤维及复合材料制造；高性能纤维及复合材料销售；润滑油加工、制造（不含危险化学品）；润滑油销售；金属材料制造；金属材料销售；耐火材料生产；耐火材料销售；合成材料制造（不含危险化学品）；合成材料销售；密封用填料制造；密封用填料销售；五金产品制造；五金产品零售；金属加工机械制造；缝制机械销售；日用化学产品制造；日用化学产品销售；油墨制造（不含危险化学品）；油墨销售（不含危险化学品）；企业管理咨询；货物进出口；技术进出口。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）许可项目：危险化学品经营。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）;控制器类电路板清洗剂; 	79	4201.89161554192	488	1
402	一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；通用设备制造（不含特种设备制造）；电子专用设备制造；计算机软硬件及外围设备制造；移动终端设备制造；音响设备制造；集成电路制造；电子（气）物理设备及其他电子设备制造；软件开发；人工智能应用软件开发；信息系统集成服务；集成电路设计；智能控制系统集成；人工智能通用应用系统；信息技术咨询服务；软件外包服务；信息系统运行维护服务；集成电路芯片及产品制造；机械零件、零部件加工；电子元器件与机电组件设备制造；金属结构制造（除许可业务外，可自主依法经营法律法规非禁止或限制的项目）;便携式智能翻译及喊话设备; 智能语音交互板卡; 通讯降噪模块; 音视频处理软件; 	80	4105.0899795501	488	1
403	生产、加工：摩擦材料，船用机械及五金机械配件；摩擦材料的设计、研究和开发；销售：钢材，摩擦材料，汽车配件及农机配件，船用机械及五金机械配件，化工产品（除化学危险品及易制毒化学品）**;铜基摩擦材料; 纸基摩擦材料; 铜基摩擦材料; 	26	1098.55828220859	488	9
404	一般项目：通用零部件制造；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；货物进出口；技术进出口（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;导向器（静子）; 尾喷管; 转子（叶盘）; 涡轮; 整流器; 	36	1883.18609406953	488	8
405	聚四氟乙烯制品、聚苯硫醚制品、耐高温密封填料制品制造、加工以及技术研发咨询服务；自营和代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品及技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;PTFE（聚四氟乙烯）纤维; 	41	2249.05930470348	488	8
406	制冷空调设备及配件制造、加工，相关制冷工程设计、安装和维修服务，销售自产产品。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;单元式空调机; 除湿机; 冷水机组; 屋顶式空调机; 	33	1656.42944785276	488	0
407	干燥工程施工；干燥设备、制药机械、除尘设备、冲压件制造；金属冷作加工；自营和代理各类商品及技术的进出口业务，但国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动。）;螺带真空干燥机; 单轴包覆锅; 双锥回转真空干燥机; 方形真空干燥机; 	49	2351.93660531697	488	8
408	电线电缆、橡胶、塑料材料、仪器仪表、线缆桥架、阀门加工、制造、销售；自营或代理各类商品和技术的进出口业务（国家禁止和限定进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;电线、电缆（包含军工设备用特种电缆）; 	45	2495.71574642127	488	4
409	研发、生产、销售五金制品的机箱、机柜（不含限制项目）、通信发射机箱体、通讯设备面板、电子产品、电子专用设备、精密模具，机械加工，房屋租赁，物业管理服务，自营或代理各类商品和技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;机械零件、金属零件; 	55	2986.22085889571	488	2(g
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�!409	研发、生产、销售五金制品的机箱、机柜（不含限制项目）、通信发射机箱体、通讯设备面板、电子产品、电子专用设备、精密模具，机械加工，房屋租赁，物业管理服务，自营或代理各类商品和技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;机械零件、金属零件; 	55	2986.22085889571	488	2
410	玻璃纤维增强复合材料及制品、碳纤维增强复合材料及制品的研发、生产；热固性塑料、热塑性塑料、热塑性塑料泡沫的研发、生产；非金属制品模具设计、制造；自营和代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外）；汽车零部件生产制造；水质污染防治设备生产制造。_x005f_x0007_许可项目：各类工程建设活动（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）_x005f_x0007_一般项目：水环境污染防治服务；土壤环境污染防治服务；环境保护专用设备制造；环境保护专用设备销售；环境保护监测；环保咨询服务；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；配电开关控制设备制造；配电开关控制设备销售；工程和技术研究和试验发展；普通机械设备安装服务；电子、机械设备维护（不含特种设备）（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;高性能碳纤维复合材料; 	94	5028.59304703476	488	5
411	桥式起重机、门式起重机、电动单梁起重机及配件、机电产品（小轿车除外）及配件制造、安装、维修、保养、租赁；工程机械设备维修、保养、租赁；铸铁件、铸钢件加工；建筑材料（砂石除外）、钢材、生铁、焦碳、石英砂、铁精砂、机械配件销售；智能停车设备制造、销售、安装、保养、租赁；建筑工程施工、安装；劳务服务（劳务派遣除外）、钢结构安装；自营和代理各类商品和技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;桥门式起重机; 	67	3262.57873210634	488	2
412	一般项目：各类高温材料及制品的开发、生产、加工、销售及相关技术咨询服务；从事货物及技术的进出口业务；防护用具的销售。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;复合芳纶防护材料; 机载防护救生系统（碳化硼高温陶瓷）; 飞机刹车系统/机轮（碳化硅高温陶瓷）; 碳化硼高温陶瓷、碳化硅高温陶瓷; 	44	2250.0981595092	488	8
413	矿山专用设备生产、销售；钢材、有色金属材料销售；技术服务；精密锻造；汽车配件生产、销售，房屋租赁。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;矿用配件、汽车零部件; 	32	1752.8609406953	488	0
414	一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；文化、办公用设备制造；办公设备租赁服务；办公设备耗材制造；计算机及办公设备维修；仪器仪表制造；五金产品制造；卫生洁具制造；卫生洁具销售；家用电器销售；塑料制品销售；机械电气设备制造；软件开发；办公设备耗材销售；仪器仪表销售；五金产品零售；家用电器制造；模具制造；模具销售；塑料制品制造；配电开关控制设备制造；机械电气设备销售；进出口代理；技术进出口；货物进出口；工业设计服务(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)。许可项目：电气安装服务(依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准)。;Arno DP400-1600D  直流配电柜; 滚珠丝杠; GGD1 交流低压配电柜; 	75	3952.33742331288	488	1(g
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�'415	金属和非金属波纹管及软管、金属和非金属波纹补偿器、管道支吊架和管道配件、汽车柔性节及其配件的生产及销售；仪表弹性元件、组件及相关整机生产、加工；模具设计、制造、销售；压力管道配件设计、制造、加工、销售；机械加工及销售；五金、水暖器材、电子仪表配件、机电产品、橡胶制品销售；燃气管道设计及安装；自营和代理各类商品和技术的进出口，但国家限定公司经营或禁止进出口的商品和技术除外。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）_x005f_x0007_一般项目：工业设计服务；专业设计服务；高铁设备、配件制造；城市轨道交通设备制造；专用设备制造（不含许可类专业设备制造）；通用设备制造（不含特种设备制造）；汽轮机及辅机制造；水轮机及辅机制造；气压动力机械及元件制造；气体压缩机械制造；石油钻采专用设备制造；智能基础制造装备制造；减振降噪设备制造；环境应急技术装备制造；新能源原动设备制造；核电设备成套及工程技术研发；智能输配电及控制设备销售；电气设备销售；电气信号设备装置制造；光伏设备及元器件制造；市场营销策划；信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；供应链管理服务；规划设计管理；特殊作业机器人制造；工业机器人制造；环境保护专用设备制造；安防设备制造（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;金属波纹膨胀节（补偿器）; 波纹软管; 	128	6244.54192229039	488	3
416	计算机批发;计算机零配件批发;软件批发;办公设备耗材批发;通讯设备及配套设备批发;通讯终端设备批发;广播设备及其配件批发;电视设备及其配件批发;电影设备及其配件批发;广播电视卫星设备批发;通用机械设备销售;电气机械设备销售;办公设备批发;电子元器件批发;电子产品批发;货物进出口（专营专控商品除外）;技术进出口;商品批发贸易（许可审批类商品除外）;销售本公司生产的产品（国家法律法规禁止经营的项目除外；涉及许可经营的产品需取得许可证后方可经营）;家用视听设备零售;日用家电设备零售;计算机零售;计算机零配件零售;软件零售;办公设备耗材零售;通信设备零售;电子元器件零售;电子产品零售;开关、插座、接线板、电线电缆、绝缘材料零售;电气设备零售;商品零售贸易（许可审批类商品除外）;电工机械专用设备制造;电子工业专用设备制造;工业机器人制造;具有独立功能专用机械制造;人防工程防护设备的制造;电光源制造;照明灯具制造;灯用电器附件及其他照明器具制造;电气信号设备装置制造;计算机零部件制造;计算机外围设备制造;计算机应用电子设备制造;计算机信息安全设备制造;安全智能卡类设备和系统制造;密钥管理类设备和系统制造;通信系统设备制造;通信终端设备制造;广播电视节目制作及发射设备制造;卫星电视广播地面接收设施制造;应用电视设备及其他广播电视设备制造;电视机制造;音响设备制造;影视录放设备制造;集成电路制造;电子元件及组件制造;电子快译通、电子记事本、电子词典等电子设备制造;电子白板制造;工业自动控制系统装置制造;教学专用仪器制造;礼仪电子用品制造;通用设备修理;专用设备修理;电气设备修理;通信传输设备专业修理;通信交换设备专业修理;软件开发;信息系统集成服务;信息技术咨询服务;数据处理和存储服务;集成电路设计;电子、通信与自动控制技术研究、开发;能源技术研究、技术开发服务;网络技术的研究、开发;计算机技术开发、技术服务;教学设备的研究开发;工程技术咨询服务;工业设计服务;多媒体设计服务;灯饰设计服务;电子产品设计服务;玩具设计服务;信息电子技术服务;电力电子技术服务;音视频信号传输、处理、控制设备（数字KVM作息协作管理终端、模块化切换系统终端、IMIS交互式多媒体信息管理终端（服务器）); 	166	7553.65848670757	488	7
417	通信电子产品、电子元件及电子器件的研发、制造、加工、销售；五金产品、电气机械、仪器仪表、电子产品及通信设备（不含卫星电视广播地面接收设施和发射装置）的销售；机械设备租赁（不含融资性租赁）；旅游信息咨询服务；营养健康咨询服务（不含医疗性质）；自营各类商品及技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止的商品和技术除外）；道路普通货物运输。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;二极管; 传感器; 印刷线路板组件; 继电器; 	68	3543.02044989775	488	6(g
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�&418	一般项目：普通机械设备安装服务；机械设备销售；机械设备研发；专用设备制造（不含许可类专业设备制造）；专用设备修理；通用设备修理；通用零部件制造；通用设备制造（不含特种设备制造）；纺织专用设备制造；纺织专用设备销售；摩托车零配件制造；摩托车及零配件零售；摩托车及零配件批发；摩托车及零部件研发；汽车零部件研发；汽车零配件零售；汽车零配件批发；汽车装饰用品销售；汽车零部件及配件制造；电器辅件制造；电器辅件销售；金属加工机械制造；五金产品零售；五金产品批发；五金产品制造；技术推广服务；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；技术进出口（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;螺旋升降机; 电动推杆; 电动推杆; 	59	3159.22290388548	488	2
419	橡胶履带、橡胶护舷、工程轮胎、排吸泥胶管、胶辊、橡胶制品的制造、销售；经营本企业自产产品及技术的出口业务和本企业所需的机械设备、零配件、原辅材料及技术的进口业务、但国家限定公司经营或禁止进出口的商品及技术除外；橡胶工程专用设备、橡胶制品配件部件的制造、加工、销售；橡胶制品原辅材料（危险品除外）的销售；橡胶制品及原材料的检测技术服务；橡胶产品的设计、研发、咨询服务。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;橡胶履带; 橡胶护舷; 	61	3097.43762781186	488	2
420	磁性材料及元器件、电子产品、微波器件、电子设备的研发、生产、销售；技术咨询、技术服务；自营和代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;软磁铁氧体器件; 软磁铁氧体磁心; 	42	2341.25766871166	488	8
421	一般项目：建筑装潢材料、橡塑及轮胎、地坪保洁品、水泥添加剂的销售，生产、加工、销售高分子水泥复合防水卷材及配套产品及经营范围内的技术服务，技术咨询服务；建筑装潢材料的制造、加工。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;新型辐射屏蔽复合材料及工艺; 	46	2224.51533742331	488	8
422	一般项目：汽车零部件及配件制造；汽车零配件零售；摩托车零配件制造；摩托车及零配件零售；通用零部件制造；机械零件、零部件加工；汽车零部件研发；模具制造；模具销售；金属材料制造；金属材料销售；弹簧制造；弹簧销售；金属表面处理及热处理加工；企业管理咨询；货物进出口；技术进出口；智能农机装备销售；农业机械制造（除许可业务外，可自主依法经营法律法规非禁止或限制的项目）;金属弹簧、弹片; 汽车电动侧窗遮阳帘; 	50	2528.58077709612	488	4
423	超高分子量聚乙烯纤维、包覆纱、无纬布、针织布、针纺织品、防切割制品、服装、绳缆、索具、网具、防弹衣、防弹板、防弹头盔、防弹盾牌、防爆板、防弹防爆材料及制品、警用防弹防护装备、路用工程纤维制品、建筑工程纤维制品、超高分子量聚乙烯短纤及其制品的研发、生产与销售；自营和代理各类商品及技术的进出口业务，但国家限定企业经营或禁止进出口的商品及技术除外。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;无纬布; 	62	2827.0981595092	488	4
424	软件开发;信息技术咨询服务;计算机技术开发、技术服务;商品批发贸易（许可审批类商品除外）;商品零售贸易（许可审批类商品除外）;贸易咨询服务;信息系统集成服务;电子、通信与自动控制技术研究、开发;教育咨询服务;教学设备的研究开发;电子设备工程安装服务;机械技术开发服务;货物进出口（专营专控商品除外）;技术进出口;低代码开发平台; 	37	1940.73006134969	488	8
425	制冷设备、超低温冷冻机、制冷加热控温系统、加热循环系统、防爆电气设备、正压防爆电气柜、自动化集成分散控制系统、实验仪器装置、机械设备及配件的制造、加工、销售；软件技术开发；自营各类商品和技术的进出口（国家限定公司经营或禁止进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）_x005f_x0007_许可项目：特种设备安装改造修理（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）;制冷设备; 	65	3457.33537832311	488	6(g
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�&426	覆铜箔层压板的研发、生产、销售；电子产品、机电产品的开发、销售、技术转让、技术咨询、技术服务；自营和代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）_x005f_x0007_一般项目：通信设备制造；5G通信技术服务（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;覆铜板; 	52	2946.26380368098	488	2
427	一般项目：汽车零部件及配件制造；汽车零配件零售；汽车零部件研发；汽车装饰用品制造；汽车装饰用品销售；智能车载设备制造；智能车载设备销售；金属表面处理及热处理加工；微特电机及组件制造；微特电机及组件销售；模具制造；模具销售；塑料制品制造；塑料制品销售；家用电器零配件销售；家具零配件生产；软件开发；智能机器人的研发；新兴能源技术研发(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)。许可项目：货物进出口；技术进出口(依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准)。;座椅用金属和塑料件; 	64	3485.68302658487	488	6
428	电子、通信与自动控制技术研究、开发;网络技术的研究、开发;货物进出口（专营专控商品除外）;技术进出口;软件开发;通信系统设备制造;通信终端设备制造;电子产品批发;电子产品零售;MSTP多业务接入传输平台; 数字电路切换保护设备; 集中式综合业务接入设备; 	34	1651.25357873211	488	0
429	计算机零部件制造,计算机外围设备制造,计算机应用电子设备制造,通信系统设备制造,通信终端设备制造,通信线路和设备的安装,通信系统工程服务,货物进出口（专营专控商品除外）,技术进出口,商品批发贸易（许可审批类商品除外）,商品零售贸易（许可审批类商品除外）,通信工程设计服务,受企业委托从事通信网络的维修、维护（不涉及线路管道铺设等工程施工）,卫星及共用电视系统工程服务,软件开发;数字处理板; 数据处理单元; 	55	2645.52351738241	488	4
430	卫星技术综合应用系统集成;信息系统集成服务;集成电路设计;软件开发;技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;软件销售;物联网技术研发;电子产品销售;卫星通信服务;导航终端制造;导航终端销售;卫星移动通信终端制造;卫星移动通信终端销售;雷达及配套设备制造;雷达、无线电导航设备专业修理;通信设备销售;通信设备制造;电力电子元器件制造;电力电子元器件销售;电子元器件制造;电子元器件批发;电子元器件零售;其他电子器件制造;机械零件、零部件加工;有色金属压延加工;金属切削加工服务;电子测量仪器制造;电子测量仪器销售;相控阵微系统; 微波相控阵天线; 微波器组件; 	57	2936.24335378323	488	2
431	一般项目：从事计算机科技、计算机信息科技、计算机软硬件科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；电子产品、通讯设备、特种设备、电子专用设备、光通信设备、通信设备、网络设备、信息安全设备、云计算设备的销售；信息系统集成服务；云计算装备技术服务；卫星技术综合应用系统集成；5G通信技术服务；信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；软件开发。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）_x005f_x0007_许可项目：货物进出口；技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）;指挥控制子系统软件; 数字模型; 训练装备模拟器; 	77	4176.70347648262	488	1
432	潜水电机、电机、泵、阀门、拍门、泵车、农田喷灌设备、供水设备、环保设备、水处理设备、泵站设备、电控设备、一体化预制泵站、泵站自动化、水工金属结构产品、变压器、发电机、通用机械、管道、铆焊件开发、制造、销售、安装、修理、租赁及相关技术咨询服务；泵站及水厂运营、维护保养；电线电缆、有色金属及其制品、机电产品、水工机械及配件销售、安装及技术咨询服务；机电产品制造所需原辅材料及以上产品进出口业务（国家限定经营或禁止进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;潜水电机、潜水电泵、水泵; 	74	3541.9591002045	488	6(g
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�'433	轴承的研发；轴承、五金件、塑料件制造、加工；自营或代理货物和技术的进出口，但国家限制经营或禁止进出口的货物和技术除外。;深沟球轴承、平面推力轴承、四角接触轴承、非标轴承; 深沟球轴承、平面推力轴承、四角接触轴承、非标轴承; 	28	1287.66666666667	488	0
434	回转支承、回转式减速机制造、设计、维修、销售；自营和代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定经营或禁止进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）_x005f_x0007_一般项目：互联网销售（除销售需要许可的商品）；齿轮及齿轮减、变速箱制造；轴承、齿轮和传动部件制造；齿轮及齿轮减、变速箱销售；轴承、齿轮和传动部件销售；轴承钢材产品生产；钢压延加工；锻件及粉末冶金制品制造；锻件及粉末冶金制品销售（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;回转支承; 回转式减速机; 	60	3168.10429447853	488	2
435	研发、生产、加工、销售：电子和精密机械产品，并提供技术咨询及售后服务；自营和代理各类商品及技术的进出口业务。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）一般项目：电池销售；办公设备销售；汽车零部件及配件制造；电子元器件制造；电子元器件批发；电子元器件零售；其他电子器件制造；光伏设备及元器件销售；第一类医疗器械销售（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;印刷电路板; 机械零部件; 	57	3194.42944785276	488	2
436	一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；集成电路芯片设计及服务；集成电路芯片及产品销售；机械设备研发；软件开发；信息系统集成服务；信息技术咨询服务；数据处理服务；电子元器件批发；计算机软硬件及辅助设备批发；通信设备销售；电子产品销售；技术进出口；通信设备制造【分支机构经营】；电力电子元器件制造【分支机构经营】；变压器、整流器和电感器制造【分支机构经营】。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;电源模块; 时钟芯片; 	55	3071.1145194274	488	2
437	一般项目：安全、消防用金属制品制造；金属制品销售；特种劳动防护用品生产；特种劳动防护用品销售；安防设备制造；安防设备销售；金属结构制造；金属材料制造；金属结构销售；门窗制造加工；门窗销售；家具制造；家具零配件生产；家具零配件销售；照明器具制造；照明器具销售；玻璃纤维及制品制造；玻璃纤维及制品销售；电子元器件制造；物联网设备制造；金属制品研发；信息系统集成服务；软件开发；物联网技术研发；网络与信息安全软件开发；信息系统运行维护服务；信息技术咨询服务；工程管理服务；物联网技术服务；工业工程设计服务；技术进出口；货物进出口；进出口代理(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)。许可项目：人防工程防护设备制造；计算机信息系统安全专用产品销售；建设工程设计；建设工程施工(依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准)。;智能枪弹储存柜; 	86	4610.36196319018	488	5
438	一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；机械设备研发；其他电子器件制造；电子元器件制造；电子元器件零售；光通信设备销售；光通信设备制造；通信设备制造；电子专用设备制造；机械设备租赁；物联网设备制造；物联网设备销售；物联网技术服务；信息系统集成服务；显示器件制造；电子专用设备销售；模具销售；模具制造；光学仪器销售；光学仪器制造；货物进出口（除许可业务外，可自主依法经营法律法规非禁止或限制的项目）;唇语信号采集单元; 	51	2802.27811860941	488	4
439	工程机械、矿山机械、建筑机械、绿化机械、石油化工机械、环保设备、口罩生产专用设备的研究、制造、销售以及相应的技术咨询服务；机械设备租赁（不配备操作人员，不包括金融租赁和融资租赁服务）；道路大型物件运输；道路普通货运；机械设备维修；货物或技术进出口（国家禁止或涉及行政审批的货物和技术进出口除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;混凝土搅拌运输车; 混凝土铲运搅拌车; 混凝土喷射车; 	66	3179.14110429448	488	2(g
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�)440	许可项目：民用航空器零部件制造；民用航空器（发动机、螺旋桨）生产；货物进出口；火箭控制系统研发；火箭发动机研发与制造；火箭发射设备研发和制造。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）一般项目：民用航空材料销售；智能无人飞行器制造；智能无人飞行器销售；软件开发；软件销售；电子元器件与机电组件设备制造；电子元器件与机电组件设备销售；电气信号设备装置制造；电气信号设备装置销售；通信设备制造；通信设备销售；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；智能控制系统集成；电机及其控制系统研发。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;无人机（SUNNY-36VFE无人机）; 无人机（XFQ无人机）; 无人机（SUNNY-21VE无人机）; 无人机（WJ100无人机）; 	75	4043.51124744376	488	1
441	设计、制造、加工、销售：阀门、法兰、管件；货物进出口、技术进出口。;稀有金属合金截止阀; 稀有金属合金旋塞阀; 稀有金属合金蝶阀; 稀有金属合金球阀; 	17	683.128834355828	488	9
442	机车车辆配件、船舶配件、客车电器、电子元件、机械零部件制造，加工，以及相关产品的技术咨询、安装调试，研发服务，维修服务；自营和代理各类商品及技术的进出口业务，国家限定公司经营或禁止进出口的商品及技术除外。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;干燥剂筒; 贮运发射箱前盖; 动舵面金属芯; 数车/立加等工序外包; 	61	3025.19222903886	488	2
443	一般项目：集成电路设计；集成电路销售；集成电路芯片设计及服务；软件销售；软件开发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；货物进出口；技术进出口（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;半导体集成电路; 	31	1824.01840490798	488	0
444	航空、交通、能源设备的零部件、结构件及备件的研发、制造、组装。机械设备及零部件的精密锻造，热处理加工，非标设备制造，销售相关原材料及自产产品，自营和代理各类商品及技术的进出口业务，普通货物道路运输。（涉及国家特别管理措施的除外；依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;航空航天环锻件; 	55	2824.31083844581	488	4
445	无人船（艇）、无人系统、机器人、自动驾驶仪、控制系统、通讯系统、雷达系统、专用设备的设计、开发、生产、销售、售后服务；软件开发；人工智能设备、电子机械设备、自动检测设备的研发、设计、生产、销售、售后服务；生态环境检测、监测、遥感技术服务；计算机软硬件销售。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;港口自动巡视无人船、船坞; 猎雷机器人; 自动驾驶无人船集群; 靶船; 	51	2467.75460122699	488	4
446	弱电、电子、光纤网络产品、光纤配线架、电力系统光纤配件的研究、开发、生产、销售；电子元器件、监控系统集成产品销售；计算机软硬件、网络耗材、电器百货、办公用品、劳保用品、建筑材料、多媒体设备、电气电力设备、仪器仪表、管材、化工产品销售；智能化、光纤熔接、光纤网络工程、管道工程、环境工程设计、施工、技术咨询、技术服务；电力产品研发；计算机软件开发及技术服务；商务信息咨询；电力设备工程、输变电工程施工；电线电缆、光纤光缆销售。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;光电航空组件; 	68	3375.10020449898	488	6
447	一般项目：家用电器制造；家用电器研发；家用电器销售；家用电器安装服务；制冷、空调设备制造；制冷、空调设备销售；塑料制品制造；塑料制品销售；五金产品批发；五金产品零售；电子元器件制造；电子元器件批发；电力电子元器件销售；烘炉、熔炉及电炉制造；烘炉、熔炉及电炉销售；风机、风扇制造；风机、风扇销售；环境保护专用设备制造；环境保护专用设备销售；农林牧副渔业专业机械的制造；农林牧副渔业专业机械的安装、维修；农、林、牧、副、渔业专业机械的销售；智能农机装备销售；农业机械制造；农业机械销售；智能基础制造装备制造；智能基础制造装备销售；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；工程管理服务；节能管理服务；人工智能基础资源与技术平台；国际货物运输代理；国内货物运输代理；货物进出口；进出口代理；技术进出口；机械电气设备制造(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)。;军用、应急用取暖和制冷设备; 	79	3902.71165644172	488	1(g
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�*448	许可项目：民用航空器维修；民用航空器零部件设计和生产；船舶制造；船舶设计；非金属船舶制造（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）一般项目：高性能纤维及复合材料销售；高性能纤维及复合材料制造；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；新材料技术研发；民用航空材料销售；模具制造；模具销售；特种设备出租；销售代理；机械零件、零部件加工；机械零件、零部件销售；玻璃纤维及制品制造；玻璃纤维及制品销售；高铁设备、配件制造；铁路机车车辆配件制造（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;复合材料无人机机体; 碳纤维传动轴; 	69	3705.40490797546	488	6
449	增压机配件，汽轮机配件，机械零部件制造、加工；道路普通货物运输；自营和代理各类商品及技术的进出口业务，国家限定企业经营或禁止进出口的商品及技术除外。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;汽轮机叶片; 	40	2254.56441717791	488	8
450	研发高铁弓网受流系统新材料产品；研发、生产、加工、销售：铁路机车车辆配件、高铁设备配件、铁路专用设备及器材配件、汽车零部件及配件、电机及电机组配件、石墨及碳素制品；自营和代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;碳刷; 碳密封、碳轴承; 	57	2995.2126789366	488	2
451	密封件、氟塑料制品、聚四氟乙烯树脂、工业管道阀门、防腐设备、工程塑料制品、船用设备及配件、垫片、模压制品、编织带、石墨制品、橡胶制品、电加热器、波纹管、法兰、管件、管道、四氟制品、防腐管道、过滤器、隔膜片、船用管卡、支吊架、尼龙制品、超高分子量聚乙烯制品、桥架、母线、开关柜制造、销售；金属材料销售；自营和代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外）；软件开发。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）_x005f_x0007_一般项目：建筑工程用机械销售；塑料制品销售；化工产品销售（不含许可类化工产品）；高性能纤维及复合材料销售；塑料制品制造；机械零件、零部件加工；机械零件、零部件销售（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;非金属(聚四氟乙烯、橡胶、非石棉纤维增强橡胶垫片、柔性石墨) 垫片、金属垫片; 	104	4923.47034764826	488	5
452	研发、生产、销售：电子产品、电子器件、电子元件及电子专用材料、光电产品、机电设备及配件、电线、电缆及其组件、工装、模具、夹具；工业自动化系统的开发与经营；提供上述产品、设备的技术推广服务；自营和代理各类商品与技术的进出口业务。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;连接器及其线缆组件; XX便携式XX雷达配套高速传输组件; 	57	3060.55214723926	488	2
453	微波技术开发；研发、生产、销售、维修：射频同轴连接器、电子连接器、微波电缆及电缆组件、功分器、放大器、通信电子元器件和相关设备；并提供上述产品的技术咨询和技术服务；从事上述商品及技术的进出口业务。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;微波组件; 射频电缆组件; 	43	2370.33333333333	488	8
454	许可项目：职业中介活动（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）_x005f_x0007_一般项目：信息系统集成服务；计算机软硬件及外围设备制造；工业控制计算机及系统制造；计算机系统服务；互联网设备制造；互联网设备销售；互联网数据服务；软件开发；软件外包服务；信息安全设备制造；信息安全设备销售；网络设备制造；网络设备销售；网络技术服务；通信设备制造；通信设备销售；云计算设备制造；云计算设备销售；云计算装备技术服务；物联网设备制造；物联网设备销售；集成电路制造；集成电路销售；输配电及控制设备制造；智能输配电及控制设备销售；仪器仪表制造；仪器仪表销售；计算机软硬件及辅助设备批发；计算机软硬件及辅助设备零售；办公设备耗材制造；办公设备耗材销售；计算机及办公设备维修；计算机及通讯设备租赁；数据处理服务；大数据服务；信息系统运行维护服务；数据处理和存储支持服务；互联网安全服务；安全技术防范系统设计施工服务；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；通信交换设备专业修理（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;智能控制器; 	89	4799.60531697342	488	5(g
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�(455	锻压机床、数控机床、金属切削机床、水泥机械、船舶配件、金属压力容器、炉窑设备、水泥制品、砼结构构件、液压动力机械及配件、金属结构件、模具、汽车配件、石油钻采专用设备、阀门、铁路专用设备及器材、配件的研发、生产、加工、销售；机电设备、电工器材、电子产品、五金、金属材料销售；提供酒店管理服务；机床、机械、化工科技领域内的技术研发、技术转让、技术服务、技术咨询；自营和代理各类商品的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品除外）；机械设备、自有房屋租赁；太阳能光伏发电。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）许可项目：建设工程设计；第二类医疗器械生产（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）一般项目：人工智能基础资源与技术平台；信息系统集成服务；工业设计服务；智能输配电及控制设备销售；安防设备销售；通讯设备销售；计算机软硬件及辅助设备零售；照明器具销售；软件销售；制冷、空调设备制造；制冷、空调设备销售；家用电器制造（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;催泪弹粉末液压机; 	123	6321.16768916155	488	3
456	电动汽车电池、动力电池研发、设计、制造；电容器、充电器、电力电子元器件、电工仪器仪表、手机配件、空气净化器、家用电器、电子产品的研发、设计、销售；电气技术咨询服务、商务信息咨询；合同能源管理；金属材料、金属制品、电池材料（不含危险化学品）的研发、销售；自营和代理各类商品和技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）_x005f_x0007_一般项目：计算机软硬件及外围设备制造；光伏设备及元器件制造；软件开发（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;动力电池（锂离子电池、镍氢电池）单体及模组; 	77	4067.52351738241	488	1
457	软件开发;集成电路设计;电子、通信与自动控制技术研究、开发;卫星通信技术的研究、开发;电子元器件批发;电子元器件零售;通讯终端设备批发;信息系统集成服务;信息技术咨询服务;货物进出口（专营专控商品除外）;技术进出口;计算机技术开发、技术服务;通信设备零售;电子设备工程安装服务;商品批发贸易（许可审批类商品除外）;商品零售贸易（许可审批类商品除外）;多模多频射频芯片; L波段上变频发射芯片; 	46	2326.49079754601	488	8
458	一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；新兴能源技术研发；新材料技术研发；通用设备制造（不含特种设备制造）；钢压延加工；有色金属压延加工；金属表面处理及热处理加工；轴承、齿轮和传动部件制造；高速精密重载轴承销售；风力发电机组及零部件销售（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;支承锻件; 轴用钛合金锻件; 传动轴锻件; 自由锻件; 宇航锻件; 机匣锻件; 轴承锻件; 军协品锻件; 	60	2958.74437627812	488	2
459	一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；销售自产产品；专用设备修理；通用设备修理；通用设备制造（不含特种设备）；机械设备维护（不含特种设备）。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）　许可项目：民用航空器零部件设计和生产；民用航空器维修。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）;客舱接口单元; 乘客服务控制单元; 视频服务器单元; 信息系统显示终端（ISDT）; 	67	3627.49079754601	488	6
460	一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；软件开发；船舶自动化、检测、监控系统制造；通信设备制造；海洋能系统与设备制造；卫星移动通信终端制造；雷达及配套设备制造；海洋环境监测与探测装备制造；导航、测绘、气象及海洋专用仪器制造；卫星导航服务；非居住房地产租赁；电子元器件批发；通讯设备销售；卫星移动通信终端销售；雷达、无线电导航设备专业修理；卫星技术综合应用系统集成；卫星通信服务(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)。许可项目：第一类增值电信业务(依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准)。;X波段船用导航雷达（10千瓦）; 	80	4230.51738241309	488	1(g
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�461	机械配件、汽车配件、工程车辆配件、机电配件制造、销售；化工产品（危险品除外）、钢材销售；从事货物及技术进出口业务（国家限定经营或禁止进出口的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;空港地勤特种车辆车桥总成; 工业车辆、空港地勤特种车辆液压油缸总成; 工业车辆车桥总成; 	46	2413.53374233129	488	4
462	冶金、矿山、船舶、能源、电子、军工、航空航天行业机械、装备、备品配件的制造及再制品（国家限制类及前置许可项目除外）；从事增材制造产业项目开发，增材设备及软件的研发、制造与销售，增材粉末（不含危险化学品及易制毒化学品）、材料的销售及技术转让，增材专业领域内的技术研发、技术咨询、技术服务；科技项目代理服务。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;核电泵轴; 镍基高温合金粉末; 连铸辊; 	66	3281.15950920245	488	2
463	智能装备的技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务、技术推广；计算机软硬件和辅助设备、机械设备、五金产品、通讯设备（不含卫星电视广播地面接收设施和发射装置）、电子产品、仪器仪表、机器人、工业自动化设备的研发、生产、销售；科技企业的孵化（不含国家限制及禁止类项目）；企业管理咨询；物业管理；设备和房产租赁（不含融资性租赁）；会务会展服务；培训服务（不含发证、不含国家统一认可职业证书类培训）；利用自有资金对外投资；自营或代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出品的商品和技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动。）_x005f_x0007_许可项目：第二类医疗器械生产（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）_x005f_x0007_一般项目：第二类医疗器械销售；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；机械零件、零部件加工；机械零件、零部件销售；数控机床制造；数控机床销售；机床功能部件及附件制造；机床功能部件及附件销售（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;航空发动机零组件; 	112	5811.66462167689	488	3
464	许可项目：民用航空器零部件制造；民用航空器维修（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）_x005f_x0007_一般项目：机械设备研发；机械零件、零部件加工；汽轮机及辅机制造；通用零部件制造；通用设备制造（不含特种设备制造）；通用设备修理；喷涂加工；金属表面处理及热处理加工（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;叶片; 	49	2675.35787321063	488	4
465	专用汽车、专用汽车配件制造、销售；自营和代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定经营或禁止进出口的商品和技术除外）；场地、厂房租赁。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;重型液压半挂车; 	38	2098.99795501022	488	8
466	研发、生产、销售：通信设备及配件，五金制品，塑料制品；自有物业租赁，物业管理；货物或技术进出口（国家禁止或涉及行政审批的货物和技术进出口除外）；科技园区的投资、开发、运营；承接建筑工程。*（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动。）(依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动)〓;龙伯透镜; 	47	2485.03680981595	488	4(g
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�'466	研发、生产、销售：通信设备及配件，五金制品，塑料制品；自有物业租赁，物业管理；货物或技术进出口（国家禁止或涉及行政审批的货物和技术进出口除外）；科技园区的投资、开发、运营；承接建筑工程。*（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动。）(依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动)〓;龙伯透镜; 	47	2485.03680981595	488	4
467	眼镜产品的设计、研发和信息技术服务，光学镜片、镜架、太阳镜、仪器镜头、防护眼镜、眼镜配件的生产以及相关的验光配镜业务，货物的仓储、包装，物流信息、物流业务的咨询服务，特种劳动防护用品（安全帽、防毒面具及配件、防护服、防护鞋（靴）、防冲击护具）、呼吸器（自吸过滤式防颗粒物呼吸器、自吸过滤式防毒面具、自给开路式压缩空气呼吸器、长管呼吸器、正压式消防空气呼吸器、动力送风呼吸器）、硅橡胶零件、塑料零件、机械零部件、模具的研发、制造、销售；三类医疗器械的研发、生产（限《医疗器械生产许可证》）、销售（限《医疗器械经营许可证》核定范围）、毒气报警器、自动化成套设备、电子元器件的研发，自营和代理各类商品及技术的进出口业务。第一类医疗器械生产；第一类医疗器械销售；第二类医疗器械销售（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）_x005f_x0007_一般项目：办公设备销售；计算机软硬件及辅助设备零售；电子产品销售；计算机及办公设备维修；办公设备耗材销售；软件销售；数字视频监控系统销售；物联网设备销售；光电子器件制造；光电子器件销售；电子元器件制造；电子元器件批发；集成电路芯片及产品销售；合成纤维制造；合成纤维销售（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;风镜; 仪器镜头; 太阳镜; 护目镜; 	126	5840.37423312883	488	3
468	航空机械配件研发；机械设备、连接器、接插件、电线、电子元件制造、加工；自营和代理货物和技术的进出口，但国家限定经营或禁止进出口的货物和技术除外。;电连接器; 	26	1378.70756646217	488	0
469	经营本企业自产产品及技术的出口业务和本企业所需的机械设备、零配件、原辅材料及技术的进口业务，但国家限定公司经营或禁止进出口的商品及技术除外；电力环保设备、高低压成套开关设备、发电机控制箱、罩壳、安全开关、高低压电器元件、仪器仪表、机械设备制造、销售；物流设备、物流系统（包括机场输送系统、包裹邮件分拣系统、仓储配送系统、生产线输送系统、图书分拣系统）的设计、制造、销售、安装、调试、技术咨询、展示、维保和售后服务。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;自动化物流系统研发设计、制造及售后服务；铆焊接件、发电机组罩壳、发电机组油箱、钣金件的生产及售后服务; 	80	3806.36605316973	488	6
470	一般项目：发电机及发电机组制造；发电机及发电机组销售；风力发电机组及零部件销售；陆上风力发电机组销售；海上风力发电机组销售；海洋工程装备制造；海洋工程装备销售；环境保护专用设备制造；环境保护专用设备销售；通用设备制造（不含特种设备制造）；机械设备研发；海洋工程装备研发；金属制品研发；机械设备销售；海上风电相关装备销售；通用零部件制造；机械零件、零部件加工；机械零件、零部件销售；太阳能发电技术服务；船舶改装；橡胶制品制造；船用配套设备制造；橡胶制品销售；合成材料销售；水下系统和作业装备制造；水下系统和作业装备销售；潜水救捞装备制造；潜水救捞装备销售；货物进出口；技术进出口；进出口代理（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;海洋工程结构件; 船舶舾装件; 	62	3168.77709611452	488	2
471	许可项目：货物进出口；技术进出口；检验检测服务。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）_x005f_x0007_一般项目：从事汽车、电子、机械、信息、网络、计算机科技领域内技术服务、技术开发、技术咨询、技术转让；软件开发；汽摩配件销售，汽车零部件的生产、加工（仅限分支机构经营）和销售；非居住房地产租赁。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;压力传感器; 车身控制器系统; 燃油蒸汽压力传感器; 车门控制模块; 	71	3808.67075664622	488	6(g
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�%472	电子产品、智能机器人、消防器材、机电设备、科教设备技术开发、制造、销售及技术咨询服务；商务咨询服务；会展服务；广告设计、制作、代理、发布；企业形象策划服务；计算机软硬件开发、销售；二类医疗器械（具体详见第二类医疗器械经营备案凭证）、日用品、机械设备、工艺品销售；（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;非战时抢险救援虚拟仿真训练模拟器; 作战保障装备虚拟仿真训练模拟器; 民兵预备役虚拟仿真训练模拟器; 勤务保障装备虚拟仿真训练模拟器; 	60	2780.81390593047	488	4
473	计算机软件硬件及相关产品的开发、生产、销售，计算机软硬件及信息网络工程、系统集成、智能卡系统、工业控制、环保的“四技”服务，机电，通讯器材（非专控），金属材料，化工原料（除危险品），办公设备，仪器仪表，税控设备，停车场经营，设计、制作、代理、发布各类广告。【依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动】;等效器; 	55	2819.32310838446	488	4
474	计算机软、硬件开发，科技产品的技术开发、推广，高新技术的引进、转让及信息咨询，计算机通信系统的设计及维护，商业信息咨询服务，增值电信业务；销售：计算机及配件；综合自动化系统工程、安全防范工程的设计、施工及维修；水利设备、电力设备、五金交电的销售及施工。〓;光传输综合管理系统; 训练风险图谱系统; 军事训练信息管理系统; 	46	1992.38650306748	488	8
475	汽车、低速货车、工程机械、摩托车及零部件的试验检测和检测设备的研究及开发及销售。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）_x005f_x0007_许可项目：技术进出口；认证服务；货物进出口（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）_x005f_x0007_一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；非居住房地产租赁；土地使用权租赁；机械设备租赁；汽车新车销售；汽车零部件及配件制造；电子元器件制造；软件开发；信息系统集成服务；智能控制系统集成；信息系统运行维护服务；智能车载设备制造；数字视频监控系统制造（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;环境可靠性试验、整车性能试验; 	78	4200.73619631902	488	1
476	生产：汽车零部件及五金件。服务：节能技术的开发；销售本公司生产产品。;轴承; 	15	820.145194274029	488	9
477	专用汽车生产研发与销售；车载电气通信设备研发、制造与销售；汽车销售；底盘销售；汽车车厢制造、加工与销售；汽车内饰件研发、加工与销售；汽车座椅研发、制造与销售；汽车零部件制造、加工与销售；电气自动化控制与通信软件研发。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;通信车; 旅居车（改装）; 	36	1812	488	0
478	电子、机械、防爆电气、自动化控制设备及通讯产品的技术开发、应用、制造、安装、销售、转让、咨询服务；计算机软件开发；计算机耗材、通讯终端设备的销售、维修；网站建设与推广；网页设计；计算机集成；自营和代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品及技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;执行机构（电动，电液，气动）; 	60	3227.97750511247	488	2
479	水质监测系统、浮标监测系统、岸基自动监测站、水下安防系统、海缆监测系统、海底接驳盒、海洋及江河湖库信息观测网络系统装备、海洋及水质传感器、舰载连接器、水密连接器及其他连接器件、弯曲限制器、海缆接头盒、锚固及其它海工器件、绞车系统、各类光缆、电缆、光电复合缆附件及金具、光缆通讯设备、电源等产品设备及其组件、配件、软件的研发、设计、制造、检测、销售、租赁、施工、维护；各类海洋工程、环境工程、水利工程的技术服务、施工服务；船舶设备租赁；光伏组件及配套产品的生产、销售；自营和代理相关产品及技术的进出口业务。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;接头盒; 海底观测组网接驳设备; 水下缆用光电连接器; 	86	3901.56646216769	488	1(g
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�(480	制造、加工、销售：模具及其零配件、治具及其零配件、金属制品、机械零件；自营和代理各类商品及技术的进出口业务。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）许可项目：民用航空器（发动机、螺旋桨）生产；民用航空器零部件设计和生产；特种设备制造（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；气体压缩机械制造；气体压缩机械销售；风机、风扇制造；铁路机车车辆配件制造；汽车零部件及配件制造；民用航空材料销售；电子元器件与机电组件设备制造；专用设备制造（不含许可类专业设备制造）；通用设备制造（不含特种设备制造）；新材料技术研发；轴承、齿轮和传动部件制造；电机制造；锻件及粉末冶金制品销售；钟表与计时仪器制造；船用配套设备制造；专用仪器制造；智能基础制造装备制造；工业自动控制系统装置制造；工业自动控制系统装置销售；电气信号设备装置制造；电机及其控制系统研发；船舶自动化、检测、监控系统制造；电子测量仪器制造；智能车载设备制造；终端测试设备制造；密封件制造；橡胶加工专用设备制造（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;周视镜、瞄准镜等关键零部件; 集成线束检测诊断装置; 凸轮专用检定平台; 	125	6469.8609406953	488	3
481	铝合金型材制造、加工；化工产品（除危险品）销售；金属材料销售；道路货运经营（限《道路运输经营许可证》核定范围）；光伏电能的销售；自营和代理各类商品及技术的进出口业务，国家限定公司经营或禁止进出口的商品及技术除外。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）_x005f_x0007_一般项目：金属加工机械制造；机械设备研发；机械设备销售；农业机械制造；农业机械销售；畜牧机械制造；畜牧机械销售；农林牧副渔业专业机械的制造；铸造机械制造；铸造机械销售；气体压缩机械制造；气体压缩机械销售；气压动力机械及元件制造；气压动力机械及元件销售；机械零件、零部件加工；机械零件、零部件销售；机械电气设备制造；机械电气设备销售；建筑工程用机械制造；建筑工程用机械销售；建筑材料生产专用机械制造；隧道施工专用机械制造；隧道施工专用机械销售；矿山机械制造；矿山机械销售；木竹材加工机械制造；木竹材加工机械销售；电工机械专用设备制造；轨道交通工程机械及部件销售；农业机械服务；电池制造；电池销售（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;新能源汽车铝制电池托盘和储能箱体; 太阳能光伏铝边框; 汽车冷凝器减震器铝制结构件; 户外铝制结构件; 	104	5026.13496932515	488	5
482	网络智能类项目、系统集成类项目的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让、销售及相关软件硬件的开发、咨询、服务、转让、销售；会务服务；文化艺术交流活动的组织策划；面向成年人开展的培训服务（不含国家统一认可的职业证书类培训）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;DDO AI PRO 大数据中台; DDO AI PRO 多智能智能博弈中台; DDO AI PRO 轻量化机器视觉中台; 	56	2669.8691206544	488	4
483	制造、销售、进出口：激光应用设备、光机电一体化产品、电子产品；承接激光加工。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;激光焊接机; 激光打标机; 	28	1537.70347648262	488	0
484	金属材料、陶瓷材料和复合材料及其制品的研发、生产、检测分析、销售及售后服务；新材料领域内的技术转化、技术服务、技术咨询；科技中介服务；自营和代理各类商品及技术的进出口业务（国家限定企业经营或禁止进出口的商品及技术除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）一般项目：非居住房地产租赁；机械设备租赁（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;天线罩; 黑匣子隔热模块; 碳碳复合材料; 	63	3429.66871165644	488	6
485	许可项目：货物进出口；技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）　一般项目：紧固件制造；金属表面处理及热处理加工；紧固件销售。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;热扩散渗锌表面涂覆; 	44	2390.37627811861	488	8(g
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485	许可项目：货物进出口；技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）　一般项目：紧固件制造；金属表面处理及热处理加工；紧固件销售。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;热扩散渗锌表面涂覆; 	44	2390.37627811861	488	8
486	A1级压力容器设计、制造；A2级压力容器设计、制造；压力管道设计、安装；压力管道特种元件制造；金属结构件、电站设备、电力变压器零部件加工、销售；化工产品（不含危险品）、金属材料销售；进出口业务（国家限制禁止的除外）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;5m3氮气瓶（卧式）; 酒精贮罐; 10m3推进剂容器; 液氧; 2.5m3冲击罐; 	58	2606.82617586912	488	4
487	开发、生产、销售：自动化设备，仪器仪表，电子、通讯器材，建筑材料，橡塑制品，五金制品，软件产品，非危险化工产品，自营和代理各类商品及技术的进出口业务。第二类医疗器械销售（依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动）;智能伺服压装机; 第七轴机器人; 非标自动化设备; 	49	2543.51942740286	488	4
488	一般项目：配电开关控制设备制造；配电开关控制设备销售；配电开关控制设备研发；仪器仪表制造；仪器仪表销售；模具制造；模具销售；金属制品研发（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）;电磁开关; 按钮开关; 组合开关; 密封开关; 	29	1605.72188139059	488	0(g
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�计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowledge
Graph Construction Techniques I，iu
Qiao，I，i Yang，Duan Hong，Liu Yao，and Qin Zhiguang (Sf^ooZ
o，J竹。内r，玎口fio”dnd So厂r伽rP E竹gi行PPri卵g，U柠iuPrsif_)J o厂EZP(’fr072if SfiP”(、P以门c，TPf^”(JZogy o。厂C^j”n，CAP”gd“ 610054)
Abstract
Google’s knowledge graph technology has drawn a lot of research attentions in recent years． However，due
to the 1imited public disclosure of technical details，people find it difficult to understand the
connotation and Value of this technology． In this paper，we introduce the key techniques involved in
the construction of knowledge graph in a bottom—up way， star“ng from a clearly defined concept and
a technical architecture of the knowledge graph． Firstly，we describe in detail the definition and connotati。n
of the knowledge graph， and then we propose the technical framework for knowledge graph
construction， in which the construction process is divided into three levels according to the abstract
level of the input knowledge materiaIs， including the information extraction 1ayer， the knowledge
iIllegration 1ayer， and the knowledge processing layer， respectively． Secondly， the research
status of the key technologies for each 1evel are surVeyed comprehensiVely and also investigated
critically for the purposes of gradually revealing the mysteries of the knowledge graph technology，the
state—of—the art progress， and its relationship with related disciplines． Finally， five major
research challenges in this area are summarized，and the corresponding key research issues are highlighted．
Key
words knowledge graph；semantic Web；information retrieval； semantic search engine；natural language
processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输(g
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�!processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的关键技术的研究现状进行分类说明，逐步揭示知识图谱技术的奥秘，及其与相关学科领域的
关系；3)对知识图谱构建技术当前面临的重大挑战和关键问题进行了总结．
关键词知识图谱；语义网；信息检索；语义搜索引擎；自然语言处理
中图法分类号TPl8
收稿日期：2014
11 06；修回日期：201 5 04 08 基金项目：国家“八六i”高技术研究发展计划基金项目(2011AAo】0706)；围家自然科学基金项目(611330l
6，61272527)；教育部巾国移动 科研基金项目(MCM2012】041)
Thls
work was supported by the National High Technology Research and Develupmer儿 Progra n1。f C11ina (863 Program) (20llAA010706)，the
National Natural Science Foundation of China(61133016，61272527)， and Ministrv of Educatlon- ChinaMoblie
Communications Corporation Research Funds(MCM20121041)． 
万方数据
 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 信息技术的发展不断推动着互联网技术的变
革，web技术作为互联网时代的标志性技术，正处
于这场技术变革的核心．从网页的链接(Web
1．o) 到数据的链接(1inked
data)，web技术正在逐步朝 向web之父Berners—I。ee
E设想中的语义网络 (semantic
web)演变． 根据W3C的解释，语义网络是一张数据构成
的网络(web
of data)，语义网络技术向用户提供的是 一个查询环境，其核心要义是以图形的方式向用户返
回经过加工和推理的知识也．而知识图谱(knowledge
graph)技术则是实现智能化语义检索的基础和桥
梁．传统搜索引擎技术能够根据用户查询快速排序
网页，提高信息检索的效率．然而，这种网页检索效
率并不意味着用户能够快速准确地获取信息和知
识，对于搜索引擎反馈的大量结果，还需要进行人工
排查和筛选．随着互联网信息总量的爆炸性增长，这
种信息检索方式已经很难满足人们全面掌控信息资
源的需求，知识图谱技术的出现为解决信息检索问
题提供了新的思路．
知识图谱的概念是由谷歌公司提出的．2012年
5月17日，谷歌发布知识图谱项目，并宣布以此为
基础构建下一代智能化搜索引擎．该项目始于2010
年谷歌收购Metaweb公司，并籍此获得了该公司的
语义搜索核心技术，其中的关键技术包括从互联网
的网页中抽取出实体及其属性信息，以及实体间的
关系．这些技术特别适用于解决与实体相关的智能
问答问题，由此创造出一种全新的信息检索模式．
虽然知识图谱的概念较新，但它并非是一个全
新的研究领域．早在2006年，Berners—I。ee就提出了
数据链接(1inked
data)的思想，呼吁推广和完善相 关的技术标准如URl(uniform
resource identifier)， RDF(resource
description framework)，()WL(Web ontology
language)，为迎接语义网络时代的到来做 好准备④．随后掀起了一场语义网络研究热潮，知识
图谱技术正是建立在相关的研究成果之上的，是对
现有语义网络技术的一次扬弃和升华．
我国对于中文知识图谱的研究已经起步，并取
得了许多有价值的研究成果．早期的中文知识库主
①http：／／www．w3．org／standards／semanticweb／data
②http：／／www．w3．org／DeslgnIssues／LinkedData．htm
③http：／／xlore．。rg／index．actl。n
④http：／／zhish
apexlab．org ⑤http：／／gdm．fudan．edu．cn
⑥http：／／en．wikipedia．org／wikl／Knowledge—Graph
要采用人工编辑的方式进行构建，例如中国科学院
计算机语言信息中心董振东领导的知网(HowNet)(g
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�(③http：／／xlore．。rg／index．actl。n
④http：／／zhish
apexlab．org ⑤http：／／gdm．fudan．edu．cn
⑥http：／／en．wikipedia．org／wikl／Knowledge—Graph
要采用人工编辑的方式进行构建，例如中国科学院
计算机语言信息中心董振东领导的知网(HowNet)
项目，其知识库特点是规模相对较小、知识质量高、
但领域限定性较强．由于中文知识图谱的构建对中
文信息处理和检索具有重要的研究和应用价值，近
年来吸引了大量的研究．例如在业界，出现了百度知
心、搜狗知立方等商业应用．在学术界，清华大学建
成了第1个大规模中英文跨语言知识图谱XLore④、
中国科学院计算技术研究所基于开放知识网络
(OpenKN)建立了“人立方、事立方、知立方”原型系
统、中国科学院数学与系统科学研究院陆汝钤院士
提出知件(Knowware)的概念、上海交通大学构建
并发布了中文知识图谱研究平台zhis
hi．me④、复旦 大学GDM实验室。推出的中文知识图谱项目等[2一，
这些项目的特点是知识库规模较大，涵盖的知识领
域较广泛，并且能为用户提供一定的智能搜索及问
答服务．
随着近年来谷歌知识图谱相关产品的不断上
线，这一技术也引起了业界和学术界的广泛关注．它
究竟是概念的炒作还是如谷歌所宣称的那样是下一
代搜索引擎的基石，代表着互联网技术发展的未来
方向?为了回答这一问题，首先需要对知识图谱技
术有完整深刻的理解．本文的目的就是从知识图谱
的构建角度出发，深度剖析知识图谱概念的内涵和
发展历程，帮助感兴趣的读者全面了解和认识该技
术，从而客观地做出判断．
1
知识图谱的定义与架构 维基百科对知识图谱给出的词条解释仍然沿用
了谷歌的定义，即：知识图谱是谷歌用于增强其搜索
引擎功能的辅助知识库．然而从业界的发展动态来
看，这个定义显得过于简单．微软在2013年7月发布
了自己的Satori知识库之后，必应(Bing)搜索引擎
产品的高级主管weitz公开表示，发布Satori只是
表明微软已有类似的技术，然而目前这一技术本身
还存在许多问题，微软希望取得领导地位，而不是追
随谷歌@．这一表态，折射出该领域背后的技术竞争
万方数据
 计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．Apple
Siri，Go091e Now等当前流行 的智能助理应用正是分别建立在W01framAlpha知
识库和谷歌的知识图谱基础之上．值得注意的是：国
内也涌现出一些知识图谱产品和应用，如搜狗的知
立方，侧重于图的逻辑推理计算，能够利用基于语义
网三元组推理补充实体数据，对用户查询进行语义
理解以及句法分析等。3]．
Table
1 Knowledge Graph and Similar Products 表1
知识图谱及相关类似产品 从表1可以看出，除传统搜索服务提供商之外，
包括Facebook，Apple，IBM等互联网领军企业也加
入了竞争．由于相关技术和标准尚未成熟，其应用也
处于探索阶段，因此知识图谱的概念目前仍处在发
展变化的过程中，通过对现有的研究成果进行比较
和提炼，本文提出知识图谱的定义．
1．1知识图谱的定义
定义1．知识图谱．是结构化的语义知识库，用
于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关
系．其基本组成单位是“实体一关系一实体”三元组，以
及实体及其相关属性一值对，实体间通过关系相互联
结，构成网状的知识结构．
通过知识图谱，可以实现Web从网页链接向概
念链接转变，支持用户按主题而不是字符串检索，从
而真正实现语义检索．基于知识图谱的搜索引擎，能
够以图形方式向用户反馈结构化的知识，用户不必
浏览大量网页，就可以准确定位和深度获取知识．
定义1包含3层含义：
1)知识图谱本身是一个具有属性的实体通过
关系链接而成的网状知识库．从图的角度来看，知识
图谱在本质上是一种概念网络，其中的节点表示物
理世界的实体(或概念)，而实体间的各种语义关系
则构成网络中的边．由此，知识图谱是对物理世界的
一种符号表达．
2)知识图谱的研究价值在于，它是构建在当前
Web基础之上的一层覆盖网络(overlay
network)， 借助知识图谱，能够在Web网页之上建立概念间的
链接关系，从而以最小的代价将互联网中积累的信(g
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Q���	;��4�b�����H��::��:��r<+j�3�&�sJ|<�z�<�r���|�<�X���<]U�U�,���[<D�R=~1��$��d�����<��a=��=+�b<�K���+0=g���������<��`�ßR��VX=�Լ�ֹ��I��;<�0��$<~��;���n<黦��:p�?�Y�=�cB=1��$�.;1`�%��;�d�=2������x�
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Bfilename220
.知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf(i
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$2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329(f
�%text�%2�$
�$图谱在本质上是一种概念网络，其中的节点表示物
理世界的实体(或概念)，而实体间的各种语义关系
则构成网络中的边．由此，知识图谱是对物理世界的
一种符号表达．
2)知识图谱的研究价值在于，它是构建在当前
Web基础之上的一层覆盖网络(overlay
network)， 借助知识图谱，能够在Web网页之上建立概念间的
链接关系，从而以最小的代价将互联网中积累的信
息组织起来，成为可以被利用的知识．
3)知识图谱的应用价值在于，它能够改变现有
的信息检索方式，一方面通过推理实现概念检索(相
对于现有的字符串模糊匹配方式而言)；另一方面以
图形化方式向用户展示经过分类整理的结构化知
识，从而使人们从人工过滤网页寻找答案的模式中
解脱出来．
1．2知识图谱的架构
知识图谱的架构，包括知识图谱自身的逻辑结
构以及构建知识图谱所采用的技术(体系)架构，后
者是本文讨论的重点．
首先介绍知识图谱的逻辑结构，从逻辑上将知
识图谱划分为2个层次：数据层和模式层．在知识图
谱的数据层，知识以事实(fact)为单位存储在图数
据库．例如谷歌的Graphd和微软的Trinity都是典
型的图数据库．如果以“实体一关系一实体”或者“实
体一属性～性值”三元组作为事实的基本表达方式，则
存储在图数据库中的所有数据将构成庞大的实体关
系网络，形成知识的“图谱”．
模式层在数据层之上，是知识图谱的核心．在模
式层存储的是经过提炼的知识，通常采用本体库来
管理知识图谱的模式层，借助本体库对公理、规则和
万方数据
 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发，采用一系列自动
或半自动的技术手段，从原始数据中提取出知识要
素(即事实)，并将其存入知识库的数据层和模式层
的过程．这是一个迭代更新的过程，根据知识获取的
逻辑，每一轮迭代包含3个阶段：信息抽取、知识融
合以及知识加工．
Knowled薛Graph
Constmctlon／Update Process 闹
l
stmctea。ata
Knowledge KnOwledge ■b Fusjon
Infbrence ＼＼ At证bute
、 『 | Semi．StructllredExtIactlon Coreference 、 r (——L—1 DataRelatlOn
Resolution UnStnlctured
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EvaluatlOn Graph Data
Enti“ Disamb guanon f Extraction、l
ontolo影 7l
Extraction I一一一一．一一一一一一一一…一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一．。一一一一一．一．一一一一一J
Data
AcquiSitlon 【nfo丽ation Knowledge Fusion Knowledge Acquisjtion
Processing Fig．
1 Technical architecture of knowledge graph． 图1
知识图谱的技术架构 知识图谱有自顶向下和自底向上2种构建方
式．所谓自顶向下构建是指借助百科类网站等结构
化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加
入到知识库中；所谓自底向上构建，则是借助一定的
技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选
择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入
到知识库中．
在知识图谱技术发展初期，多数参与企业和科
研机构都是采用自顶向下的方式构建基础知识库，
例如，Freebase项目就是采用维基百科作为主要数
据来源．随着自动知识抽取与加工技术的不断成熟，
目前的知识图谱大多采用自底向上的方式构建，其
中最具影响力的例子包括谷歌的Knowledge
Vault 和微软的Satori知识库，都是以公开采集的海量网
页数据为数据源，通过自动抽取资源的方式来构建、
丰富和完善现有的知识库．
因此，本文主要介绍自底向上的知识图谱构建
技术，按照知识获取的过程分为3个层次：信息抽
取、知识融合以及知识加工．
2知识图谱的构建技术
如1．2节所述，采用自底向上的方式构建知识
图谱的过程是一个迭代更新的过程，每一轮更新包
括3个步骤：1)信息抽取，即从各种类型的数据源中(g
� evector"� �� 
� �
���`J;��4��<ə;��V��tƻ1�c<
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$2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329(f
�)text�)2�)
�)页数据为数据源，通过自动抽取资源的方式来构建、
丰富和完善现有的知识库．
因此，本文主要介绍自底向上的知识图谱构建
技术，按照知识获取的过程分为3个层次：信息抽
取、知识融合以及知识加工．
2知识图谱的构建技术
如1．2节所述，采用自底向上的方式构建知识
图谱的过程是一个迭代更新的过程，每一轮更新包
括3个步骤：1)信息抽取，即从各种类型的数据源中
提取出实体(概念)、属性以及实体间的相互关系，在
此基础上形成本体化的知识表达；2)知识融合，在获
得新知识之后，需要对其进行整合，以消除矛盾和歧
义，比如某些实体可能有多种表达，某个特定称谓也
许对应于多个不同的实体等；3)知识加工，对于经过
融合的新知识，需要经过质量评估之后(部分需要人
工参与甄别)，才能将合格的部分加入到知识库中，
以确保知识库的质量．新增数据之后，可以进行知识
推理、拓展现有知识、得到新知识．
2．1
信息抽取 信息抽取(information
extraction)是知识图谱 构建的第1步，其中的关键问题是如何从异构数据
源中自动抽取信息得到候选知识单元．信息抽取是
万方数据
 计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大，因此是信息
抽取中最为基础和关键的部分．
早期对实体抽取方法的研究主要面向单一领域
(如特定行业或特定业务)，关注如何识别出文本中
的人名、地名等专有名词和有意义的时间等实体信
息_。．1991年，Rau【6l采用启发式算法与人工编写规
则相结合的方法，首次实现了从文本中自动抽取公
司名称的实体抽取原型系统．然而，基于规则的方法
具有明显的局限性，不仅需要耗费大量人力，而且可
扩展性较差，难以适应数据的变化．随后．人们开始
尝试采用统计机器学习方法辅助解决命名实体抽取
问题，例如，I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Nearest
Ne波hbors)算法和条件随机场模型，实现了对
Twitter文本数据中包含实体的识别．然而迄今为
止，单纯基于有监督学习的实体抽取方法，在准确率
和召回率上的表现都不够理想，且算法的性能依赖
于训练样本的规模，对此类方法的发展形成了制约．
最近有学者采用有监督学习与规则(先验知识)相结
合的方法，取得了一些积极的研究成果，例如I．in等
人-8一采用字典辅助下的最大熵算法，在基于
Medline论文摘要的GENIA数据集上取得了实体
抽取准确率和召回率均超过70％的实验结果．
随着命名实体识别技术不断取得进展，学术界
开始关注开放域(Open
domain)的信息抽取问题，即 不再限定于特定的知识领域，而是面向开放的互联
网，研究和解决全网信息抽取问题．为此，需要首先
建立一个科学完整的命名实体分类体系，一方面用
于指导算法研究；另一方面便于对抽取得到的实体
数据进行管理．早在2002年，Sekine等人[9]就提出
了一个层次结构的命名实体分类体系，将网络中所
有的命名实体划分为150个分类．该项成果引起了
学术界对建立命名实体分类体系的重视，并对后续
的命名实体识别研究产生了深远的影响．2012年，
Ling等人[1叩借鉴Freebase的实体分类方法，归纳
出112种实体类别，并基于条件随机场模型进行实
体边界识别，最后采用自适应感知机算法实现了对
实体的自动分类，其实验结果显著优于Stanford
NER等当前主流的命名实体识别系统．
然而，互联网中的内容是动态变化的，Web
2．o 技术更进一步推动了互联网的概念创新，采用人丁
预定义实体分类体系的方式已经很难适应时代的需
求．面向开放域的实体抽取和分类技术能够较好地
解决这一问题，该方法的基本思想是对于任意给定
的实体，采用统计机器学习的方法，从目标数据集
(通常是网页等文本数据)中抽取出与之具有相似上
下文特征的实体，从而实现实体的分类和聚类[11I．
在面向开放域的实体识别和分类研究中，不需
要(也不可能)为每个领域或每个实体类别建立单独
的语料库作为训练集．因此，该领域面临的主要挑战
是如何从给定的少量实体实例中自动发现具有区分
力的模式．针对该问题，whitelaw等人[1纠提出了一
种迭代扩展实体语料库的解决方案，基本思路是根
据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型对处
理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新
实体建模，迭代地生成实体标注语料库．(g
� evector"� �� 
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Bfilename220
.知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf(i
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2
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�)text�)2�)
�)要(也不可能)为每个领域或每个实体类别建立单独
的语料库作为训练集．因此，该领域面临的主要挑战
是如何从给定的少量实体实例中自动发现具有区分
力的模式．针对该问题，whitelaw等人[1纠提出了一
种迭代扩展实体语料库的解决方案，基本思路是根
据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型对处
理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新
实体建模，迭代地生成实体标注语料库．
另一种思路是通过搜索引擎的服务器日志获取
新出现的命名实体．例如Jain等人[1胡提出了一种面
向开放域的无监督学习算法，即事先并不给出实体
分类，而是基于实体的语义特征从搜索日志中识别
出命名实体，然后采用聚类算法对识别出的实体对
象进行聚类，该方法已经在搜索引擎技术中得到应
用，用于根据用户输入的关键字自动补全信息．
2．1．2关系抽取
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散
的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关语料
中提取出实体之间的关联关系，通过关系将实体(概
念)联系起来，才能够形成网状的知识结构．研究关
系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽
取实体间的关系这一基本问题．
早期的关系抽取研究方法主要是通过人工构造
语法和语义规则，据此采用模式匹配的方法来识别
实体间的关系．这种方法有2点明显的不足：1)要求
制定规则的人具有良好的语言学造诣，并且对特定
领域有深入的理解和认知；2)规则制定工作量大，难
以适应丰富的语言表达风格，且难以拓展到其他领
域．为此学术界开始尝试采用统计机器学习方法，通
过对实体间关系的模式进行建模，替代预定义的语
法和语义规则．例如Kambhatla等人[1
4
3利用自然语 言中的词法、句法以及语义特征进行实体关系建模，
万方数据
 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 通过最大熵方法成功地实现了不借助规则硬编码的
实体关系抽取．
随后，出现了大量基于特征向量或核函数的有
监督学习方法．关系抽取的准确性也不断提高．例如，
刘克彬等人口朝借助知网(HowNet)提供的本体知识
库构造语义核函数，在开放数据集上对ACE定义
的6类实体关系进行抽取，准确率达到了88％．然
而，有监督学习方法也存在明显不足，为了确保算
法的有效性，需要人工标注大量的语料作为训练集．
因此，近年来的研究重点逐渐转向半监督和无监督
的学习方式．例如，Carlson等人。16
J提出了一种基于 Bootstrap算法的半监督学习方法，能够自动进行实
体关系建模．陈立玮等人～”。针对弱监督学习中标注
数据不完全可靠的问题，基于BOotstrapping算法设
计思想，提出了一种协同训练方法，通过向传统模型
中引入N—Gram特征进行协同训练，实现了对弱监
督关系抽取模型的强化，在中文和英文数据集上关
系抽取性能均得到了提升．Zhang等人¨8-采用基于
实例的无监督学习方法，在公开语料库上获得了较
好的实验结果，能够对实体问的雇佣关系、位置关系
以及生产关系等多元关系进行精准识别．
以上研究成果的共同特点是需要预先定义实体
关系类型，如雇佣关系、整体部分关系以及位置关系
等．然而在实际应用中，要想定义出一个完美的实体
关系分类系统是十分困难的．为了解决这一制约关
系抽取技术走向实际应用的关键问题，2007年，华
盛顿大学图灵中心的Banko等人Ⅶj提出了面向开放
域的信息抽取方法框架(open
information extraction， ()IE)，并发布了基于自监督(self—supervised)学习
方式的开放信息抽取原型系统(TextRunner)．该系
统采用少量人工标记数据作为训练集，据此得到一
个实体关系分类模型，再依据该模型对开放数据进
行分类，依据分类结果训练朴素贝叶斯模型来识别
“实体一关系一实体”三元组，经过大规模真实数据测
试，取得了显著优于同时期其他方法的结果．
面向开放域的关系抽取技术直接利用语料中的
关系词汇对实体关系进行建模，因此不需要预先指
定关系的分类，这是一个很大的进步，例如，wu等
人_2”o在0IE的基础上，发布了面向开放域信息抽取
的W()E系统，该系统能够利用维基百科网页信息
框(infobox)提供的属性信息，自动构造实体关系训
练集，性能优于早期的TextRunner系统，这项工作
也为批量构造高质量的训练语料提供了新的思路．
Fader等人口1。通过对TextRunner系统和w()E系
统的实体关系抽取结果进行分析，发现其中错误的
部分主要是一些无意义或不合逻辑的实体关系三元
组，据此引入语法限制条件和字典约束，采用先识别
关系指示词，然后再对实体进行识别的策略，有效提
高了关系识别准确率．Mausam等人[2纠针对上述系
统均无法识别非动词性关系的局限，通过引入上下(g
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Fader等人口1。通过对TextRunner系统和w()E系
统的实体关系抽取结果进行分析，发现其中错误的
部分主要是一些无意义或不合逻辑的实体关系三元
组，据此引入语法限制条件和字典约束，采用先识别
关系指示词，然后再对实体进行识别的策略，有效提
高了关系识别准确率．Mausam等人[2纠针对上述系
统均无法识别非动词性关系的局限，通过引入上下
文分析技术，提出了一个支持非动词性关系抽取的
()II。LIE系统，有效提高了自动关系抽取的准确率和
召回率．
由于当前的面向开放域的关系抽取方法在准确
率和召回率等综合性能指标方面与面向封闭领域的
传统方法相比仍有一定的差距，因此有部分学者开
始尝试将两者的优势结合起来．例如Banko等人r23。
提出了一种基于条件随机场的关系抽取模型(H—
CRF)，当目标数据集中拥有的关系数量不大，而且
有预先定义好的实体关系分类模型可用的情况下，
采用传统的机器学习算法进行关系抽取，而对于没
有预先定义好的实体关系模型或者关系数量过多的
情况，则采用开放域关系抽取方法．微软公司人立方
项目所采用的StatSnowball模型也是基于这种策
略实现其关系抽取功能卫41．
当前流行的()IE系统在关系抽取方面存在2
个主要问题．1)当前研究的重点是如何提高二元实
体间关系(三元组模式)的抽取准确率和召回率，很
少考虑到在现实生活中普遍存在的高阶多元实体关
系；2)所采用的研究方法大多只关注发掘词汇或词
组之间的关系模式，而无法实现对隐含语义关系的
抽取．对此，学术界有着清醒的认识，例如Alan等
人％。采用N元关系模型对()IE系统进行改进，提
出了KRAKEN模型，能够有效提高()IE系统对多
元实体关系的识别能力．在隐含关系识别方面，
McCallum[2胡提出采用后期关系推理的方法，提高
()IE系统对隐含实体关系的发现能力．这些工作都
是该领域值得重视的研究动向，然而在OIE关系抽
取研究领域，要实现算法性能由量变到质变的飞跃，
还需要一段时间的积累．
2．1．3属性抽取
属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实
体的属性信息．例如针对某个公众人物，可以从网络
公开信息中得到其昵称、生日、国籍、教育背景等信
息．属性抽取技术能够从多种数据来源中汇集这些
信息，实现对实体属性的完整勾画．
万方数据
 计算机研究与发展201
6，53(3) 由于可以将实体的属性视为实体与属性值之间
的一种名词性关系，因此也可以将属性抽取问题视
为关系抽取问题．例如郭剑毅等人口7。将人物属性抽
取问题转化为实体关系抽取问题，采用支持向量机
算法实现了人物属性抽取与关系预测模型．
百科类网站提供的半结构化数据是当前实体属
性抽取研究的主要数据来源．例如Suchanek等
人[2副设计了基于规则和启发式算法的属性抽取算
法，能够从Wikipedia和wordNet网页信息框中自
动提取属性名和属性值信息，据此得到了扩展性良
好的本体知识库(YAGO)，其抽取准确率高达
95％．受YAGO和Freebase项目的启发，DBpedia
项目以维基百科作为研究对象，从维基百科网页信
息框中抽取了超过458万个实体和超过30亿条实
体关系信息．作为I。inked
Data项目的重要组成部 分，DBpedia构建了一个维基百科之上的知识网络，
反过来促进了维基百科的应用创新，如关系查询、多
维度搜索等，DBpedia也因此成为了目前世界上最
庞大的多领域本体知识库之一[2…．
尽管可以从百科类网站获取大量实体属性数
据，然而这只是人类知识的冰山一角，还有大量的实
体属性数据隐藏在非结构化的公开数据中．如何从
海量非结构化数据中抽取实体属性是值得关注的理
论研究问题．一种解决方案是基于百科类网站的半
结构化数据，通过自动抽取生成训练语料，用于训练
实体属性标注模型，然后将其应用于对非结构化数
据的实体属性抽取∞0。；另一种方案是采用数据挖掘
的方法直接从文本中挖掘实体属性与属性值之问的
关系模式，据此实现对属性名和属性值在文本中的
定位．这种方法的基本假设是属性名和属性值之间
有位置上的关联关系，事实上在真实语言环境中，许
多实体属性值附近都存在一些用于限制和界定该属
性值含义的关键词(属性名)，在自然语言处理技术
中将这类属性称为有名属性，因此可以利用这些关
键字来定位有名属性的属性值∞¨．
2．2
知识融合 通过信息抽取，实现了从非结构化和半结构化
数据中获取实体、关系以及实体属性信息的目标，然
而，这些结果中可能包含大量的冗余和错误信息，数
据之间的关系也是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性．
因此有必要对其进行清理和整合．知识融合包括2(g
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Bfilename220
.知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf(i
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2
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$2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329(f
�*text�)2�)
�)性值含义的关键词(属性名)，在自然语言处理技术
中将这类属性称为有名属性，因此可以利用这些关
键字来定位有名属性的属性值∞¨．
2．2
知识融合 通过信息抽取，实现了从非结构化和半结构化
数据中获取实体、关系以及实体属性信息的目标，然
而，这些结果中可能包含大量的冗余和错误信息，数
据之间的关系也是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性．
因此有必要对其进行清理和整合．知识融合包括2
部分内容：实体链接和知识合并．通过知识融合，可
以消除概念的歧义，剔除冗余和错误概念，从而确保
知识的质量．
2．2．1
实体链接 实体链接(entity
linking)是指对于从文本中抽 取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正
确实体对象的操作¨2]．
实体链接的基本思想是首先根据给定的实体指
称项，从知识库中选出一组候选实体对象，然后通过
相似度计算将指称项链接到正确的实体对象．早期
的实体链接研究仅关注如何将从文本中抽取到的实
体链接到知识库中，忽视了位于同一文档的实体间
存在的语义联系，近年来学术界开始关注利用实体
的共现关系，同时将多个实体链接到知识库中，称为
集成实体链接(collective
entity linking)．例如Han 等人∞3。提出的基于图的集成实体链接方法，能够有
效提高实体链接的准确性．
实体链接的一般流程是：1)从文本中通过实体
抽取得到实体指称项；2)进行实体消歧和共指消解，
判断知识库中的同名实体与之是否代表不同的含义
以及知识库中是否存在其他命名实体与之表示相同
的含义；3)在确认知识库中对应的正确实体对象之
后，将该实体指称项链接到知识库中对应实体．
1)实体消歧
实体消歧(entity
disambiguation)是专门用于 解决同名实体产生歧义问题的技术．在实际语言环
境中，经常会遇到某个实体指称项对应于多个命名
实体对象的问题，例如“李娜”这个名词(指称项)可
以对应于作为歌手的李娜这个实体，也可以对应于
作为网球运动员的李娜这个实体，通过实体消歧，就
可以根据当前的语境，准确建立实体链接．实体消歧
主要采用聚类法．
聚类法是指以实体对象为聚类中心，将所有指
向同一目标实体对象的指称项聚集到以该对象为中
心的类别下．聚类法消歧的关键问题是如何定义实
体对象与指称项之间的相似度，常用方法有4种．
①空间向量模型(词袋模型)．典型的方法是取
当前语料中实体指称项周边的词构成特征向量，然
后利用向量的余弦相似度进行比较，将该指称项聚
类到与之最相近的实体指称项集合中．例如Bagga
等人一叫采用该方法，在MUC6(Message
Understanding Conference)数据集上取得了很高的消歧精度(F值
高达84．6％)．然而该方法的缺点在于没有考虑上
下文语义信息，这种信息损失会导致在某些情况下
算法性能恶化，如短文本分析．
②语义模型．该模型与空间向量模型类似，区
万方数据
 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 别在于特征向量的构造方法不同。语义模型的特征
向量不仅包含词袋向量，而且包含一部分语义特征．
例如Pedersen等人[3玎采用奇异值分解技术对文本
向量空问进行分解，得到给定维度的浅层语义特征，
以此与词袋模型相结合，能够得到更精确的相似度
计算结果．
③社会网络模型．该模型的基本假设是物以类
聚、人以群分，在社会化语境中，实体指称项的意义
在很大程度上是由与其相关联的实体所决定的．建
模时，首先利用实体间的关系将与之相关的指称项
链接起来构成网络，然后利用社会网络分析技术计
算该网络中节点之间的拓扑距离(网络中的节点即
实体的指称项)，以此来判定指称项之间的相似度．
例如Malin等人¨6
3利用随机漫步模型对演员合作 网络数据进行实体消歧，得到了比基于文本相似度
模型更好的消歧效果．
④百科知识模型．百科类网站通常会为每个实
体(指称项)分配一个单独页面，其中包括指向其他
实体页面的超链接，百科知识模型正是利用这种链
接关系来计算实体指称项之间的相似度．例如Han
等人∞71利用维基百科条目之间的关联关系计算实
体指称项之间的相似度，实验结果表明这种方式能
够有效消除同名实体间的歧义．Bunescu等人【381以
维基百科作为知识库，基于实体所在页面的上下文
信息和指称项所在语料的上下文信息，利用词袋模
型构造特征向量作为实体链接时进行相似度比较的
依据，实现了实体消歧．在此基础上，Sen一”一进一步
采用主题模型作为相似度计算依据，在维基百科人
物数据集上获得了高达86％的消歧准确率．Shen
等人一”一提出的Linden模型则同时考虑到了文本相
似性和主题一致性，基于维基百科和wordnet知识
库，取得了当前最好的实体消歧实验结果．然而，由(g
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�(信息和指称项所在语料的上下文信息，利用词袋模
型构造特征向量作为实体链接时进行相似度比较的
依据，实现了实体消歧．在此基础上，Sen一”一进一步
采用主题模型作为相似度计算依据，在维基百科人
物数据集上获得了高达86％的消歧准确率．Shen
等人一”一提出的Linden模型则同时考虑到了文本相
似性和主题一致性，基于维基百科和wordnet知识
库，取得了当前最好的实体消歧实验结果．然而，由
于百科类知识库中的实体数非常有限，此类方法的
推广性较差．
为了充分利用海量公开数据中包含的实体区分
性证据，I。i等人臼?一基于生成模型提出了一种增量证
据挖掘算法，在Twitter数据集上实现了实体消歧
准确率的大幅提升．该方法降低了消歧算法对于知
识库的依赖，提供了一种很有希望的算法新思路．
实体消歧技术能够帮助搜索引擎更好地理解用
户的搜索意图，从而给出更好的上下文推荐结果，提
高搜索服务质量．其中还有一个很重要的问题是如
何对存在歧义的实体进行重要性评估，以确定推荐
内容的优先级．当前的主要研究思路是为实体赋予
权重，用于表示该实体出现的频率或先验概率．例如
Ratinov等人n1。通过统计维基百科中的实体出现的
频率以此作为实体推荐时排序的依据．()chs等
人“一则借助搜索引擎的关键词日志和DBpedia知
识库，构建了一个知名人物本体库，据此实现了一个
本体搜索引擎原型系统，为解决人物实体的重要性
评估提供了一种新的思路．
2)共指消解
共指消解(entity
resolution)技术主要用于解 决多个指称项对应于同一实体对象的问题．例如在
一篇新闻稿中，“Barack()bama”，“president()bama”，
“the
president”等指称项可能指向的是同一实体对 象，其中的许多代词如“he”，“him”等，也可能指向
该实体对象．利用共指消解技术，可以将这些指称项
关联(合并)到正确的实体对象．由于该问题在信息
检索和自然语言处理等领域具有特殊的重要性，吸
引了大量的研究努力，因此学术界对该问题有多种
不同的表述，典型的包括：对象对齐(object
alignment)、实体匹配(entity
matching)以及实体同 义(entity
synonyms)． 共指消解问题的早期研究成果主要来自自然语
言处理领域，近年来统计机器学习领域的学者越来
越多地参与到这项工作中．基于自然语言处理的共
指消解是以句法分析为基础的，代表性方法是Hobbs
算法和向心理论(centering
theory)．Hobbs算法是 最早的代词消解算法之一，主要思路是基于句法分
析树进行搜索，因此适用于实体与代词出现在同一
句子中的场景，有一定的局限性．早期的Hobbs算
法完全基于句法分析(朴素Hobbs算法)，后来则加
入了语义分析并沿用至今“一．向心理论的基本思想
是：将表达模式(utterance)视为语篇(discourse)的
基本组成单元，通过识别表达模式中的实体，可以获
得当前和后续语篇中的关注中心(实体)，根据语义
的局部连贯性和显著性，就可以在语篇中跟踪受关
注的实体“．向心理论的提出最初并不是为了解决
代词消解问题，而是为了对语篇中关注中心的局部
连贯性进行建模，因此它虽然一段时间内成为主要
的代词消解手段，但却不是最佳的理论模型．近年
来，学术界开始尝试在向心理论的基础上，利用词性
标注和语法分析技术，提高实体消解方法的适用范
围和准确性．例如I．appin等人[4豇基于句法分析和
词法分析技术提出了消解算法，能够识别语篇中的
第3人称代词和反身代词等回指性代词在语篇中回
万方数据
 590
计算机研究与发展2016，53(3) 指的对象，其性能优于Hobbs算法和基于向心理论
的实体消解方法．
随着统计机器学习方法被引入该领域，共指消
解技术进入了快速发展阶段．McCarthy等人～拍3首
次将C4．5决策树算法应用于解决共指消解问题，
结果在MUC一5公开数据集的多数任务中均取得了
优胜．Bean等人一”。通过实验发现，语义背景知识对
于构造共指消解算法非常有帮助，他们利用Utah
大学发布的AutoSlog系统从原始语料中抽取实体
上下文模式信息，应用Dempster—Shafer概率模型
对实体模式进行建模，在2个公开数据集上(MUC一
4的恐怖主义数据集和路透社自然灾害新闻数据
集)分别取得了76％和87％的共指消解准确率．
除了将共指消解问题视为分类问题之外，还可
以将其作为聚类问题来求解．聚类法的基本思想是
以实体指称项为中心，通过实体聚类实现指称项与
实体对象的匹配．其关键问题是如何定义实体间的
相似性测度．Turney。拍j基于点互信息(pointwise
mutual(g
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� �k-�:�������<U�;��ڼ婊<��̻�=;�Τ9�?��v��;x<�"E<*̻���;�i<��,��~d����#�J��9���<��\<�{<�}�:�n7�Ӽ
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Bfilename220
.知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf(i
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$2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329(f
�%text�%2�%
�%对实体模式进行建模，在2个公开数据集上(MUC一
4的恐怖主义数据集和路透社自然灾害新闻数据
集)分别取得了76％和87％的共指消解准确率．
除了将共指消解问题视为分类问题之外，还可
以将其作为聚类问题来求解．聚类法的基本思想是
以实体指称项为中心，通过实体聚类实现指称项与
实体对象的匹配．其关键问题是如何定义实体间的
相似性测度．Turney。拍j基于点互信息(pointwise
mutual
information，PMI)来求解实体所在文档的 相似度，并用于求解T()EFL和ESL考试中的同义
词测试问题，取得了74％的正确率．Cheng等人一-”j
通过对搜索引擎的查询和点击记录进行研究，发现
可以根据用户查询之后的点击行为对实体进行区
分．据此，通过查询和点击记录建立实体指称项与相
关网页URI。之间的关联，进而计算出实体指称项
之间的点击相似度(click
similarity)，结果表明该方 法能够有效实现共指消解，从而提高搜索覆盖率．
基于统计机器学习的共指消解方法通常受限于
2个问题：训练数据的(特征)稀疏性和难以在不同
的概念上下文中建立实体关联．为解决该问题，
Pantel等人【∞1基于Harris提出的分布相似性模型，
提出了一个新的实体相似性测度模型，称为术语相
似度(term
similarity)，借助该模型可以从全局语料 中得到所有术语问的统计意义上的相似性，据此可
以完成实体合并，达到共指消解的目的．Chakrabarti
等人口妇则将网页点击相似性和文档相似性这2种
测度相结合，提出了一种新的查询上下文相似性测
度(query
context similarity)，通过在Bing系统上 进行测试，该测度能够有效识别同义词，并显著提高
查全率．值得注意的是，上述2种方法均支持并行计
算，二者均采用了MapReduce框架，其中，前者在
200个4核处理器上，用时50h得到了5亿条术语
的相似度矩阵，而后者则已经在Bing搜索引擎的商
品和视频搜索中取得应用．
2．2．2知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品
或已有结构化数据获取知识输入．例如，关联开放数
据项目(1inked
open data)会定期发布其经过积累和 整理的语义知识数据，其中既包括前文介绍过的通
用知识库DBpedia和YAG()，也包括面向特定领域
的知识库产品，如MusicBrainz和DrugBank等．
1)合并外部知识库
将外部知识库融合到本地知识库需要处理2个
层面的问题．①数据层的融合，包括实体的指称、属
性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实
例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余；②通过
模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库
中‘j
2=． 为促进知识库融合的标准化，Mendes等人【5
3]
提出了开放数据集成框架(1inked
data integration framework，LDIF)，用于对I。()D知识库产品进行融
合．其中包括4个步骤：①获取知识；②概念匹配，由
于不同本体库中的概念表达使用的词汇可能不同，
因此需要对概念表达方式进行统一化处理；③实体
匹配，由于知识库中有些实体含义相同但是具有不
同的标识符，因此需要对这些实体进行合并处理；④
知识评估，知识融合的最后一步是对新增知识进行
验证和评估，以确保知识图谱的内容一致性和准确
性，通常采用的方法是在评估过程中为新加入的知
识赋予可信度值，据此进行知识的过滤和融合．
2)合并关系数据库
在知识图谱构建过程中，一个重要的高质量知
识来源是企业或者机构自己的关系数据库．为了将
这些结构化的历史数据融人到知识图谱中，可以采
用资源描述框架(RDF)作为数据模型．业界和学术
界将这一数据转换过程形象地称为RDB2RDF，其
实质就是将关系数据库的数据换成RDF的三元组
数据．根据W3C的调查报告显示，当前已经出现了
大量RDB2RDF的开源工具(如Triplify，D2R
Server，()penI。ink
Virtuoso，SparqlMap等)，然而由 于缺少标准规范，使得这些工具的推广应用受到极
大制约[5“．为此，w3C于2012年推出了2种映射
语言标准：Direct
Mapping(A direct mapping of relational
data to RDF)和R2RML(RDB to RDF mapping
language)．其中，Direct Mapping采用直 接映射的方式，将关系数据库表结构和数据直接输
出为RDF图，在RDF图中所用到的用于表示类和谓
词的术语与关系数据库中的表名和字段名保持一致．
万方数据
 刘(g
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�(text�(2�(
�(语言标准：Direct
Mapping(A direct mapping of relational
data to RDF)和R2RML(RDB to RDF mapping
language)．其中，Direct Mapping采用直 接映射的方式，将关系数据库表结构和数据直接输
出为RDF图，在RDF图中所用到的用于表示类和谓
词的术语与关系数据库中的表名和字段名保持一致．
万方数据
 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 而R2RMI。则具有较高的灵活性和可定制性，允许
为给定的数据库结构定制词汇表，可以将关系数据
库通过R2RMl。映射为RDF数据集，其中所用的术
语如类的名称，谓词均来自定义词汇表．
除了关系型数据库之外，还有许多以半结构化
方式存储(如XMI。，CSV，JSON等格式)的历史数
据也是高质量的知识来源，同样可以采用RDF数据
模型将其合并到知识图谱当中．当前已经有许多这
样的工具软件，例如XSPARQI．支持从XML格式
转化为RDF，Datalift支持从XMI。和CSV格式转
化为RDF，经过RDF转化的知识元素，经实体链接
之后，就可以加入到知识库中．实现知识合并K“．
2．3
知识加工 通过信息抽取，可以从原始语料中提取出实体、
关系与属性等知识要素．再经过知识融合，可以消除
实体指称项与实体对象之间的歧义，得到一系列基
本的事实表达．然而，事实本身并不等于知识，要想
最终获得结构化、网络化的知识体系，还需要经历知
识加工的过程．知识加工主要包括3方面内容：本体
构建、知识推理和质量评估．
2．3．1
本体构建 本体(ontoIogy)是对概念进行建模的规范，是
描述客观世界的抽象模型，以形式化方式对概念及
其之间的联系给出明确定义．本体的最大特点在于
它是共享的，本体中反映的知识是一种明确定义的
共识．虽然在不同时代和领域，学者们对本体曾经给
出过不同的定义，但这些定义的内涵是一致的，即：
本体是同一领域内的不同主体之间进行交流的语义
基础[I引．本体是树状结构，相邻层次的节点(概念)
之间具有严格的“IsA”关系，这种单纯的关系有助
于知识推理，但却不利于表达概念的多样性．在知识
图谱中，本体位于模式层，用于描述概念层次体系是
知识库中知识的概念模板～玎1．
本体可以采用人工编辑的方式手动构建(借助
本体编辑软件)，也可以采用计算机辅助，以数据驱
动的方式自动构建，然后采用算法评估和人工审核
相结合的方式加以修正和确认．对于特定领域而言，
可以采用领域专家和众包的方式人工构建本体．然
而对于跨领域的全局本体库而言，采用人工方式不
仅工作量巨大，而且很难找到符合要求的专家．因
此，当前主流的全局本体库产品，都是从一些面向特
定领域的现有本体库出发，采用自动构建技术逐步
扩展得到的．例如微软发布的Probase本体库就是
采用数据驱动的自动化构建方法，利用统计机器学
习算法迭代地从网页文本数据中抽取出概念之问的
“IsA”关系，然后合并形成概念层次．目前，Probase
中包含了超过270万条概念，准确率高达92．8％，
在规模和准确性方面居于领先地位∞8I．
数据驱动的自动化本体构建过程包含3个阶
段：实体并列关系相似度计算、实体上下位关系抽取
以及本体的生成』”．1)实体并列关系相似度是用于
考察任意给定的2个实体在多大程度上属于同一概
念分类的指标测度，相似度越高，表明这2个实体越
有可能属于同一语义类别．所谓并列关系，是相对于
纵向的概念隶属关系而言的．例如“中国”和“美国”
作为国家名称的实体，具有较高的并列关系相似度；
而“美国”和“手机”这2个实体，属于同一语义类别
的可能性较低，因此具有较低的并列关系相似度．2)
实体上下位关系抽取是用于确定概念之间的隶属
(IsA)关系，这种关系也称为上下位关系，例如，词
组(导弹，武器)构成上下位关系，其中的“导弹”为下
位词，“武器”为上位词．3)本体生成阶段的主要任务
是对各层次得到的概念进行聚类，并对其进行语义
类的标定(为该类中的实体指定1个或多个公共上
位词)．
当前主流的实体并列关系相似度计算方法有2
种：模式匹配法和分布相似度法．其中，模式匹配法
采用预先定义实体对模式的方式，通过模式匹配取
得给定关键字组合在同一语料单位中共同出现的频
率，据此计算实体对之间的相似度．分布相似度
(distributional
similarity)方法的前提假设是：在相 似的上下文环境中频繁出现的实体之间具有语义上
的相似性L6…．在具体计算时，首先将每个实体表示
成1个N维向量，其中，向量的每个维度表示1个
预先定义的上下文环境，向量元素值表示该实体出
现在各上下文环境中的概率，然后就可以通过求解(g
� evector"� �� 
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Bfilename220
.知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf(i
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�&率，据此计算实体对之间的相似度．分布相似度
(distributional
similarity)方法的前提假设是：在相 似的上下文环境中频繁出现的实体之间具有语义上
的相似性L6…．在具体计算时，首先将每个实体表示
成1个N维向量，其中，向量的每个维度表示1个
预先定义的上下文环境，向量元素值表示该实体出
现在各上下文环境中的概率，然后就可以通过求解
向量问的相似度，得到实体间的并列关系相似度．
实体上下位关系抽取是该领域的研究重点，主
要的研究方法是基于语法模式(如Hearst模式)抽
取IsA实体对_“．当前主流的信息抽取系统，如
KnowItAll，TextRunner，NELI，等，都可以在语法
层面抽取实体上下位关系，而Probase则是采用基
于语义的迭代抽取技术，以逐步求精的方式抽取实
体上下位关系．基于语义的迭代抽取技术，一般是利
用概率模型判定IsA关系和区分上下位词，通常会借
助百科类网站提供的概念分类知识来帮助训练模型，
万方数据
 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8I．
除了数据驱动的方法，还可以用跨语言知识链
接的方法来构建本体库．例如Wang等人¨2一利用跨
语言知识链接方法得到的知识对，在分别生成中英
文本体模型的过程中，使二者相互确认，同时提高了
中文关系和英文关系预测的准确度．
当前对本体生成方法的研究工作主要集中于实
体聚类方法，主要的挑战在于经过信息抽取得到的
实体描述非常简短，缺乏必要的上下文信息，导致多
数统计模型不可用．例如wang等人【6胡利用基于主
题进行层次聚类的方法得到本体结构，为了解决主
题模型不适用于短文本的问题，提出了一个基于单
词共现网络(term
co—occurrence network)的主题聚 类和上位词抽取模型(CATHY)，实现了基于短文
本的主题聚类．Liu等人¨41则采用贝叶斯模型对实
体关键词进行分层聚类，经过改进的算法具有近似
线性的复杂度(0(n
109”))，能够在1 h内从100万 关键词中抽取出特定领域的本体．
2．3．2知识推理
知识推理是指从知识库中已有的实体关系数据
出发，经过计算机推理，建立实体问的新关联，从而
拓展和丰富知识网络．知识推理是知识图谱构建的
重要手段和关键环节，通过知识推理，能够从现有知
识中发现新的知识．例如已知(乾隆，父亲，雍正)和
(雍正，父亲，康熙)，可以得到(乾隆，祖父，康熙)或
(康熙，孙子，乾隆)．知识推理的对象并不局限于实
体间的关系，也可以是实体的属性值、本体的概念层
次关系等．例如已知某实体的生日属性，可以通过推
理得到该实体的年龄属性．根据本体库中的概念继
承关系，也可以进行概念推理，例如已知(老虎，科，
猫科)和(猫科，目，食肉目)，可以推出(老虎，目，食
肉目)．
知识的推理方法可以分为2大类：基于逻辑的
推理和基于图的推理．
基于逻辑的推理主要包括一阶谓词逻辑、描述
逻辑以及基于规则的推理．一阶谓词逻辑建立在命
题的基础上，在一阶谓词逻辑中，命题被分解为个体
(individuals)和谓词(predication)2部分．个体是指
可独立存在的客体，可以是一个具体的事物，例如奥
巴马，也可以是一个抽象的概念，例如学生．谓词是
用来刻画个体的性质及事物关系的词，例如三元组
(A，friend，B)中friend就是表达个体A和B关系
的谓词．举例来说，对于人际关系可以采用一阶谓词
逻辑进行推理，方法是将关系视为谓词，将人物视为
变元，采用逻辑运算符号表达人际关系，然后设定关
系推理的逻辑和约束条件，就可以实现简单关系的
逻辑推理．
对于复杂的实体关系，可以采用描述逻辑进行
推理．描述逻辑(description
logic)是一种基于对象 的知识表示的形式化工具，是一阶谓词逻辑的子集，
它是本体语言推理的重要设计基础．基于描述逻辑
的知识库一般包含TBox(termin0109y
box)与 ABox(assertion
box)，其巾，TBox是用于描述概念 之间和关系之间的关系的公理集合，ABox是描述
具体事实的公理集合．借助这2个工具，可以将基于
描述逻辑的推理最终归结为ABox的一致性检验问
题，从而简化并最终实现关系推理L6j．
当基于本体的概念层次进行推理时，对象主要(g
� evector"� �� 
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�(的知识库一般包含TBox(termin0109y
box)与 ABox(assertion
box)，其巾，TBox是用于描述概念 之间和关系之间的关系的公理集合，ABox是描述
具体事实的公理集合．借助这2个工具，可以将基于
描述逻辑的推理最终归结为ABox的一致性检验问
题，从而简化并最终实现关系推理L6j．
当基于本体的概念层次进行推理时，对象主要
是以web本体语言(()WL)描述的概念，OWI。提供
丰富的语句，具有很强的知识描述能力．然而在描述
属性合成和属性值转移方面，网络本体语言的表达
能力就显得不足，为了实现推理，可以利用专门的规
则语言(如semantic
Web rule language，SWRL)对 本体模型添加自定义规则进行功能拓展．例如Lu
等人。6叫借助SwRL规则向本体库添加实体隐含关
系推理规则．据此实现了网络服务的匹配机制．
基于图的推理方法主要基于神经网络模型或
Path
Ranking算法．例如Socher等人L671将知识库 中的实体表达为词向量的形式，进而采用神经张量
网络模型(neural
tensor networks)进行关系推理， 在wordNet和FreeBase等开放本体库上对未知关
系进行推理的准确率分别达到86．2％和90．o％．
Path
Ranking算法的基本思想是将知识图谱 视为图(以实体为节点，以关系或属性为边)，从源节
点开始，在图上执行随机游走，如果能够通过一个路
径到达目标节点，则推测源和目的节点间可能存在
关系．例如假设2个节点(X，y)共有1个孩子Z，即
存在路径x』竺兰生z』竺：兰y，据此推测x和y
之问可能存在MarriedTo关系n
8I． 开放域信息抽取技术极大地拓展了知识图谱的
知识来源，知识库内容的极大丰富为知识推理技术
万方数据
 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理结果．
此外，跨知识库的知识推理也是大趋势，同时也
带来新的挑战，已经有部分学者开始关注这一问题．
例如卢道设等人No一通过对描述逻辑的表现形式进
行扩展，提出了一种基于组合描述逻辑的Tableau
算法，基于概念的相似性对不同领域的概念进行关
联．实验结果表明，基于组合描述逻辑的推理方法可
以利用不同知识库中的已有知识进行推理，该成果
为跨知识库的知识推理方法研究提供了新的思路．
2．3．3
质量评估 质量评估也是知识库构建技术的重要组成部
分．1)受现有技术水平的限制，采用开放域信息抽取
技术得到的知识元素有可能存在错误(如实体识别
错误、关系抽取错误等)，经过知识推理得到的知识
的质量同样也是没有保障的，因此在将其加入知识
库之前，需要有一个质量评估的过程；2)随着开放关
联数据项目的推进，各子项目所产生的知识库产品
间的质量差异也在增大。数据间的冲突日益增多。如
何对其质量进行评估，对于全局知识图谱的构建起
着重要的作用．引入质量评估的意义在于：可以对知
识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识，
可以保障知识库的质量．
为解决知识库之间的冲突问题，Mendes等
人一n在I。DIF框架基础上提出了一种新的质量评
估方法(Sieve方法)。支持用户根据自身业务需求灵
活定义质量评估函数，也可以对多种评估方法的结
果进行综合考评以确定知识的最终质量评分．
在对REVERB系统的信息抽取质量进行评估
时，Fader等人。21j采用人工标注方式对1
000个句子 中的实体关系三元组进行了标注，并以此作为训练
集，得到了一个逻辑斯蒂回归模型，用于对REVERB
系统的信息抽取结果计算置信度．
谷歌的Knowledge
Vault项目从全网范围内抽 取结构化的数据信息。并根据某一数据信息在整个
抽取过程中抽取到的频率对该数据信息的可信度进
行评分，然后利用从可信知识库Freebase中得到先
验知识对先前的可信度信息进行修正，实验结果表
明，这一方法可以有效降低对数据信息正误判断的
不确定性，提高知识图谱中知识的质量_11．
对于用户贡献的结构化知识的评估，与通过信
息抽取获得的知识评估方法稍有不同．谷歌提出了
一种依据用户的贡献历史和领域，以及问题的难易
程度进行自动评估用户贡献知识质量的方法．用户
提交知识后，该方法可以立刻计算出知识的可信度．
使用该方法对大规模的用户贡献知识的评估准确率(g
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Bfilename220
.知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf(i
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�+明，这一方法可以有效降低对数据信息正误判断的
不确定性，提高知识图谱中知识的质量_11．
对于用户贡献的结构化知识的评估，与通过信
息抽取获得的知识评估方法稍有不同．谷歌提出了
一种依据用户的贡献历史和领域，以及问题的难易
程度进行自动评估用户贡献知识质量的方法．用户
提交知识后，该方法可以立刻计算出知识的可信度．
使用该方法对大规模的用户贡献知识的评估准确率
达到了91％，召回率达到了80％。一一．
2．4知识更新
人类所拥有的信息和知识量都是时间的单调递
增函数，因此知识图谱的内容也需要与时俱进，其构
建过程是一个不断迭代更新的过程．
从逻辑上看，知识库的更新包括概念层的更新
和数据层的更新．概念层的更新是指新增数据后获
得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库
的概念层中．数据层的更新主要是新增或更新实体、
关系和属性值，对数据层进行更新需要考虑数据源
的可靠性、数据的一致性(是否存在矛盾或冗余等问
题)等多方面因素．当前流行的方法是选择百科类网
站等可靠数据源，并选择在各数据源中出现频率高
的事实和属性加入知识库．知识的更新也可以采用
众包的模式(如Freebase)，而对于概念层的更新，则
需要借助专业团队进行人工审核．
知识图谱的内容更新有2种方式：数据驱动下
的全面更新和增量更新．所谓全面更新是指以更新
后的全部数据为输入，从零开始构建知识图谱．这种
方式比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人
力资源进行系统维护；而增量更新，则是以当前新增
数据为输入，向现有知识图谱中添加新增知识．这种
方式资源消耗小，但目前仍需要大量人工干预(定义
规则等)，因此实施起来十分困难日引．
3跨语言知识图谱的构建
随着英文知识图谱技术的快速发展，各语种的
知识库建设也处在快速发展变化当中，跨语言知识
图谱的构建技术也因此成为该领域的研究热点．对
我国学者而言，更应发挥我们在中文信息处理方面
的天然优势，面对挑战和机遇，做出应有的贡献．
研究构建跨语言知识图谱的意义在于：1)由于
各语种知识分布不均匀，对其进行融合可以有效地
弥补单语种知识库的不足；2)可以充分利用多语种
在知识表达方式上的互补性，增加知识的覆盖率和
万方数据
 计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3个关键问题：1)跨语言本体的构建；2)跨语言知
识抽取；3)跨语言知识链接．其中，跨语言本体的构
建可以参照2．3．1节介绍的本体构建方法，分别建
立各语种的本体库，此处不再赘述．
3．1跨语言知识抽取
由于不同语种间的知识分布存在不均衡性，将
多语种知识进行融合可以有效地弥补单语种知识的
不足，因此跨语言的知识抽取研究日益受到国内外
重视，例如欧盟的Xlike项目和我国的XLore项目
等．Xlike项目是由欧盟发起的框架项目，目的是对
散布在世界各国主流媒体上的知识进行整合，实现
跨语言的信息发布、媒体监督和商业智能服务，重点
研究英、德、西、中、印等世界主流语言的跨语言知识
抽取技术．XI。ore项目是清华大学构建的基于中英
文的跨语言知识图谱，其中文知识源包括百度百科、
互动百科以及中文维基百科，英文知识源为英文维
基百科，该项目实现了跨语言知识图谱的构建，并能
够提供中英文知识问答服务_…．
跨语言知识抽取的主要思路是借助于丰富的源
语种知识自动化抽取缺失的目标语种知识．例如
Nguye等人[7刈采用基于翻译的跨语言知识抽取模
型，该模型首先通过跨语言知识链接和属性对齐的
方式将目标语种的相关内容映射到源语种知识库中
所对应的内容，然后将相关知识翻译为目标语种，从
而实现跨语言的知识抽取．这种方法的主要问题在
于：1)受到不同语种间等价对象的数量以及源语种
知识库中结构化信息(信息框)数量的限制；2)知识
抽取的质量直接受机器翻译的质量限制．
针对跨语言知识抽取中存在的主题迁移和翻译
错误问题，wang等人’7朝提出了一种基于迁移学习
的跨语言知识抽取框架(wil【iCiKE)，该框架利用源
语种知识库中丰富的无结构文本信息以及结构化信
息，提高了目标语种知识库中信息抽取的数量和质
量．通过与单语种知识抽取模型和基于翻译的跨语
言知识抽取模型进行实验比较，wikiCiKE模型在4
种典型属性信息(职业、国籍、母亲、故乡)上的信息抽
取准确率和召回率分别提升了12．65％和12．47％，(g
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ٻ����oAŻ���:(h
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2
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;document_id(2&
$2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329(f
�)text�)2�)
�)的跨语言知识抽取框架(wil【iCiKE)，该框架利用源
语种知识库中丰富的无结构文本信息以及结构化信
息，提高了目标语种知识库中信息抽取的数量和质
量．通过与单语种知识抽取模型和基于翻译的跨语
言知识抽取模型进行实验比较，wikiCiKE模型在4
种典型属性信息(职业、国籍、母亲、故乡)上的信息抽
取准确率和召回率分别提升了12．65％和12．47％，
明显优于前2种抽取模型．
3．2跨语言知识链接
知识链接是构建跨语言知识图谱需要解决的关
键问题之一，其主要思想是将不同语言表示的相同
知识链接起来，包括模式层的链接和数据层的链接．
模式层链接的核心是本体映射(对齐)，其内涵
是如果2个本体问如果存在语义上的概念关联，则
通过语义关联实现二者之间的映射，本体映射的目
的是实现知识的共享和重用．例如在合并2个本体
知识库时，由于各自建立的依据不同，以及本体所对
应的实例对象的个体丰富性，本体间的冲突在所难
免，因此需要首先建立本体间的映射关系，然后再对
知识图谱的数据层进行合并．当前主要研究的是单
语种本体之间的映射，跨语言本体映射(cross—
lingual
ontology mapping或alignment)的研究还处 于起步阶段．
跨语言本体映射研究的目标是实现不同语言的
本体库之间的本体映射，当前主流的做法是使用翻
译工具将其中一种语言的本体库翻译成另外一种语
言，从而将跨语种本体映射问题转化为单语种本体
映射问题．例如Fu等人一61提出S()C()M方法分为
3个阶段：1)将其他语言的本体翻译成目标语言的
本体(称为rendering)；2)执行单语言的实体对齐操
作(称为matching)；3)对映射的结果进行评估(称
为matching
audit)，接受置信度高的映射结果． wang等人阿列提出了基于链接因子图模型的跨
语言知识链接方法，根据本体的出链相似度、入链相
似度、开放分类相似度以及作者兴趣相似度进行本
体映射，实验表明该方法在多语维基百科上的预测
准确率达到85．8％，召回率达到88．1％．同时，使用
该模型可以在英文维基百科和中文百度百科中找到
202
141组跨语言知识对． 基于链接相似度方法的准确性主要依赖于链接
的结构和数量，使得一次发现的链接数量有限，会导
致跨语言知识链接不准确．针对该问题，wang等
人f7引进一步提出了基于语义标注的增量式跨语言
知识链接方法．1)利用少量的跨语言知识链接对，以
及一些知识库内部链接作为种子；2)使用语义标注
的方法丰富知识库内部链接；3)使用回归模型计算
不同特征的权重，预测新的跨语言的知识链接，语义
标注和知识链接预测结果相互迭代，不断增强．该方
法在中英文维基百科数据集上有效提高了跨语言知
识链接对的识别数量和质量．
万方数据
 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
在智能语义搜索应用中，当用户发起查询时，搜
索引擎会借助知识图谱的帮助对用户查询的关键字
进行解析和推理，进而将其映射到知识图谱中的一
个或一组概念之上，然后根据知识图谱中的概念层
次结构，向用户返回图形化的知识结构(其中包含指
向资源页面的超链接信息)，这就是我们在谷歌和百
度的搜索结果中看到的知识卡片．
在深度问答应用中，系统同样会首先在知识图
谱的帮助下对用户使用自然语言提出的问题进行语
义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的
查询语句，然后在知识图谱中查询答案．对知识图谱
的查询通常采用基于图的查询语句(如SPARQI．)，
在查询过程中，通常会基于知识图谱对查询语句进
行多次等价变换．例如，如果用户提问：“如何判断是
否感染了埃博拉病毒?”，则该查询有可能被等价变
换成“感染埃博拉病毒的症状有哪些?”，然后再进行
推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如(埃
博拉，症状，?)和(埃博拉，征兆，?)等，据此进行知识
图谱查询得到答案．深度问答应用经常会遇到知识
库中没有现成答案的情况，对此可以采用知识推理
技术给出答案(参见2．4节)．如果由于知识库不完
善而无法通过推理解答用户的问题，深度问答系统
还可以利用搜索引擎向用户反馈搜索结果，同时根
据搜索的结果更新知识库。从而为回答后续的提问
提前做m准备．
基于知识图谱的问答系统大致可以分为2类：
基于信息检索的问答系统和基于语义分析的问答系(g
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Bfilename220
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�'text�'2�'
�'图谱查询得到答案．深度问答应用经常会遇到知识
库中没有现成答案的情况，对此可以采用知识推理
技术给出答案(参见2．4节)．如果由于知识库不完
善而无法通过推理解答用户的问题，深度问答系统
还可以利用搜索引擎向用户反馈搜索结果，同时根
据搜索的结果更新知识库。从而为回答后续的提问
提前做m准备．
基于知识图谱的问答系统大致可以分为2类：
基于信息检索的问答系统和基于语义分析的问答系
统．其中，前者的主要代表是Jacana
Freebase系统∞ 和华盛顿大学的Paralex系统4；后者的主要代表是
斯坦福大学的SEMPRE系统》，分别介绍如下：
1)基于信息检索的问答系统的基本思路是首
①https：／，code．google．com／p／jacana
②http：／，knowltall．cs．washingt。n．edu／paralex
③http：／／www—nlp．stanford．edu／s。ftware
先将问题转变为一个基于知识库的结构化查询，从
知识库中抽取与问题中实体相关的信息来生成多个
候选答案，然后再从候选答案中识别出正确答案．
Yao等人_7”j基于Freebase知识库，对于一个给定的
问题首先识别其中的疑问词、问题焦点词(暗示答案
的类型)、问题主题词(知识库中的节点，即实体)；识
别问题中表示关系的词，并将关系词映射成
Freebase中的关系谓词；根据问题主题词在
Freebase知识库找到对应的节点和其相关的其他节
点，以相关节点作为候选答案，遍历所有相关节点的
属性和关系类型；从相关节点中识别出与关系词对
应的节点作为答案．Berant等人邓明基于Freebase
知识库，将给定问题转化为多个逻辑形式(109ic
form)；根据抽取出的逻辑形式依据某种模式产生
相对应的问题；计算产生的问题与原来输入问题的
相似度．
2)基于语义分析的问答系统的基本思路是首
先通过语义分析正确理解问题的含义，然后将问题
转变为知识库的精确查询，直接找到正确答案．
Fader等人』门基于Freebase和Probase知识库，首
先将给定的问题分解成小的问题，然后逐一进行解
答，最后将答案合并．Berant等人”?一基于Freebase
知识库，对于给定的问题，首先利用对齐规则将问题
中实体、关系词、疑问词映射成知识库中的实体与关
系谓词，然后将相邻的实体，关系谓词进行桥接，由
此产生新的谓词，最后将问题中的所有谓词取交集
形成一个精确的查询语句，再直接利用该查询得到
答案．
5问题与挑战
知识图谱是一个新概念，从2012年提出到现在
不过2年时间，然而通过对知识图谱构建技术体系
进行深入观察和分析，可以看出它事实上是建立在
多个学科领域研究成果基础之上的一门实用技术，
堪称是信息检索(information
retrieval)、自然语言 处理(natural
language processing)、万维网 (wWW)和人工智能(artificial
intell遮ence)等领域 交汇处的理论研究热点和应用技术集大成者．
虽然谷歌的Knowledge
Vault和微软的Satori 等项目已经部分揭示出知识图谱技术的魅力和前景，
万方数据
 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问题包
括实体抽取、关系抽取以及属性抽取．其中，多语种、
开放领域的纯文本信息抽取问题是当前面临的重要
挑战．
2)在知识融合环节，如何实现准确的实体链接
是一个主要挑战．虽然关于实体消歧和共指消解技
术的研究已经有很长的历史，然而迄今为止所取得
的研究成果距离实际应用还有很大距离．主要的研
究问题包括开放域条件下的实体消歧、共指消解、外
部知识库融合和关系数据库知识融合等问题．当前
受到学术界普遍关注的问题是如何在上下文信息受
限(短文本、跨语境、跨领域等)条件下，准确地将从
文本中抽取得到的实体正确链接到知识库中对应的
实体．
3)知识加工是最具特色的知识图谱技术，同时
也是该领域最大的挑战之所在．主要的研究问题包
括：本体的自动构建、知识推理技术、知识质量评估
手段以及推理技术的应用．目前，本体构建问题的研
究焦点是聚类问题，对知识质量评估问题的研究则
主要关注建立完善的质量评估技术标准和指标体
系．知识推理的方法和应用研究是当前该领域最为(g
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Bfilename220
.知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf(i
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�文本中抽取得到的实体正确链接到知识库中对应的
实体．
3)知识加工是最具特色的知识图谱技术，同时
也是该领域最大的挑战之所在．主要的研究问题包
括：本体的自动构建、知识推理技术、知识质量评估
手段以及推理技术的应用．目前，本体构建问题的研
究焦点是聚类问题，对知识质量评估问题的研究则
主要关注建立完善的质量评估技术标准和指标体
系．知识推理的方法和应用研究是当前该领域最为
困难，同时也是最为吸引人的问题，需要突破现有技
术和思维方式的限制，知识推理技术的创新也将对
知识图谱的应用产生深远影响．
4)在知识更新环节，增量更新技术是未来的发
展方向，然而现有的知识更新技术严重依赖人丁干
预．可以预见随着知识图谱的不断积累，依靠人工制
定更新规则和逐条检视的旧模式将会逐步降低比
重，自动化程度将不断提高，如何确保自动化更新的
有效性，是该领域面临的又一重大挑战．
5)最具基础研究价值的挑战是如何解决知识
的表达、存储与查询问题，这个问题将伴随知识图谱
技术发展的始终，对该问题的解决将反过来影响前
面提出的挑战和关键问题．当前的知识图谱主要采
用图数据库进行存储，在受益于图数据库带来的查
询效率的同时，也失去了关系型数据库的优点，如
SQL语言支持和集合查询效率等．在查询方面，如
何处理自然语言查询，对其进行分析推理，翻译成知
识图谱可理解的查询表达式以及等价表达式等也都
是知识图谱应用需解决的关键问题．
6
结束语 互联网正从包含网页和网页之问超链接的文档
万维网(Web
of document)转变成包含大量描述各 种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(web
of data)．知识图谱作为下一代智能搜索的核心关键技
术，具有重要的理论研究价值和现实的实际应用价
值．本文从知识图谱构建的视角，对知识图谱的内
涵，以及知识图谱构建关键技术的研究发展现状进
行了全面调研和深入分析，并对知识图谱构建工作
面临的重要挑战和关键问题进行了总结．
知识图谱的重要性不仅在于它是一个全局知识
库，是支撑智能搜索和深度问答等智能应用的基础，
而且在于它是一把钥匙，能够打开人类的知识宝库，
为许多相关学科领域开启新的发展机会．从这个意
义上来看，知识图谱不仅是一项技术，更是一项战略
资产．本文的主要目的是介绍和宣传这项技术，希望
吸引更多人重视和投入这项研究工作．
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Qiao。 born in 1974． PhD， associate professor．
Member of China Computer Fcderation．
His main research interests include
machine 1earning． data mining， nat
ural 1anguage processing， and social network
analysis． Li
Yang，born in 1990． Master，student member
of China Computer Federation． His
main research interests include knowledge
graph， machine learning and natural
language processing(kedashqs@ 】63．com)．
Duan
H蚰g， born in 1974． Master， lecturer．
His main research interests include
machine learning and data mining， natural
language processing， and social network
analysis(dhpro@sina．com)． Liu
Yao， born in 1978． PhD， lecturer． Member
of China Computer Federation． Her
main research interests include social network
analysis，data mining，and network measurement(1iuyao@uestc．edu．cn)．
Qin
Zhiguang， born in 1956． PhD， professor．
Senior member of China Computer(g
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�text�2�
�main research interests include social network
analysis，data mining，and network measurement(1iuyao@uestc．edu．cn)．
Qin
Zhiguang， born in 1956． PhD， professor．
Senior member of China Computer
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computing(qinzg@uestc．edu．cn)． 趸黧睽一豆一譬
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Bfilename220
.知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf(i
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�开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行整合，为高校、科研、大模型、AI等政企客户提供专业算力云服务，形成“云+网+算+应用”的一体化解决方案。在2021年，我们荣幸地成为阿里云计算的合作伙伴，致力于提供算力应用、算力网络、算网一体的产品和服务，同时为芯片、教育科研等企业提供优质的算力服务。2022年，我们与国家超级计算济南中心以及中信网络有限公司签署了战略合作协议，并成功推出了“Kboss”算网平台。在2023年，我们的平台进一步发展，成功引入火山引擎、百度智能云。目前，我们已成为阿里云、江苏未来网络集团的战略合作伙伴。同时，我们深耕“算力+教育”赛道，持续推进高校算力平台项目，积极建设学校算力网络节点，目前已经成功开拓了27所高校。公司提供新一代算力云应用服务模式，通过自主研发的开元算力云应用服务平台，整合算力资源和算法应用，利用创新算力调度化和确定性网络技术，针对现代社会对智能化和数字化需求，形成包括算力云服务、算力网络和算力应用的全场景解决方案。旨在为政府和企业提供"技术+资源+场景+运营”的产业互联网算力云应用服务平台，实现以算力云服务推动数字经济的发展。开元云科技自成立以来得到了包括工信部、教育部、全国高校学会、国家超算中心以及南京未来网络研究院等政府机构、科研机构的大力支持，合作领域包括“东数西算、大科学计算、存算分离、芯算一体及国产工业软件SaaS化”，覆盖人工智能、芯片仿真、生物制药、工业仿真、材料研发、精尖制造、海洋勘探以及气象监测等高科技领域。(g
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�)1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套Web语义知识库。知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力，可为万维网上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之网”愿景成为了可能。


2. 知识图谱定义
知识图谱：是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱通过对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。
知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式。所谓自顶向下构建是借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中；所谓自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入到知识库中。
3. 数据类型和存储方式
知识图谱的原始数据类型一般来说有三类（也是互联网上的三类原始数据）：
结构化数据（Structed Data）：如关系数据库
半结构化数据（Semi-Structed Data）：如XML、JSON、百科
非结构化数据（UnStructed Data）：如图片、音频、视频、文本
如何存储上面这三类数据类型呢？一般有两种选择，一个是通过RDF（资源描述框架）这样的规范存储格式来进行存储，还有一种方法，就是使用图数据库来进行存储，常用的有Neo4j等。
4. 知识图谱的架构
知识图谱在架构上分，可以分为逻辑架构和技术架构。
4.1 逻辑架构
知识图谱在逻辑上可分为模式层与数据层两个层次。
模式层构建在数据层之上，是知识图谱的核心，通常采用本体库来管理知识图谱的模式层。本体是结构化知识库的概念模板，通过本体库而形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。
模式层：实体-关系-实体，实体-属性-性值
数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。如果用(实体1，关系，实体2)、(实体、属性，属性值)这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储介质，例如开源的Neo4j、Twitter的FlockDB、sones的GraphDB等。
数据层：比尔盖茨-妻子-梅琳达·盖茨，比尔盖茨-总裁-微软
5. 信息抽取
信息抽取（infromation extraction）是知识图谱构建的第1步，其中的关键问题是：如何从异构数据源中自动抽取信息得到候选指示单元？
信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。
涉及的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取。

5.1 实体抽取(Entity Extraction)
实体抽取又称为命名实体识别（named entity recognition，NER），是指从文本数据集中自动识别出命名实体。实体抽取的质量（准确率和召回率）对后续的知识获取效率和质量影响极大，因此是信息抽取中最为基础和关键的部分。

2012年Ling等人归纳出112种实体类别，并基于条件随机场CRF进行实体边界识别，最后采用自适应感知机算法实现了对实体的自动分类，取得了不错的效果。
但是随着互联网中内容的动态变化，采用人工预定义实体分类体系的方式已经很难适应时代的需求，因此提出了面向开放域的实体识别和分类研究。
在面向开放域的实体识别和分类研究中，不需要（也不可能）为每个领域或者每个实体类别建立单独的语料库作为训练集。因此，该领域面临的主要挑战是如何从给定的少量实体实例中自动发现具有区分力的模型。
一种思路是根据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型处理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新实体建模，迭代地生成实体标注语料库。
另一种思路是利用搜索引擎的服务器日志，事先并不给出实体分类等信息，而是基于实体的语义特征从搜索日志中识别出命名实体，然后采用聚类算法对识别出的实体对象进行聚类。(g
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�5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核函数的有监督学习方法
4.研究重点转向半监督和无监督
5.开始研究面向开放域的信息抽取方法
6.将面向开放域的信息抽取方法和面向封闭领域的传统方法结合

5.3 属性抽取(Attribute Extraction)
属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息。例如针对某个公众人物，可以从网络公开信息中得到其昵称、生日、国籍、教育背景等信息。属性抽取技术能够从多种数据来源中汇集这些信息，实现对实体属性的完整勾画。
将实体的属性视作实体与属性值之间的一种名词性关系，将属性抽取任务转化为关系抽取任务。
基于规则和启发式算法，抽取结构化数据
基于百科类网站的半结构化数据，通过自动抽取生成训练语料，用于训练实体属性标注模型，然后将其应用于对非结构化数据的实体属性抽取。
采用数据挖掘的方法直接从文本中挖掘实体属性和属性值之间的关系模式，据此实现对属性名和属性值在文本中的定位。

6. 知识融合
通过信息抽取，我们就从原始的非结构化和半结构化数据中获取到了实体、关系以及实体的属性信息。
如果我们将接下来的过程比喻成拼图的话，那么这些信息就是拼图碎片，散乱无章，甚至还有从其他拼图里跑来的碎片、本身就是用来干扰我们拼图的错误碎片。
拼图碎片（信息）之间的关系是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性；
拼图（知识）中还存在大量冗杂和错误的拼图碎片（信息）
那么如何解决这一问题，就是在知识融合这一步里我们需要做的了。
知识融合包括2部分内容：实体链接，知识合并
6.1 实体链接
实体链接（entity linking）：是指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正确实体对象的操作。
其基本思想是首先根据给定的实体指称项，从知识库中选出一组候选实体对象，然后通过相似度计算将指称项链接到正确的实体对象。
研究历史：
1.仅关注如何将从文本中抽取到的实体链接到知识库中，忽视了位于同一文档的实体间存在的语义联系。
2.开始关注利用实体的共现关系，同时将多个实体链接到知识库中。即集成实体链接（collective entity linking）
实体链接的流程：
1.从文本中通过实体抽取得到实体指称项。
2.进行实体消歧和共指消解，判断知识库中的同名实体与之是否代表不同的含义以及知识库中是否存在其他命名实体与之表示相同的含义。
在确认知识库中对应的正确实体对象之后，将该实体指称项链接到知识库中对应实体。
实体消歧：专门用于解决同名实体产生歧义问题的技术，通过实体消歧，就可以根据当前的语境，准确建立实体链接，实体消歧主要采用聚类法。其实也可以看做基于上下文的分类问题，类似于词性消歧和词义消歧。
共指消解：主要用于解决多个指称对应同一实体对象的问题。在一次会话中，多个指称可能指向的是同一实体对象。利用共指消解技术，可以将这些指称项关联（合并）到正确的实体对象，由于该问题在信息检索和自然语言处理等领域具有特殊的重要性，吸引了大量的研究努力。共指消解还有一些其他的名字，比如对象对齐、实体匹配和实体同义。(g
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�6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关系数据库，在知识图谱构建过程中，一个重要的高质量知识来源是企业或者机构自己的关系数据库。为了将这些结构化的历史数据融入到知识图谱中，可以采用资源描述框架（RDF）作为数据模型。业界和学术界将这一数据转换过程形象地称为RDB2RDF，其实质就是将关系数据库的数据换成RDF的三元组数据。
7.1 本体构建
本体（ontology）是指工人的概念集合、概念框架，如“人”、“事”、“物”等。
本体可以采用人工编辑的方式手动构建（借助本体编辑软件），也可以以数据驱动的自动化方式构建本体。因为人工方式工作量巨大，且很难找到符合要求的专家，因此当前主流的全局本体库产品，都是从一些面向特定领域的现有本体库出发，采用自动构建技术逐步扩展得到的。
自动化本体构建过程包含三个阶段：
1.实体并列关系相似度计算
2.实体上下位关系抽取
3.本体的生成
比如对下面这个例子，当知识图谱刚得到“阿里巴巴”、“腾讯”、“手机”这三个实体的时候，可能会认为它们三个之间并没有什么差别，但当它去计算三个实体之间的相似度后，就会发现，阿里巴巴和腾讯之间可能更相似，和手机差别更大一些。
这就是第一步的作用，但这样下来，知识图谱实际上还是没有一个上下层的概念，它还是不知道，阿里巴巴和手机，根本就不隶属于一个类型，无法比较。因此我们在实体上下位关系抽取这一步，就需要去完成这样的工作，从而生成第三步的本体。
当三步结束后，这个知识图谱可能就会明白，“阿里巴巴和腾讯，其实都是公司这样一个实体下的细分实体。它们和手机并不是一类。”(g
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�7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，那么我们就可以将AD两个关联起来。除此之外，我们还可以去思考，串联里有一环是B是C的主席，那么B是C的CEO、B是C的COO，是不是也可以作为这个推理策略的一环呢？
当然知识推理的对象也并不局限于实体间的关系，也可以是实体的属性值，本体的概念层次关系等。
推理属性值：已知某实体的生日属性，可以通过推理得到该实体的年龄属性；
推理概念：已知(老虎，科，猫科)和（猫科，目，食肉目）可以推出（老虎，目，食肉目）
这一块的算法主要可以分为3大类，基于逻辑的推理、基于图的推理和基于深度学习的推理。
7.3 质量评估
质量评估也是知识库构建技术的重要组成部分，这一部分存在的意义在于：可以对知识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识来保障知识库的质量。
8. 知识更新
从逻辑上看，知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。
概念层的更新是指新增数据后获得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库的概念层中。
数据层的更新主要是新增或更新实体、关系、属性值，对数据层进行更新需要考虑数据源的可靠性、数据的一致性（是否存在矛盾或冗杂等问题）等可靠数据源，并选择在各数据源中出现频率高的事实和属性加入知识库。
知识图谱的内容更新有两种方式：
全面更新：指以更新后的全部数据为输入，从零开始构建知识图谱。这种方法比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人力资源进行系统维护；
增量更新：以当前新增数据为输入，向现有知识图谱中添加新增知识。这种方式资源消耗小，但目前仍需要大量人工干预（定义规则等），因此实施起来十分困难。
9. 总结
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更好的组织、管理和利用海量信息的方式。目前的知识图谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理（Siri）以及深度问答系统（Watson），支撑这些应用的核心技术正是知识图谱技术。
在智能语义搜索中，当用户发起查询时，搜索引擎会借助知识图谱的帮助对用户查询的关键词进行解析和推理，进而将其映射到知识图谱中的一个或一组概念之上，然后根据知识图谱的概念层次结构，向用户返回图形化的知识结构，这就是我们在谷歌和百度的搜索结果中看到的知识卡片。
在深度问答应用中，系统同样会首先在知识图谱的帮助下对用户使用自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的查询语句，然后在知识图谱中查询答案。比如，如果用户提问：『如何判断是否感染了埃博拉病毒？』，则该查询有可能被等价变换为『埃博拉病毒的症状有哪些？』，然后再进行推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如（埃博拉，症状，？）和（埃博拉，征兆，？）等。如果由于知识库不完善而无法通过推理解答用户的问题，深度问答系统还可以利用搜索引擎向用户反馈搜索结果，同时根据搜索结果更新知识库，从而为回答后续的提问提前做出准备。(g
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�开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行整合，为高校、科研、大模型、AI等政企客户提供专业算力云服务，形成“云+网+算+应用”的一体化解决方案。在2021年，我们荣幸地成为阿里云计算的合作伙伴，致力于提供算力应用、算力网络、算网一体的产品和服务，同时为芯片、教育科研等企业提供优质的算力服务。2022年，我们与国家超级计算济南中心以及中信网络有限公司签署了战略合作协议，并成功推出了“Kboss”算网平台。在2023年，我们的平台进一步发展，成功引入火山引擎、百度智能云。目前，我们已成为阿里云、江苏未来网络集团的战略合作伙伴。同时，我们深耕“算力+教育”赛道，持续推进高校算力平台项目，积极建设学校算力网络节点，目前已经成功开拓了27所高校。公司提供新一代算力云应用服务模式，通过自主研发的开元算力云应用服务平台，整合算力资源和算法应用，利用创新算力调度化和确定性网络技术，针对现代社会对智能化和数字化需求，形成包括算力云服务、算力网络和算力应用的全场景解决方案。旨在为政府和企业提供"技术+资源+场景+运营”的产业互联网算力云应用服务平台，实现以算力云服务推动数字经济的发展。开元云科技自成立以来得到了包括工信部、教育部、全国高校学会、国家超算中心以及南京未来网络研究院等政府机构、科研机构的大力支持，合作领域包括“东数西算、大科学计算、存算分离、芯算一体及国产工业软件SaaS化”，覆盖人工智能、芯片仿真、生物制药、工业仿真、材料研发、精尖制造、海洋勘探以及气象监测等高科技领域。(g
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�计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowledge
Graph Construction Techniques I，iu
Qiao，I，i Yang，Duan Hong，Liu Yao，and Qin Zhiguang (Sf^ooZ
o，J竹。内r，玎口fio”dnd So厂r伽rP E竹gi行PPri卵g，U柠iuPrsif_)J o厂EZP(’fr072if SfiP”(、P以门c，TPf^”(JZogy o。厂C^j”n，CAP”gd“ 610054)
Abstract
Google’s knowledge graph technology has drawn a lot of research attentions in recent years． However，due
to the 1imited public disclosure of technical details，people find it difficult to understand the
connotation and Value of this technology． In this paper，we introduce the key techniques involved in
the construction of knowledge graph in a bottom—up way， star“ng from a clearly defined concept and
a technical architecture of the knowledge graph． Firstly，we describe in detail the definition and connotati。n
of the knowledge graph， and then we propose the technical framework for knowledge graph
construction， in which the construction process is divided into three levels according to the abstract
level of the input knowledge materiaIs， including the information extraction 1ayer， the knowledge
iIllegration 1ayer， and the knowledge processing layer， respectively． Secondly， the research
status of the key technologies for each 1evel are surVeyed comprehensiVely and also investigated
critically for the purposes of gradually revealing the mysteries of the knowledge graph technology，the
state—of—the art progress， and its relationship with related disciplines． Finally， five major
research challenges in this area are summarized，and the corresponding key research issues are highlighted．
Key
words knowledge graph；semantic Web；information retrieval； semantic search engine；natural language
processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输(g
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�text�2�
�processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的关键技术的研究现状进行分类说明，逐步揭示知识图谱技术的奥秘，及其与相关学科领域的
关系；3)对知识图谱构建技术当前面临的重大挑战和关键问题进行了总结．
关键词知识图谱；语义网；信息检索；语义搜索引擎；自然语言处理
中图法分类号TPl8
收稿日期：2014
11 06；修回日期：201 5 04 08 基金项目：国家“八六i”高技术研究发展计划基金项目(2011AAo】0706)；围家自然科学基金项目(611330l
6，61272527)；教育部巾国移动 科研基金项目(MCM2012】041)
Thls
work was supported by the National High Technology Research and Develupmer儿 Progra n1。f C11ina (863 Program) (20llAA010706)，the
National Natural Science Foundation of China(61133016，61272527)， and Ministrv of Educatlon- ChinaMoblie
Communications Corporation Research Funds(MCM20121041)． 
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.知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf(i
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�&刘
峤等：知识图谱构建技术综述 信息技术的发展不断推动着互联网技术的变
革，web技术作为互联网时代的标志性技术，正处
于这场技术变革的核心．从网页的链接(Web
1．o) 到数据的链接(1inked
data)，web技术正在逐步朝 向web之父Berners—I。ee
E设想中的语义网络 (semantic
web)演变． 根据W3C的解释，语义网络是一张数据构成
的网络(web
of data)，语义网络技术向用户提供的是 一个查询环境，其核心要义是以图形的方式向用户返
回经过加工和推理的知识也．而知识图谱(knowledge
graph)技术则是实现智能化语义检索的基础和桥
梁．传统搜索引擎技术能够根据用户查询快速排序
网页，提高信息检索的效率．然而，这种网页检索效
率并不意味着用户能够快速准确地获取信息和知
识，对于搜索引擎反馈的大量结果，还需要进行人工
排查和筛选．随着互联网信息总量的爆炸性增长，这
种信息检索方式已经很难满足人们全面掌控信息资
源的需求，知识图谱技术的出现为解决信息检索问
题提供了新的思路．
知识图谱的概念是由谷歌公司提出的．2012年
5月17日，谷歌发布知识图谱项目，并宣布以此为
基础构建下一代智能化搜索引擎．该项目始于2010
年谷歌收购Metaweb公司，并籍此获得了该公司的
语义搜索核心技术，其中的关键技术包括从互联网
的网页中抽取出实体及其属性信息，以及实体间的
关系．这些技术特别适用于解决与实体相关的智能
问答问题，由此创造出一种全新的信息检索模式．
虽然知识图谱的概念较新，但它并非是一个全
新的研究领域．早在2006年，Berners—I。ee就提出了
数据链接(1inked
data)的思想，呼吁推广和完善相 关的技术标准如URl(uniform
resource identifier)， RDF(resource
description framework)，()WL(Web ontology
language)，为迎接语义网络时代的到来做 好准备④．随后掀起了一场语义网络研究热潮，知识
图谱技术正是建立在相关的研究成果之上的，是对
现有语义网络技术的一次扬弃和升华．
我国对于中文知识图谱的研究已经起步，并取
得了许多有价值的研究成果．早期的中文知识库主
①http：／／www．w3．org／standards／semanticweb／data
②http：／／www．w3．org／DeslgnIssues／LinkedData．htm
③http：／／xlore．。rg／index．actl。n
④http：／／zhish
apexlab．org ⑤http：／／gdm．fudan．edu．cn
⑥http：／／en．wikipedia．org／wikl／Knowledge—Graph
要采用人工编辑的方式进行构建，例如中国科学院
计算机语言信息中心董振东领导的知网(HowNet)
项目，其知识库特点是规模相对较小、知识质量高、
但领域限定性较强．由于中文知识图谱的构建对中
文信息处理和检索具有重要的研究和应用价值，近
年来吸引了大量的研究．例如在业界，出现了百度知
心、搜狗知立方等商业应用．在学术界，清华大学建
成了第1个大规模中英文跨语言知识图谱XLore④、
中国科学院计算技术研究所基于开放知识网络
(OpenKN)建立了“人立方、事立方、知立方”原型系
统、中国科学院数学与系统科学研究院陆汝钤院士
提出知件(Knowware)的概念、上海交通大学构建
并发布了中文知识图谱研究平台zhis
hi．me④、复旦 大学GDM实验室。推出的中文知识图谱项目等[2一，
这些项目的特点是知识库规模较大，涵盖的知识领
域较广泛，并且能为用户提供一定的智能搜索及问
答服务．
随着近年来谷歌知识图谱相关产品的不断上
线，这一技术也引起了业界和学术界的广泛关注．它
究竟是概念的炒作还是如谷歌所宣称的那样是下一
代搜索引擎的基石，代表着互联网技术发展的未来
方向?为了回答这一问题，首先需要对知识图谱技
术有完整深刻的理解．本文的目的就是从知识图谱
的构建角度出发，深度剖析知识图谱概念的内涵和
发展历程，帮助感兴趣的读者全面了解和认识该技
术，从而客观地做出判断．
1
知识图谱的定义与架构 维基百科对知识图谱给出的词条解释仍然沿用
了谷歌的定义，即：知识图谱是谷歌用于增强其搜索
引擎功能的辅助知识库．然而从业界的发展动态来
看，这个定义显得过于简单．微软在2013年7月发布
了自己的Satori知识库之后，必应(Bing)搜索引擎
产品的高级主管weitz公开表示，发布Satori只是
表明微软已有类似的技术，然而目前这一技术本身
还存在许多问题，微软希望取得领导地位，而不是追(g
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�text�2�
�了谷歌的定义，即：知识图谱是谷歌用于增强其搜索
引擎功能的辅助知识库．然而从业界的发展动态来
看，这个定义显得过于简单．微软在2013年7月发布
了自己的Satori知识库之后，必应(Bing)搜索引擎
产品的高级主管weitz公开表示，发布Satori只是
表明微软已有类似的技术，然而目前这一技术本身
还存在许多问题，微软希望取得领导地位，而不是追
随谷歌@．这一表态，折射出该领域背后的技术竞争
万方数据(g
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Bfilename220
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�text�2�
�计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．Apple
Siri，Go091e Now等当前流行 的智能助理应用正是分别建立在W01framAlpha知
识库和谷歌的知识图谱基础之上．值得注意的是：国
内也涌现出一些知识图谱产品和应用，如搜狗的知
立方，侧重于图的逻辑推理计算，能够利用基于语义
网三元组推理补充实体数据，对用户查询进行语义
理解以及句法分析等。3]．
Table
1 Knowledge Graph and Similar Products 表1
知识图谱及相关类似产品 从表1可以看出，除传统搜索服务提供商之外，
包括Facebook，Apple，IBM等互联网领军企业也加
入了竞争．由于相关技术和标准尚未成熟，其应用也
处于探索阶段，因此知识图谱的概念目前仍处在发
展变化的过程中，通过对现有的研究成果进行比较
和提炼，本文提出知识图谱的定义．
1．1知识图谱的定义
定义1．知识图谱．是结构化的语义知识库，用
于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关
系．其基本组成单位是“实体一关系一实体”三元组，以
及实体及其相关属性一值对，实体间通过关系相互联
结，构成网状的知识结构．
通过知识图谱，可以实现Web从网页链接向概
念链接转变，支持用户按主题而不是字符串检索，从
而真正实现语义检索．基于知识图谱的搜索引擎，能
够以图形方式向用户反馈结构化的知识，用户不必
浏览大量网页，就可以准确定位和深度获取知识．
定义1包含3层含义：
1)知识图谱本身是一个具有属性的实体通过
关系链接而成的网状知识库．从图的角度来看，知识
图谱在本质上是一种概念网络，其中的节点表示物
理世界的实体(或概念)，而实体间的各种语义关系
则构成网络中的边．由此，知识图谱是对物理世界的
一种符号表达．
2)知识图谱的研究价值在于，它是构建在当前
Web基础之上的一层覆盖网络(overlay
network)， 借助知识图谱，能够在Web网页之上建立概念间的
链接关系，从而以最小的代价将互联网中积累的信
息组织起来，成为可以被利用的知识．
3)知识图谱的应用价值在于，它能够改变现有
的信息检索方式，一方面通过推理实现概念检索(相
对于现有的字符串模糊匹配方式而言)；另一方面以
图形化方式向用户展示经过分类整理的结构化知
识，从而使人们从人工过滤网页寻找答案的模式中
解脱出来．
1．2知识图谱的架构
知识图谱的架构，包括知识图谱自身的逻辑结
构以及构建知识图谱所采用的技术(体系)架构，后
者是本文讨论的重点．
首先介绍知识图谱的逻辑结构，从逻辑上将知
识图谱划分为2个层次：数据层和模式层．在知识图
谱的数据层，知识以事实(fact)为单位存储在图数
据库．例如谷歌的Graphd和微软的Trinity都是典
型的图数据库．如果以“实体一关系一实体”或者“实
体一属性～性值”三元组作为事实的基本表达方式，则
存储在图数据库中的所有数据将构成庞大的实体关
系网络，形成知识的“图谱”．
模式层在数据层之上，是知识图谱的核心．在模
式层存储的是经过提炼的知识，通常采用本体库来
管理知识图谱的模式层，借助本体库对公理、规则和
万方数据(g
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Bfilename220
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�text�2�
�刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发，采用一系列自动
或半自动的技术手段，从原始数据中提取出知识要
素(即事实)，并将其存入知识库的数据层和模式层
的过程．这是一个迭代更新的过程，根据知识获取的
逻辑，每一轮迭代包含3个阶段：信息抽取、知识融
合以及知识加工．
Knowled薛Graph
Constmctlon／Update Process 闹
l
stmctea。ata
Knowledge KnOwledge ■b Fusjon
Infbrence ＼＼ At证bute
、 『 | Semi．StructllredExtIactlon Coreference 、 r (——L—1 DataRelatlOn
Resolution UnStnlctured
ExtractiOn —÷ —+ Qua】lty —÷ Knowledge Entltv
EvaluatlOn Graph Data
Enti“ Disamb guanon f Extraction、l
ontolo影 7l
Extraction I一一一一．一一一一一一一一…一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一．。一一一一一．一．一一一一一J
Data
AcquiSitlon 【nfo丽ation Knowledge Fusion Knowledge Acquisjtion
Processing Fig．
1 Technical architecture of knowledge graph． 图1
知识图谱的技术架构 知识图谱有自顶向下和自底向上2种构建方
式．所谓自顶向下构建是指借助百科类网站等结构
化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加
入到知识库中；所谓自底向上构建，则是借助一定的
技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选
择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入
到知识库中．
在知识图谱技术发展初期，多数参与企业和科
研机构都是采用自顶向下的方式构建基础知识库，
例如，Freebase项目就是采用维基百科作为主要数
据来源．随着自动知识抽取与加工技术的不断成熟，
目前的知识图谱大多采用自底向上的方式构建，其
中最具影响力的例子包括谷歌的Knowledge
Vault 和微软的Satori知识库，都是以公开采集的海量网
页数据为数据源，通过自动抽取资源的方式来构建、
丰富和完善现有的知识库．
因此，本文主要介绍自底向上的知识图谱构建
技术，按照知识获取的过程分为3个层次：信息抽
取、知识融合以及知识加工．
2知识图谱的构建技术
如1．2节所述，采用自底向上的方式构建知识
图谱的过程是一个迭代更新的过程，每一轮更新包
括3个步骤：1)信息抽取，即从各种类型的数据源中
提取出实体(概念)、属性以及实体间的相互关系，在
此基础上形成本体化的知识表达；2)知识融合，在获
得新知识之后，需要对其进行整合，以消除矛盾和歧
义，比如某些实体可能有多种表达，某个特定称谓也
许对应于多个不同的实体等；3)知识加工，对于经过
融合的新知识，需要经过质量评估之后(部分需要人
工参与甄别)，才能将合格的部分加入到知识库中，
以确保知识库的质量．新增数据之后，可以进行知识
推理、拓展现有知识、得到新知识．
2．1
信息抽取 信息抽取(information
extraction)是知识图谱 构建的第1步，其中的关键问题是如何从异构数据
源中自动抽取信息得到候选知识单元．信息抽取是
万方数据(g
� evector"� �� 
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$43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150(f
�*text�*2�*
�*计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大，因此是信息
抽取中最为基础和关键的部分．
早期对实体抽取方法的研究主要面向单一领域
(如特定行业或特定业务)，关注如何识别出文本中
的人名、地名等专有名词和有意义的时间等实体信
息_。．1991年，Rau【6l采用启发式算法与人工编写规
则相结合的方法，首次实现了从文本中自动抽取公
司名称的实体抽取原型系统．然而，基于规则的方法
具有明显的局限性，不仅需要耗费大量人力，而且可
扩展性较差，难以适应数据的变化．随后．人们开始
尝试采用统计机器学习方法辅助解决命名实体抽取
问题，例如，I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Nearest
Ne波hbors)算法和条件随机场模型，实现了对
Twitter文本数据中包含实体的识别．然而迄今为
止，单纯基于有监督学习的实体抽取方法，在准确率
和召回率上的表现都不够理想，且算法的性能依赖
于训练样本的规模，对此类方法的发展形成了制约．
最近有学者采用有监督学习与规则(先验知识)相结
合的方法，取得了一些积极的研究成果，例如I．in等
人-8一采用字典辅助下的最大熵算法，在基于
Medline论文摘要的GENIA数据集上取得了实体
抽取准确率和召回率均超过70％的实验结果．
随着命名实体识别技术不断取得进展，学术界
开始关注开放域(Open
domain)的信息抽取问题，即 不再限定于特定的知识领域，而是面向开放的互联
网，研究和解决全网信息抽取问题．为此，需要首先
建立一个科学完整的命名实体分类体系，一方面用
于指导算法研究；另一方面便于对抽取得到的实体
数据进行管理．早在2002年，Sekine等人[9]就提出
了一个层次结构的命名实体分类体系，将网络中所
有的命名实体划分为150个分类．该项成果引起了
学术界对建立命名实体分类体系的重视，并对后续
的命名实体识别研究产生了深远的影响．2012年，
Ling等人[1叩借鉴Freebase的实体分类方法，归纳
出112种实体类别，并基于条件随机场模型进行实
体边界识别，最后采用自适应感知机算法实现了对
实体的自动分类，其实验结果显著优于Stanford
NER等当前主流的命名实体识别系统．
然而，互联网中的内容是动态变化的，Web
2．o 技术更进一步推动了互联网的概念创新，采用人丁
预定义实体分类体系的方式已经很难适应时代的需
求．面向开放域的实体抽取和分类技术能够较好地
解决这一问题，该方法的基本思想是对于任意给定
的实体，采用统计机器学习的方法，从目标数据集
(通常是网页等文本数据)中抽取出与之具有相似上
下文特征的实体，从而实现实体的分类和聚类[11I．
在面向开放域的实体识别和分类研究中，不需
要(也不可能)为每个领域或每个实体类别建立单独
的语料库作为训练集．因此，该领域面临的主要挑战
是如何从给定的少量实体实例中自动发现具有区分
力的模式．针对该问题，whitelaw等人[1纠提出了一
种迭代扩展实体语料库的解决方案，基本思路是根
据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型对处
理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新
实体建模，迭代地生成实体标注语料库．
另一种思路是通过搜索引擎的服务器日志获取
新出现的命名实体．例如Jain等人[1胡提出了一种面
向开放域的无监督学习算法，即事先并不给出实体
分类，而是基于实体的语义特征从搜索日志中识别
出命名实体，然后采用聚类算法对识别出的实体对
象进行聚类，该方法已经在搜索引擎技术中得到应
用，用于根据用户输入的关键字自动补全信息．
2．1．2关系抽取
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散
的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关语料
中提取出实体之间的关联关系，通过关系将实体(概
念)联系起来，才能够形成网状的知识结构．研究关
系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽
取实体间的关系这一基本问题．
早期的关系抽取研究方法主要是通过人工构造
语法和语义规则，据此采用模式匹配的方法来识别
实体间的关系．这种方法有2点明显的不足：1)要求
制定规则的人具有良好的语言学造诣，并且对特定
领域有深入的理解和认知；2)规则制定工作量大，难
以适应丰富的语言表达风格，且难以拓展到其他领
域．为此学术界开始尝试采用统计机器学习方法，通
过对实体间关系的模式进行建模，替代预定义的语(g
� evector"� �� 
� ��#�$�;���'��<���@��;����%�<��=�m<楼����5(�8y�<j��sX<��;�o�Jz�<�E����.�}�����<J�9=��<��&M�����!��W;11=��s$=fK��i��<	L<z?z�s�����A=��;2�<�P<�T���<�����F��u��lg��<J�{Ƽ�G;pNY;	�ȸF�qx<.�K���C�Ի^�A�˼m�ټ.��<���������I=O���U<߻=��Q�3�=��]�<*�D<�w������B��.��<�ݬ<�w�<��j��L��߼ix�n������)&!�f=��Ƽ
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Bfilename220
.知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf(i
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�text�2�
�早期的关系抽取研究方法主要是通过人工构造
语法和语义规则，据此采用模式匹配的方法来识别
实体间的关系．这种方法有2点明显的不足：1)要求
制定规则的人具有良好的语言学造诣，并且对特定
领域有深入的理解和认知；2)规则制定工作量大，难
以适应丰富的语言表达风格，且难以拓展到其他领
域．为此学术界开始尝试采用统计机器学习方法，通
过对实体间关系的模式进行建模，替代预定义的语
法和语义规则．例如Kambhatla等人[1
4
3利用自然语 言中的词法、句法以及语义特征进行实体关系建模，
万方数据(g
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� Йn;�t�;�bh���?<$v�;�?<���<�<���<Pc�;��{�;~鼫AR�N��;��T<��,=��:�`d�^P�<fX����N=;�<Xu�<�⨼��s�G��@b��,�4��e7�<�1ȼ�we=�����m��gJ;�y�D�R��3���h=Ϫ�B9�;�KW<_�!��ុ,=���4�9�<�m�ȼ�솼?�ü_G��/��%]>���y�d(㼡����j��n���L8��,¼�M�<,�[��Ѽ�R=
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Bfilename220
.知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf(i
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;document_id(2&
$43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150(f
�)text�)2�)
�)刘
峤等：知识图谱构建技术综述 通过最大熵方法成功地实现了不借助规则硬编码的
实体关系抽取．
随后，出现了大量基于特征向量或核函数的有
监督学习方法．关系抽取的准确性也不断提高．例如，
刘克彬等人口朝借助知网(HowNet)提供的本体知识
库构造语义核函数，在开放数据集上对ACE定义
的6类实体关系进行抽取，准确率达到了88％．然
而，有监督学习方法也存在明显不足，为了确保算
法的有效性，需要人工标注大量的语料作为训练集．
因此，近年来的研究重点逐渐转向半监督和无监督
的学习方式．例如，Carlson等人。16
J提出了一种基于 Bootstrap算法的半监督学习方法，能够自动进行实
体关系建模．陈立玮等人～”。针对弱监督学习中标注
数据不完全可靠的问题，基于BOotstrapping算法设
计思想，提出了一种协同训练方法，通过向传统模型
中引入N—Gram特征进行协同训练，实现了对弱监
督关系抽取模型的强化，在中文和英文数据集上关
系抽取性能均得到了提升．Zhang等人¨8-采用基于
实例的无监督学习方法，在公开语料库上获得了较
好的实验结果，能够对实体问的雇佣关系、位置关系
以及生产关系等多元关系进行精准识别．
以上研究成果的共同特点是需要预先定义实体
关系类型，如雇佣关系、整体部分关系以及位置关系
等．然而在实际应用中，要想定义出一个完美的实体
关系分类系统是十分困难的．为了解决这一制约关
系抽取技术走向实际应用的关键问题，2007年，华
盛顿大学图灵中心的Banko等人Ⅶj提出了面向开放
域的信息抽取方法框架(open
information extraction， ()IE)，并发布了基于自监督(self—supervised)学习
方式的开放信息抽取原型系统(TextRunner)．该系
统采用少量人工标记数据作为训练集，据此得到一
个实体关系分类模型，再依据该模型对开放数据进
行分类，依据分类结果训练朴素贝叶斯模型来识别
“实体一关系一实体”三元组，经过大规模真实数据测
试，取得了显著优于同时期其他方法的结果．
面向开放域的关系抽取技术直接利用语料中的
关系词汇对实体关系进行建模，因此不需要预先指
定关系的分类，这是一个很大的进步，例如，wu等
人_2”o在0IE的基础上，发布了面向开放域信息抽取
的W()E系统，该系统能够利用维基百科网页信息
框(infobox)提供的属性信息，自动构造实体关系训
练集，性能优于早期的TextRunner系统，这项工作
也为批量构造高质量的训练语料提供了新的思路．
Fader等人口1。通过对TextRunner系统和w()E系
统的实体关系抽取结果进行分析，发现其中错误的
部分主要是一些无意义或不合逻辑的实体关系三元
组，据此引入语法限制条件和字典约束，采用先识别
关系指示词，然后再对实体进行识别的策略，有效提
高了关系识别准确率．Mausam等人[2纠针对上述系
统均无法识别非动词性关系的局限，通过引入上下
文分析技术，提出了一个支持非动词性关系抽取的
()II。LIE系统，有效提高了自动关系抽取的准确率和
召回率．
由于当前的面向开放域的关系抽取方法在准确
率和召回率等综合性能指标方面与面向封闭领域的
传统方法相比仍有一定的差距，因此有部分学者开
始尝试将两者的优势结合起来．例如Banko等人r23。
提出了一种基于条件随机场的关系抽取模型(H—
CRF)，当目标数据集中拥有的关系数量不大，而且
有预先定义好的实体关系分类模型可用的情况下，
采用传统的机器学习算法进行关系抽取，而对于没
有预先定义好的实体关系模型或者关系数量过多的
情况，则采用开放域关系抽取方法．微软公司人立方
项目所采用的StatSnowball模型也是基于这种策
略实现其关系抽取功能卫41．
当前流行的()IE系统在关系抽取方面存在2
个主要问题．1)当前研究的重点是如何提高二元实
体间关系(三元组模式)的抽取准确率和召回率，很
少考虑到在现实生活中普遍存在的高阶多元实体关
系；2)所采用的研究方法大多只关注发掘词汇或词
组之间的关系模式，而无法实现对隐含语义关系的
抽取．对此，学术界有着清醒的认识，例如Alan等
人％。采用N元关系模型对()IE系统进行改进，提
出了KRAKEN模型，能够有效提高()IE系统对多
元实体关系的识别能力．在隐含关系识别方面，
McCallum[2胡提出采用后期关系推理的方法，提高
()IE系统对隐含实体关系的发现能力．这些工作都
是该领域值得重视的研究动向，然而在OIE关系抽
取研究领域，要实现算法性能由量变到质变的飞跃，
还需要一段时间的积累．
2．1．3属性抽取
属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实
体的属性信息．例如针对某个公众人物，可以从网络(g
� evector"� �� 
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Bfilename220
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$43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150(f
�text�2�
�元实体关系的识别能力．在隐含关系识别方面，
McCallum[2胡提出采用后期关系推理的方法，提高
()IE系统对隐含实体关系的发现能力．这些工作都
是该领域值得重视的研究动向，然而在OIE关系抽
取研究领域，要实现算法性能由量变到质变的飞跃，
还需要一段时间的积累．
2．1．3属性抽取
属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实
体的属性信息．例如针对某个公众人物，可以从网络
公开信息中得到其昵称、生日、国籍、教育背景等信
息．属性抽取技术能够从多种数据来源中汇集这些
信息，实现对实体属性的完整勾画．
万方数据(g
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;document_id(2&
$43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150(f
�)text�)2�)
�)计算机研究与发展201
6，53(3) 由于可以将实体的属性视为实体与属性值之间
的一种名词性关系，因此也可以将属性抽取问题视
为关系抽取问题．例如郭剑毅等人口7。将人物属性抽
取问题转化为实体关系抽取问题，采用支持向量机
算法实现了人物属性抽取与关系预测模型．
百科类网站提供的半结构化数据是当前实体属
性抽取研究的主要数据来源．例如Suchanek等
人[2副设计了基于规则和启发式算法的属性抽取算
法，能够从Wikipedia和wordNet网页信息框中自
动提取属性名和属性值信息，据此得到了扩展性良
好的本体知识库(YAGO)，其抽取准确率高达
95％．受YAGO和Freebase项目的启发，DBpedia
项目以维基百科作为研究对象，从维基百科网页信
息框中抽取了超过458万个实体和超过30亿条实
体关系信息．作为I。inked
Data项目的重要组成部 分，DBpedia构建了一个维基百科之上的知识网络，
反过来促进了维基百科的应用创新，如关系查询、多
维度搜索等，DBpedia也因此成为了目前世界上最
庞大的多领域本体知识库之一[2…．
尽管可以从百科类网站获取大量实体属性数
据，然而这只是人类知识的冰山一角，还有大量的实
体属性数据隐藏在非结构化的公开数据中．如何从
海量非结构化数据中抽取实体属性是值得关注的理
论研究问题．一种解决方案是基于百科类网站的半
结构化数据，通过自动抽取生成训练语料，用于训练
实体属性标注模型，然后将其应用于对非结构化数
据的实体属性抽取∞0。；另一种方案是采用数据挖掘
的方法直接从文本中挖掘实体属性与属性值之问的
关系模式，据此实现对属性名和属性值在文本中的
定位．这种方法的基本假设是属性名和属性值之间
有位置上的关联关系，事实上在真实语言环境中，许
多实体属性值附近都存在一些用于限制和界定该属
性值含义的关键词(属性名)，在自然语言处理技术
中将这类属性称为有名属性，因此可以利用这些关
键字来定位有名属性的属性值∞¨．
2．2
知识融合 通过信息抽取，实现了从非结构化和半结构化
数据中获取实体、关系以及实体属性信息的目标，然
而，这些结果中可能包含大量的冗余和错误信息，数
据之间的关系也是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性．
因此有必要对其进行清理和整合．知识融合包括2
部分内容：实体链接和知识合并．通过知识融合，可
以消除概念的歧义，剔除冗余和错误概念，从而确保
知识的质量．
2．2．1
实体链接 实体链接(entity
linking)是指对于从文本中抽 取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正
确实体对象的操作¨2]．
实体链接的基本思想是首先根据给定的实体指
称项，从知识库中选出一组候选实体对象，然后通过
相似度计算将指称项链接到正确的实体对象．早期
的实体链接研究仅关注如何将从文本中抽取到的实
体链接到知识库中，忽视了位于同一文档的实体间
存在的语义联系，近年来学术界开始关注利用实体
的共现关系，同时将多个实体链接到知识库中，称为
集成实体链接(collective
entity linking)．例如Han 等人∞3。提出的基于图的集成实体链接方法，能够有
效提高实体链接的准确性．
实体链接的一般流程是：1)从文本中通过实体
抽取得到实体指称项；2)进行实体消歧和共指消解，
判断知识库中的同名实体与之是否代表不同的含义
以及知识库中是否存在其他命名实体与之表示相同
的含义；3)在确认知识库中对应的正确实体对象之
后，将该实体指称项链接到知识库中对应实体．
1)实体消歧
实体消歧(entity
disambiguation)是专门用于 解决同名实体产生歧义问题的技术．在实际语言环
境中，经常会遇到某个实体指称项对应于多个命名
实体对象的问题，例如“李娜”这个名词(指称项)可
以对应于作为歌手的李娜这个实体，也可以对应于
作为网球运动员的李娜这个实体，通过实体消歧，就
可以根据当前的语境，准确建立实体链接．实体消歧
主要采用聚类法．
聚类法是指以实体对象为聚类中心，将所有指
向同一目标实体对象的指称项聚集到以该对象为中
心的类别下．聚类法消歧的关键问题是如何定义实
体对象与指称项之间的相似度，常用方法有4种．
①空间向量模型(词袋模型)．典型的方法是取
当前语料中实体指称项周边的词构成特征向量，然
后利用向量的余弦相似度进行比较，将该指称项聚
类到与之最相近的实体指称项集合中．例如Bagga
等人一叫采用该方法，在MUC6(Message
Understanding Conference)数据集上取得了很高的消歧精度(F值
高达84．6％)．然而该方法的缺点在于没有考虑上
下文语义信息，这种信息损失会导致在某些情况下
算法性能恶化，如短文本分析．(g
� evector"� �� 
� f}��x=���|�<˩�%�$�lY=qֻ��F��&�<�U�a:�< Jɼ<1�<�F=�#<.1;SC?����;�9H�t❼�7�:��Z;��<,�<W#�;`����i� W�����<�#=an9�s��=�y�����ۚ��X�;/���*y�٣�<���<�=��=ʙ���;��¼b�<�"������f����v�F������;mE�_�8�>�껯R���Dm��e��J�z�/`����^<q"W�
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Bfilename220
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$43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150(f
�text�2�
�后利用向量的余弦相似度进行比较，将该指称项聚
类到与之最相近的实体指称项集合中．例如Bagga
等人一叫采用该方法，在MUC6(Message
Understanding Conference)数据集上取得了很高的消歧精度(F值
高达84．6％)．然而该方法的缺点在于没有考虑上
下文语义信息，这种信息损失会导致在某些情况下
算法性能恶化，如短文本分析．
②语义模型．该模型与空间向量模型类似，区
万方数据(g
� evector"� �� 
� ��/��漺������;���;T���+=m4g�^��:�S<dU����߼��<7�><��;ϥ<`{��h0���<-\���<c�y=���<�3=�-���8�"dU�W���D;p�=�|0<��8��]�=$��;�m���;*E�����l3��б�<e�-�<��v�<�I�΢f=~¼�j�<83���4���\��m;#��+�<j%c<��]��hU�<�@�#6<K]��%��3*���=��j����i<��#=����1=<<μRI'=a�^=���4����?��JŻ�+�=����<=�8�u�˼U5Ҷ�X뼕��������;�=�)�<�u=�:�*r�͊�<Rh=�z����JK��c���<8��<���<���;ӗ�<�r�<�+;M��r
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$43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150(f
�)text�)2�)
�)刘
峤等：知识图谱构建技术综述 别在于特征向量的构造方法不同。语义模型的特征
向量不仅包含词袋向量，而且包含一部分语义特征．
例如Pedersen等人[3玎采用奇异值分解技术对文本
向量空问进行分解，得到给定维度的浅层语义特征，
以此与词袋模型相结合，能够得到更精确的相似度
计算结果．
③社会网络模型．该模型的基本假设是物以类
聚、人以群分，在社会化语境中，实体指称项的意义
在很大程度上是由与其相关联的实体所决定的．建
模时，首先利用实体间的关系将与之相关的指称项
链接起来构成网络，然后利用社会网络分析技术计
算该网络中节点之间的拓扑距离(网络中的节点即
实体的指称项)，以此来判定指称项之间的相似度．
例如Malin等人¨6
3利用随机漫步模型对演员合作 网络数据进行实体消歧，得到了比基于文本相似度
模型更好的消歧效果．
④百科知识模型．百科类网站通常会为每个实
体(指称项)分配一个单独页面，其中包括指向其他
实体页面的超链接，百科知识模型正是利用这种链
接关系来计算实体指称项之间的相似度．例如Han
等人∞71利用维基百科条目之间的关联关系计算实
体指称项之间的相似度，实验结果表明这种方式能
够有效消除同名实体间的歧义．Bunescu等人【381以
维基百科作为知识库，基于实体所在页面的上下文
信息和指称项所在语料的上下文信息，利用词袋模
型构造特征向量作为实体链接时进行相似度比较的
依据，实现了实体消歧．在此基础上，Sen一”一进一步
采用主题模型作为相似度计算依据，在维基百科人
物数据集上获得了高达86％的消歧准确率．Shen
等人一”一提出的Linden模型则同时考虑到了文本相
似性和主题一致性，基于维基百科和wordnet知识
库，取得了当前最好的实体消歧实验结果．然而，由
于百科类知识库中的实体数非常有限，此类方法的
推广性较差．
为了充分利用海量公开数据中包含的实体区分
性证据，I。i等人臼?一基于生成模型提出了一种增量证
据挖掘算法，在Twitter数据集上实现了实体消歧
准确率的大幅提升．该方法降低了消歧算法对于知
识库的依赖，提供了一种很有希望的算法新思路．
实体消歧技术能够帮助搜索引擎更好地理解用
户的搜索意图，从而给出更好的上下文推荐结果，提
高搜索服务质量．其中还有一个很重要的问题是如
何对存在歧义的实体进行重要性评估，以确定推荐
内容的优先级．当前的主要研究思路是为实体赋予
权重，用于表示该实体出现的频率或先验概率．例如
Ratinov等人n1。通过统计维基百科中的实体出现的
频率以此作为实体推荐时排序的依据．()chs等
人“一则借助搜索引擎的关键词日志和DBpedia知
识库，构建了一个知名人物本体库，据此实现了一个
本体搜索引擎原型系统，为解决人物实体的重要性
评估提供了一种新的思路．
2)共指消解
共指消解(entity
resolution)技术主要用于解 决多个指称项对应于同一实体对象的问题．例如在
一篇新闻稿中，“Barack()bama”，“president()bama”，
“the
president”等指称项可能指向的是同一实体对 象，其中的许多代词如“he”，“him”等，也可能指向
该实体对象．利用共指消解技术，可以将这些指称项
关联(合并)到正确的实体对象．由于该问题在信息
检索和自然语言处理等领域具有特殊的重要性，吸
引了大量的研究努力，因此学术界对该问题有多种
不同的表述，典型的包括：对象对齐(object
alignment)、实体匹配(entity
matching)以及实体同 义(entity
synonyms)． 共指消解问题的早期研究成果主要来自自然语
言处理领域，近年来统计机器学习领域的学者越来
越多地参与到这项工作中．基于自然语言处理的共
指消解是以句法分析为基础的，代表性方法是Hobbs
算法和向心理论(centering
theory)．Hobbs算法是 最早的代词消解算法之一，主要思路是基于句法分
析树进行搜索，因此适用于实体与代词出现在同一
句子中的场景，有一定的局限性．早期的Hobbs算
法完全基于句法分析(朴素Hobbs算法)，后来则加
入了语义分析并沿用至今“一．向心理论的基本思想
是：将表达模式(utterance)视为语篇(discourse)的
基本组成单元，通过识别表达模式中的实体，可以获
得当前和后续语篇中的关注中心(实体)，根据语义
的局部连贯性和显著性，就可以在语篇中跟踪受关
注的实体“．向心理论的提出最初并不是为了解决
代词消解问题，而是为了对语篇中关注中心的局部
连贯性进行建模，因此它虽然一段时间内成为主要
的代词消解手段，但却不是最佳的理论模型．近年
来，学术界开始尝试在向心理论的基础上，利用词性(g
� evector"� �� 
� :��z��!����:��;����V��<t>��Q#<741<�eV�ctּ���6�#9�bd�2Q�^�<L���w�
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r�0��8�;���%=�ٖ��N�;,�<肞<a�Gc�7�Ƽ�O�7�<=�L=,�8<�Wݻ���;��;�h`:�ƈ;h�����n�4C=����9�2=�[�;xҡ=�D�⊋��t��}{w�y�ċ�<E�<���<�<��3�Ծ]�,���X�.�i]�<��ͻ�|&��#������¼�_{<�.��^P:��<�����<࢐�_c-=~�6��U�<��b��C�;Y=Z�!��%
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$43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150(f
�text�2�
�基本组成单元，通过识别表达模式中的实体，可以获
得当前和后续语篇中的关注中心(实体)，根据语义
的局部连贯性和显著性，就可以在语篇中跟踪受关
注的实体“．向心理论的提出最初并不是为了解决
代词消解问题，而是为了对语篇中关注中心的局部
连贯性进行建模，因此它虽然一段时间内成为主要
的代词消解手段，但却不是最佳的理论模型．近年
来，学术界开始尝试在向心理论的基础上，利用词性
标注和语法分析技术，提高实体消解方法的适用范
围和准确性．例如I．appin等人[4豇基于句法分析和
词法分析技术提出了消解算法，能够识别语篇中的
第3人称代词和反身代词等回指性代词在语篇中回
万方数据(g
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�&text�&2�&
�&590
计算机研究与发展2016，53(3) 指的对象，其性能优于Hobbs算法和基于向心理论
的实体消解方法．
随着统计机器学习方法被引入该领域，共指消
解技术进入了快速发展阶段．McCarthy等人～拍3首
次将C4．5决策树算法应用于解决共指消解问题，
结果在MUC一5公开数据集的多数任务中均取得了
优胜．Bean等人一”。通过实验发现，语义背景知识对
于构造共指消解算法非常有帮助，他们利用Utah
大学发布的AutoSlog系统从原始语料中抽取实体
上下文模式信息，应用Dempster—Shafer概率模型
对实体模式进行建模，在2个公开数据集上(MUC一
4的恐怖主义数据集和路透社自然灾害新闻数据
集)分别取得了76％和87％的共指消解准确率．
除了将共指消解问题视为分类问题之外，还可
以将其作为聚类问题来求解．聚类法的基本思想是
以实体指称项为中心，通过实体聚类实现指称项与
实体对象的匹配．其关键问题是如何定义实体间的
相似性测度．Turney。拍j基于点互信息(pointwise
mutual
information，PMI)来求解实体所在文档的 相似度，并用于求解T()EFL和ESL考试中的同义
词测试问题，取得了74％的正确率．Cheng等人一-”j
通过对搜索引擎的查询和点击记录进行研究，发现
可以根据用户查询之后的点击行为对实体进行区
分．据此，通过查询和点击记录建立实体指称项与相
关网页URI。之间的关联，进而计算出实体指称项
之间的点击相似度(click
similarity)，结果表明该方 法能够有效实现共指消解，从而提高搜索覆盖率．
基于统计机器学习的共指消解方法通常受限于
2个问题：训练数据的(特征)稀疏性和难以在不同
的概念上下文中建立实体关联．为解决该问题，
Pantel等人【∞1基于Harris提出的分布相似性模型，
提出了一个新的实体相似性测度模型，称为术语相
似度(term
similarity)，借助该模型可以从全局语料 中得到所有术语问的统计意义上的相似性，据此可
以完成实体合并，达到共指消解的目的．Chakrabarti
等人口妇则将网页点击相似性和文档相似性这2种
测度相结合，提出了一种新的查询上下文相似性测
度(query
context similarity)，通过在Bing系统上 进行测试，该测度能够有效识别同义词，并显著提高
查全率．值得注意的是，上述2种方法均支持并行计
算，二者均采用了MapReduce框架，其中，前者在
200个4核处理器上，用时50h得到了5亿条术语
的相似度矩阵，而后者则已经在Bing搜索引擎的商
品和视频搜索中取得应用．
2．2．2知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品
或已有结构化数据获取知识输入．例如，关联开放数
据项目(1inked
open data)会定期发布其经过积累和 整理的语义知识数据，其中既包括前文介绍过的通
用知识库DBpedia和YAG()，也包括面向特定领域
的知识库产品，如MusicBrainz和DrugBank等．
1)合并外部知识库
将外部知识库融合到本地知识库需要处理2个
层面的问题．①数据层的融合，包括实体的指称、属
性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实
例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余；②通过
模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库
中‘j
2=． 为促进知识库融合的标准化，Mendes等人【5
3]
提出了开放数据集成框架(1inked
data integration framework，LDIF)，用于对I。()D知识库产品进行融
合．其中包括4个步骤：①获取知识；②概念匹配，由
于不同本体库中的概念表达使用的词汇可能不同，
因此需要对概念表达方式进行统一化处理；③实体
匹配，由于知识库中有些实体含义相同但是具有不
同的标识符，因此需要对这些实体进行合并处理；④
知识评估，知识融合的最后一步是对新增知识进行
验证和评估，以确保知识图谱的内容一致性和准确
性，通常采用的方法是在评估过程中为新加入的知
识赋予可信度值，据此进行知识的过滤和融合．
2)合并关系数据库
在知识图谱构建过程中，一个重要的高质量知
识来源是企业或者机构自己的关系数据库．为了将
这些结构化的历史数据融人到知识图谱中，可以采
用资源描述框架(RDF)作为数据模型．业界和学术
界将这一数据转换过程形象地称为RDB2RDF，其
实质就是将关系数据库的数据换成RDF的三元组
数据．根据W3C的调查报告显示，当前已经出现了
大量RDB2RDF的开源工具(如Triplify，D2R
Server，()penI。ink(g
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��J@q�r��<S@���f=����u�=;*��Kq���⼣x����0��-��\t<�\<'�;e��;�BK���_<C^w�l�O<�dx�,Ux�k;�;m���0�ػ/����Լ#/<���<AlG���j��p��'rP=��P�Cj<�E\��P=��<JY���y���=�*��Fϑ��/�<��z<�:���=L����'��~��$<:��=l��<�e�E$�<��/�:=꤇���/�|g�<=��<�6#�=z�;U2g�Ơ�����<z��<��\�[u���<P#�<u�<`a��E���CJ���.=��<ŗ��غ<=�
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Bfilename220
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$43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150(f
�text�2�
�识来源是企业或者机构自己的关系数据库．为了将
这些结构化的历史数据融人到知识图谱中，可以采
用资源描述框架(RDF)作为数据模型．业界和学术
界将这一数据转换过程形象地称为RDB2RDF，其
实质就是将关系数据库的数据换成RDF的三元组
数据．根据W3C的调查报告显示，当前已经出现了
大量RDB2RDF的开源工具(如Triplify，D2R
Server，()penI。ink
Virtuoso，SparqlMap等)，然而由 于缺少标准规范，使得这些工具的推广应用受到极
大制约[5“．为此，w3C于2012年推出了2种映射
语言标准：Direct
Mapping(A direct mapping of relational
data to RDF)和R2RML(RDB to RDF mapping
language)．其中，Direct Mapping采用直 接映射的方式，将关系数据库表结构和数据直接输
出为RDF图，在RDF图中所用到的用于表示类和谓
词的术语与关系数据库中的表名和字段名保持一致．
万方数据(g
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�)text�)2�)
�)刘
峤等：知识图谱构建技术综述 而R2RMI。则具有较高的灵活性和可定制性，允许
为给定的数据库结构定制词汇表，可以将关系数据
库通过R2RMl。映射为RDF数据集，其中所用的术
语如类的名称，谓词均来自定义词汇表．
除了关系型数据库之外，还有许多以半结构化
方式存储(如XMI。，CSV，JSON等格式)的历史数
据也是高质量的知识来源，同样可以采用RDF数据
模型将其合并到知识图谱当中．当前已经有许多这
样的工具软件，例如XSPARQI．支持从XML格式
转化为RDF，Datalift支持从XMI。和CSV格式转
化为RDF，经过RDF转化的知识元素，经实体链接
之后，就可以加入到知识库中．实现知识合并K“．
2．3
知识加工 通过信息抽取，可以从原始语料中提取出实体、
关系与属性等知识要素．再经过知识融合，可以消除
实体指称项与实体对象之间的歧义，得到一系列基
本的事实表达．然而，事实本身并不等于知识，要想
最终获得结构化、网络化的知识体系，还需要经历知
识加工的过程．知识加工主要包括3方面内容：本体
构建、知识推理和质量评估．
2．3．1
本体构建 本体(ontoIogy)是对概念进行建模的规范，是
描述客观世界的抽象模型，以形式化方式对概念及
其之间的联系给出明确定义．本体的最大特点在于
它是共享的，本体中反映的知识是一种明确定义的
共识．虽然在不同时代和领域，学者们对本体曾经给
出过不同的定义，但这些定义的内涵是一致的，即：
本体是同一领域内的不同主体之间进行交流的语义
基础[I引．本体是树状结构，相邻层次的节点(概念)
之间具有严格的“IsA”关系，这种单纯的关系有助
于知识推理，但却不利于表达概念的多样性．在知识
图谱中，本体位于模式层，用于描述概念层次体系是
知识库中知识的概念模板～玎1．
本体可以采用人工编辑的方式手动构建(借助
本体编辑软件)，也可以采用计算机辅助，以数据驱
动的方式自动构建，然后采用算法评估和人工审核
相结合的方式加以修正和确认．对于特定领域而言，
可以采用领域专家和众包的方式人工构建本体．然
而对于跨领域的全局本体库而言，采用人工方式不
仅工作量巨大，而且很难找到符合要求的专家．因
此，当前主流的全局本体库产品，都是从一些面向特
定领域的现有本体库出发，采用自动构建技术逐步
扩展得到的．例如微软发布的Probase本体库就是
采用数据驱动的自动化构建方法，利用统计机器学
习算法迭代地从网页文本数据中抽取出概念之问的
“IsA”关系，然后合并形成概念层次．目前，Probase
中包含了超过270万条概念，准确率高达92．8％，
在规模和准确性方面居于领先地位∞8I．
数据驱动的自动化本体构建过程包含3个阶
段：实体并列关系相似度计算、实体上下位关系抽取
以及本体的生成』”．1)实体并列关系相似度是用于
考察任意给定的2个实体在多大程度上属于同一概
念分类的指标测度，相似度越高，表明这2个实体越
有可能属于同一语义类别．所谓并列关系，是相对于
纵向的概念隶属关系而言的．例如“中国”和“美国”
作为国家名称的实体，具有较高的并列关系相似度；
而“美国”和“手机”这2个实体，属于同一语义类别
的可能性较低，因此具有较低的并列关系相似度．2)
实体上下位关系抽取是用于确定概念之间的隶属
(IsA)关系，这种关系也称为上下位关系，例如，词
组(导弹，武器)构成上下位关系，其中的“导弹”为下
位词，“武器”为上位词．3)本体生成阶段的主要任务
是对各层次得到的概念进行聚类，并对其进行语义
类的标定(为该类中的实体指定1个或多个公共上
位词)．
当前主流的实体并列关系相似度计算方法有2
种：模式匹配法和分布相似度法．其中，模式匹配法
采用预先定义实体对模式的方式，通过模式匹配取
得给定关键字组合在同一语料单位中共同出现的频
率，据此计算实体对之间的相似度．分布相似度
(distributional
similarity)方法的前提假设是：在相 似的上下文环境中频繁出现的实体之间具有语义上
的相似性L6…．在具体计算时，首先将每个实体表示
成1个N维向量，其中，向量的每个维度表示1个
预先定义的上下文环境，向量元素值表示该实体出
现在各上下文环境中的概率，然后就可以通过求解
向量问的相似度，得到实体间的并列关系相似度．
实体上下位关系抽取是该领域的研究重点，主
要的研究方法是基于语法模式(如Hearst模式)抽
取IsA实体对_“．当前主流的信息抽取系统，如
KnowItAll，TextRunner，NELI，等，都可以在语法
层面抽取实体上下位关系，而Probase则是采用基
于语义的迭代抽取技术，以逐步求精的方式抽取实
体上下位关系．基于语义的迭代抽取技术，一般是利(g
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Bfilename220
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$43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150(f
�text�2�
�实体上下位关系抽取是该领域的研究重点，主
要的研究方法是基于语法模式(如Hearst模式)抽
取IsA实体对_“．当前主流的信息抽取系统，如
KnowItAll，TextRunner，NELI，等，都可以在语法
层面抽取实体上下位关系，而Probase则是采用基
于语义的迭代抽取技术，以逐步求精的方式抽取实
体上下位关系．基于语义的迭代抽取技术，一般是利
用概率模型判定IsA关系和区分上下位词，通常会借
助百科类网站提供的概念分类知识来帮助训练模型，
万方数据(g
� evector"� �� 
� 1�<�;����=��<~���P`<��n=�t�<��=������N�'
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�&text�&2�&
�&计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8I．
除了数据驱动的方法，还可以用跨语言知识链
接的方法来构建本体库．例如Wang等人¨2一利用跨
语言知识链接方法得到的知识对，在分别生成中英
文本体模型的过程中，使二者相互确认，同时提高了
中文关系和英文关系预测的准确度．
当前对本体生成方法的研究工作主要集中于实
体聚类方法，主要的挑战在于经过信息抽取得到的
实体描述非常简短，缺乏必要的上下文信息，导致多
数统计模型不可用．例如wang等人【6胡利用基于主
题进行层次聚类的方法得到本体结构，为了解决主
题模型不适用于短文本的问题，提出了一个基于单
词共现网络(term
co—occurrence network)的主题聚 类和上位词抽取模型(CATHY)，实现了基于短文
本的主题聚类．Liu等人¨41则采用贝叶斯模型对实
体关键词进行分层聚类，经过改进的算法具有近似
线性的复杂度(0(n
109”))，能够在1 h内从100万 关键词中抽取出特定领域的本体．
2．3．2知识推理
知识推理是指从知识库中已有的实体关系数据
出发，经过计算机推理，建立实体问的新关联，从而
拓展和丰富知识网络．知识推理是知识图谱构建的
重要手段和关键环节，通过知识推理，能够从现有知
识中发现新的知识．例如已知(乾隆，父亲，雍正)和
(雍正，父亲，康熙)，可以得到(乾隆，祖父，康熙)或
(康熙，孙子，乾隆)．知识推理的对象并不局限于实
体间的关系，也可以是实体的属性值、本体的概念层
次关系等．例如已知某实体的生日属性，可以通过推
理得到该实体的年龄属性．根据本体库中的概念继
承关系，也可以进行概念推理，例如已知(老虎，科，
猫科)和(猫科，目，食肉目)，可以推出(老虎，目，食
肉目)．
知识的推理方法可以分为2大类：基于逻辑的
推理和基于图的推理．
基于逻辑的推理主要包括一阶谓词逻辑、描述
逻辑以及基于规则的推理．一阶谓词逻辑建立在命
题的基础上，在一阶谓词逻辑中，命题被分解为个体
(individuals)和谓词(predication)2部分．个体是指
可独立存在的客体，可以是一个具体的事物，例如奥
巴马，也可以是一个抽象的概念，例如学生．谓词是
用来刻画个体的性质及事物关系的词，例如三元组
(A，friend，B)中friend就是表达个体A和B关系
的谓词．举例来说，对于人际关系可以采用一阶谓词
逻辑进行推理，方法是将关系视为谓词，将人物视为
变元，采用逻辑运算符号表达人际关系，然后设定关
系推理的逻辑和约束条件，就可以实现简单关系的
逻辑推理．
对于复杂的实体关系，可以采用描述逻辑进行
推理．描述逻辑(description
logic)是一种基于对象 的知识表示的形式化工具，是一阶谓词逻辑的子集，
它是本体语言推理的重要设计基础．基于描述逻辑
的知识库一般包含TBox(termin0109y
box)与 ABox(assertion
box)，其巾，TBox是用于描述概念 之间和关系之间的关系的公理集合，ABox是描述
具体事实的公理集合．借助这2个工具，可以将基于
描述逻辑的推理最终归结为ABox的一致性检验问
题，从而简化并最终实现关系推理L6j．
当基于本体的概念层次进行推理时，对象主要
是以web本体语言(()WL)描述的概念，OWI。提供
丰富的语句，具有很强的知识描述能力．然而在描述
属性合成和属性值转移方面，网络本体语言的表达
能力就显得不足，为了实现推理，可以利用专门的规
则语言(如semantic
Web rule language，SWRL)对 本体模型添加自定义规则进行功能拓展．例如Lu
等人。6叫借助SwRL规则向本体库添加实体隐含关
系推理规则．据此实现了网络服务的匹配机制．
基于图的推理方法主要基于神经网络模型或
Path
Ranking算法．例如Socher等人L671将知识库 中的实体表达为词向量的形式，进而采用神经张量
网络模型(neural
tensor networks)进行关系推理， 在wordNet和FreeBase等开放本体库上对未知关
系进行推理的准确率分别达到86．2％和90．o％．
Path
Ranking算法的基本思想是将知识图谱 视为图(以实体为节点，以关系或属性为边)，从源节
点开始，在图上执行随机游走，如果能够通过一个路(g
� evector"� �� 
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