煤矿领域知识图谱构建与推理方法研究综述

将煤矿领域来自不同数据源的知识进行抽取,形成知识网络,借助推理技术可辅助煤矿设备故障诊断、安全风险实时预警与处置、灾害事故原因分析、应急救援方案生成及生产组织和运营管理决策支持,从而推进智慧矿山建设。梳理了知识图谱尤其是煤矿领域知识图谱的研究现状,介绍了以知识为驱动的人工智能发展历程、基于知识图谱的人工智能系统架构、知识图谱的主要类型和代表性工作,剖析了煤矿领域已有知识图谱的知识建模情况、知识图谱构建方式、知识图谱使用方式和成熟度。从实体识别、关系抽取、知识图谱融合与纠错、知识图谱推理等方面,对煤矿领域知识图谱构建与推理技术面临的挑战进行了分析,指出针对上述挑战,需研究基于跨度的实体识别方法、基于多堆叠分类器的关系抽取方法、实体的嵌入表示方法、实体间关系的一致性约束建模方法;煤矿领域知识图谱推理技术的研究需以应用为驱动,与业务场景密切结合;煤矿领域存在大量图像、视频等多模态数据,未来可构建煤矿领域多模态知识图谱,还可融入时间信息构建煤矿领域时序知识图谱。