中医古籍《灵枢》的知识图谱构建与可视化探讨

【目的】探讨《灵枢》的知识图谱构建与可视化方法,以期为中医古籍理论知识的结构化存储与展示提供思路。【方法】借鉴专业领域知识图谱的构建思路,利用文本挖掘技术,进行词库构建,对《灵枢》原文进行分词、实体识别、关系抽取等处理,得到知识图谱的构建基础。再利用图数据库Neo4j进行知识图谱的存储与查询,实现知识图谱的可视化展示。【结果】得到《灵枢》词库的1216个高质量词汇,实现了《灵枢》理论的知识图谱构建。构建的知识图谱可基本展示《灵枢》文本中描述的中医理论,如藏象与精气之间的关系、情志与五脏的关系等,使得相关实体与关系的检索调用成为可能,为中医古籍理论知识的结构化存储与展示提供了思路。【结论】通过知识图谱构建可以得到《灵枢》的中医理论知识图谱,展示《灵枢》中表达的阴阳五行、脏腑经络等的知识联系。知识图谱的构建与在图数据库中的存储,可使《灵枢》文本涉及的知识图谱能以可视化语义网络图的形式进行展示,还可使嵌入语义搜索、语义维基等系统成为可能,为中医智能医疗服务发展助力。

基于知识元理论与知识图谱的中风病古籍医案研究路径探赜

目的基于知识元理论与知识图谱揭示中风病古籍医案研究现状,并思考创新路径。方法检索中国期刊全文数据库(CNKI)、维普数据库(VIP)、万方数据库(Wan Fang)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)等数据库,收集自建库至2023年10月公开发表的中风病古籍医案研究文献,制定医案研究知识元体系,系统提取文献所涉及的知识元结构化数据,基于Neo4j图数据库构建知识图谱进行语义网络可视化,结合数据统计与图谱可视化综合分析研究脉络。结果纳入相关文献120篇,形成医案知识元数据库,以此作为数据源构建包含301个实体节点与1100条关系组成的知识图谱,剖析当前研究脉络为:医案以单一来源为主,多来源于单本古籍;医案研究多无特定分析角度;研究形式和研究方法受研究体量影响,小体量以个案研究结合研读领悟,大体量以群案研究结合知识发现;研究内容涉及13种知识元类型、22种语义类型和23种语义关系,而当前主要内容仍局限在方剂知识元、中药语义与药对关系;知识发现技术采用以频数统计为主的数据挖掘。结论根据研究现状,提出未来创新路径:增加医案来源纵横维度形成纵向时序或横向差异,应结合“知行合一”遴选医案分析焦点,开展基于个案解读式群案分析以提高研究复合性,构建领域知识图谱提高语义丰度与技术多样性。同时,本研究通过知识元理论与知识图谱的方法对接,实现语义数据分析与图谱可视化的“图-数互证”,为中医重大疾病、优势病种的大数据源复杂成分分析提供方法参考。

基于事理图谱的典籍内容知识组织与应用——以《左传》为例

在数字化背景下,整合海量、多源和异构的典籍内容知识资源,并从中抽取与典籍内容相关的知识单元,揭示知识之间的相互关系,成为还原历史事件所处复杂情境的关键。文章尝试从知识组织角度出发,利用历史学者需求调查、LDA主题模型聚类和本体复用等方法构建典籍内容知识表达模型;提出包括事件及其论元构成和事件关系抽取的事理图谱自动化构建方法,从内容和应用的维度实现事理图谱的质量评估。在此基础上,从主题叙事、空间叙事和逻辑叙事的定义域视角,实现典籍内容知识应用。本文构建的典籍内容事理图谱能从更细粒度实现事件与角色、地点、时间和万物的结构化和语义化描述,在实现典籍内容事件知识序化的同时,充分揭示历史事件的分布规律与发展趋势。

基于深度强化学习的中医古籍图谱推理研究

目的针对中医古籍知识图谱实体关系信息缺失问题,提出基于深度强化学习的知识推理方法,提升知识图谱的完备性。方法以知识图谱领域基准数据集及中医古籍数据集为研究对象,采用基于深度强化学习推理方法,结合知识单步补全和多跳路径搜索,利用Python语言联合Neo4j图数据库实现路径间的推理。结果在知识推理任务数据集中,相较于基线模型,该推理方法在MAP指标上最高提升约53.79%,应用到中医古籍图谱时,其评价指标最高达0.776。结论基于深度强化学习的知识推理方法对于提升中医古籍知识图谱的完备性具有显著优势,该方法可有效地填补中医古籍图谱中的信息缺失。

基于知识图谱的国内电子图书研究现状与趋势分析

目的为了探究我国电子图书的研究发展脉络、研究现状和趋势,展示电子图书的研究全貌。方法利用NoteExpress文献管理软件、VOSviewer、CiteSpace等软件对国内电子图书相关文献的基本特征、研究热点与趋势等多个维度进行可视化分析。结果我国电子图书研究从1992年至今已有30余年,“电子图书”“数字出版”“图书馆”“电子书阅读器”“数字阅读”等是样本文献的研究热点,有声书在2017年后备受关注,近几年电子图书的研究更倾向“馆配”“纸电融合”“区块链”等方面。结论近年来,我国电子图书的研究热度逐渐降低,电子图书的研究止步不前,与其发展过程中遇到的阻碍息息相关,当前信息技术和网络技术飞速发展,未来的研究应积极探索,借助新兴技术,寻求电子图书新的突破点。

结合大语言模型的教科书语步识别及应用

为解决纸质图书存在的无法快速定位知识概念、从字面难以把握教科书写作的逻辑结构和难以建立知识间的关联等问题,提出了一种结合大语言模型的教科书语步识别方法。首先,设计教科书语步结构,构建教科书语步分类数据集;然后,利用生成式大语言模型分别对稀缺语步和无明显特征语步进行语料生成和特征增强;最后,结合语步识别数据集和增强后语步数据,微调教科书语步识别初始模型,得到结合大语言模型的教科书语步识别模型。实验结果表明,与初始模型BERT-wwm-ext相比,经过大语言模型辅助的语步识别模型总体准确率提升5.06百分点,达到95.44%,Macro-F1值提升2.54百分点,达到93.51%。利用该语步识别模型自动构建了教科书知识图谱及书后索引,较清晰地展现了教科书写作的逻辑结构。

基于协同过滤和TransH改进的图书智能推荐算法

目前市场上普遍使用的图书推荐系统是基于传统协同过滤算法实现,这类系统需要大量用户的借阅或者评分交互数据,忽视了图书之间的联系,容易导致系统推荐准确率低、过拟合以及冷启动等问题。因此,采用协同过滤算法与知识图谱TransH模型结合实现对图书的推荐,通过对图书构建相应的知识图谱,将图书知识图谱映射到低维向量空间中获取其实体以及关系的向量表示,计算出图书之间的语义相似度,结合协同过滤算法计算出的用户相似度得出推荐图书的混合相似度推荐列表,根据混合相似度列表进行预测生成Top-K推荐列表。实验结果表明,推荐结果更加合理准确,提高了用户寻找目标图书的效率。

基于Neo4j构建《海药本草》知识图谱的研究

【目的】基于Neo4j技术构建《海药本草》知识图谱,并进行知识图谱的分析与意义探讨。【方法】以《海药本草》原文为数据源,提取与中药相关的数据信息,建立Excel数据表,形成包括中药的编号、药物名、药用部位、产地、药性、药味、功效、毒性、各科主治等共13项信息,并对提取信息进行预处理以及标准化。利用图数据库Neo4j对所构建的知识图谱进行存储与分析。【结果】构建了基于Neo4j的《海药本草》知识图谱,共产生了518个实体,1046条实体关系,涉及产地、药味、功效等;实体相关的统计结果展现了唐末五代药物发展概况和外来药的分布情况。基于构建的知识图谱可实现信息查询与内容可视化。【结论】所构建的《海药本草》知识图谱可直观展现书中药物的类别、产地、药性、药味、毒性、功效主治之间的关联,可为深入开展药-药关系、药-病关系研究和中医药发展史研究奠定基础,以及为中医古籍的合理有效利用提供方法,助力于中医药现代化。

融合用户偏好度的图书资源推荐研究

[目的/意义]传统PersonalRank方法仅考虑读者与图书的描述性特征或单一评分数据,通过结合包含语义信息的交互数据从而更完整体现用户偏好度,并将此融合到传统PersonalRank方法以优化图书资源个性化推荐的效果。[方法/过程]利用BERT模型评估读者评论数据中的情感分值,并融合读者原始评分数据以度量用户偏好度;利用包含用户偏好度的读者交互数据构建读者—图书二部图;基于构建的二部图,利用PersonalRank方法捕捉读者与图书的潜在相关性,从而进行图书资源推荐。使用豆瓣图书的评分评论数据集,将本文方法与原PersonalRank方法和ItemCF方法进行对比。[结果/结论]本文所用方法相较于对比方法在准确率和召回率上均有提升,证明该方法能够提高图书资源个性化的效果。

以版刻古籍纺织图像为核心的知识图谱设计与应用

在人工智能技术和网络技术驱动下,文章面向版刻古籍纺织图像开展知识图谱架构及检索功能设计研究,提出“图像-文献”二元本体框架结构,以及知识图谱关联和推理的检索优化、主题性检索功能设计和知识问答等模块设计,以充分挖掘和利用图像知识,创新性推动古代纺织文化的数字化传承,为古代纺织领域研究群体提供智慧化知识服务平台,对数字图书馆版刻古籍图像展示的智能化建设提供支撑。

基于知识元标引与知识图谱的中医古籍知识表示、获取与发现研究

中医古籍是记录和传承中医药的重要载体,蕴含着海量的医学知识,但现有的古籍知识表示与获取方法未能充分挖掘其中的动态知识与诊疗思维。本研究利用知识元标引与知识图谱技术深入解析不同类型的中医古籍体例、内容以及知识内核,提出了“病脉证并治”知识元语义网络表示模型,优化了现有的知识元标引方法,进而构建蕴含中医诊疗思维的中医古籍知识图谱。并利用Neo4j数据库的Cypher查询语句在知识图谱中对消渴病进行了临床特征、“三消”分治、与胰相关等知识发现,为中医理论与临床创新提供了新思路。

《五十二病方》知识图谱的构建与应用研究

目的:构建《五十二病方》知识图谱,挖掘《五十二病方》中各病方内部用药规律并可视化展示,充分利用《五十二病方》的潜在价值。方法:采用人工标注方式抽取《五十二病方》中的实体、关系,利用Py2neo包导入Neo4j图数据库,构建知识图谱进行可视化展示,同时基于此图谱使用朴素贝叶斯算法实现意图分类,从而实现智能问答应用。结果:定义了病名、中药、治法等8类实体,病治关系、方药关系等11类关系,形成了877个节点以及3365条边的知识图谱,实现了具有逻辑推理功能的智能问答应用。结论:将知识图谱相关技术与《五十二病方》结合,进一步挖掘、分析利用《五十二病方》中的中医思维、用药规律,大大提升了《五十二病方》的研究价值,为中医古籍的发展提供新思路。

公共图书馆智能图书采购探索

目前国内公共图书馆的图书采购依据仍以个人经验为主,导致选书质量参差不齐,为此本文提出了一种基于内容的推荐算法和知识图谱推荐算法相结合的智能采购方法,并以首都图书馆2018—2022年中文图书采购数据为实验基础,验证了该方法在提升图书采购效率和质量方面的有效性,对图书馆智能化建设和图书采购工作的改进具有一定的参考价值。

基于“读者—图书”二部图的个性化图书推荐方法

个性化图书推荐已成为图书馆领域关注的热点问题,但面临着读者兴趣、图书内容难以获取以及"冷启动"等一系列挑战。文中基于图书借阅行为建立"读者—图书"二部图模型,并基于此提出个性化图书推荐方法。该方法首先根据书名计算图书之间相似度;其次,基于读者兴趣相似度对读者进行聚类,并生成每个读者的获选图书集合;最后计算每个读者与候选图书集合中每本图书的匹配度,并排序后输出推荐图书列表。实验结果表明,该方法能在未知读者兴趣、图书内容的情况下,有效地实现个性化图书推荐,并缓解了"冷启动"问题。

论“伪装本”

通过对古籍中的伪书、革命文献中的伪书及盗印书中的伪书考察,认为伪装本书刊普遍存在于古今中外出版物中,是版本学中比较重要而且特殊的一种版本形态。革命文献中的伪装书是指在近现代文献中将出版物的封面或其他外表形式伪装,掩盖其真实内容,以便达到宣传发行效果的进步出版物。伪装书又称“托名本”、“改题本”,在版本学上则称之为“伪装本”。

秸秆的魅力:古代草质农器抉微——以元代王祯《农书》为中心的考察

秸秆是古代农器制作的重要材料,这在王祯《农书·农器图谱》中体现的最为充分,该书所录的"农器"既包括农业生产工具,也涉及与农业生产密切相关的基础设施,其中不少"农器"都是直接以草或秸秆为原料制成的,如蔀、籍、积苫、帚、篱笆、风障、屝等。还有一些复杂农器则以草为辅助材料,如苫盖守舍、拖车、田庐、廪、庾、囷以及部分房屋的屋面等,窖、窦、泥瓮等储粮场所的建造也会用到草或秸秆。草、秸秆还可以替代竹、苇、木等材料,制成简易低廉的农器,如木棉筳秆、蚕簇、帘、席、蓐、簾等。王祯《农书》充分展现了农业生产废弃物在农器制作过程中的智慧。

用因子图推断改进智能盘点机器人定位与地图构建

人工智能和图书馆的结合,促进了智慧图书馆的快速发展。图书馆智能盘点机器人的出现解决了图书错架和盘点的需求。盘点机器人在室内工作,自身的定位和导航以及对环境的适应是机器人要解决的重要问题。目前图书馆智能盘点机器人在这方面有不足的地方,文章结合国内外SLAM的研究进展,参考其他行业机器人SLAM实践,用因子图推断方法改进机器人同步定位与地图构建,取得了一些初步的成果。

书籍封面设计中图形符号与视觉认知的关系

探求书籍封面的发生、变化、构型和创意都离不开对其图形图像要素"视知觉"的研究,"视知觉"是图形图像显现的主要过程。书籍封面中的图形图像是一种视觉符号,研究图形符号信息传达的准确性和有效性,就要从"认知心理学"的角度进行。书籍封面可以充分运用注意和识别以捕捉与经营对书籍内容的传达,其中可以运用视觉认知的普遍性和一般性原理作指导,进行创意的、新奇的、感性与理性结合的信息传达,使视觉的感知性及游戏性融为一体,创造出更多的优秀书籍封面设计作品。

五阶完全正矩阵的一个充要条件

利用书图给出G(A)≌G_6的五阶双非负矩阵A为完全正矩阵的充要条件及完全正矩阵的应用.

从荣格分析心理学论《山海经》原型图像与东西部文化之关系

《山海经》是人类童年时代的梦想,是以先天八卦方位为结构方位,并且由《山经》、《海经》两个同心圆模型组合成一部《山海经》,表征的却东部华部落与西部巴蜀部落的文化交流与融汇。依据《列子》记载,早在春秋时代已经暗示了《山海经》作者为禹、益。直到西汉刘歆才最终提出《山海经》作者为禹、益。清毕沅重申《山海经》作于禹益,述于周秦。