通用知识图谱工具 技术要求与测试方法.pdfVIP

通用知识图谱工具 技术要求与测试方法 1 范围 本标准针对知识图谱工具，梳理其技术架构和评价指标，并给出测试方案。 2 术语和定义 2.1 知识图谱 knowledge graph 以符号的形式描述真实世界中存在的全部或者特定领域各种实体和概念，以及它们之间的强关系 的知识库。 2.2 本体 ontology 指对特定领域之中某套概念及其相互之间关系的形式化表达。 2.3 实体 entity 指称知识图谱中以具体事物为反映对象的概念。 2.4 关系 relation 指实体之间的各种语义关联。 2.5 属性 property 指描述实体/关系/事件的详细特征的数据，包含属性名称和属性值。 2.6 元数据 metadata 指描述图谱结构的基本信息 （包括实体类型定义、属性定义、关系类型定义、事件类型定义、实 体/关系/事件包含的属性列表）。 2.7 指代消解 co-reference resolution 1 指在自然语言篇章中确定代词指向哪个名词短语的过程。 2.8 上位词 hypernym 指一个实体的父类概念。 2.9 问答系统 question answering system 指能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题的系统。 2.10 准确率 precision 指检索出的正确答案数与检索出的所有答案数的比例。 2.11 召回率 recall 也叫查全率，是检索出的正确答案数和所有的正确答案的个数的比例。 3 总体要求 知识图谱产品应具有数据接入、元数据定义、数据抽取、数据存储与查询等功能，宜具有数据异 常发现、数据推理与分析、图谱展示等功能。 4 技术要求 4.1 数据接入 4.1.1 数据接入能力 识图谱产品应具有基础的数据接入能力，支持从一种或多种图谱数据源接入数据。数据接入方式 应满足知识图谱数据需求范围、采集方式应满足知识图谱数据需求范围；支持数据导入任务状态查. 看；支持数据导入结果信息查看。 4.2 元数据定义 4.2.1 实体元数据定义 知识图谱产品宜具有定义实体元数据的功能。 4.2.2 关系元数据定义 知识图谱产品宜具有定义关系元数据的功能。 4.3 数据抽取 4.3.1 实体识别 2 知识图谱产品应具有实体识别功能，从给定的数据集中抽取实体。 4.3.2 关系抽取 知识图谱产品应具有关系识别功能，从给定的数据集中抽取关系。 4.3.3 属性识别 知识图谱产品应具有属性识别功能，从给定的数据集中识别属性。 4.4 数据存储与查询 4.4.1 数据存储 知识图谱产品应具有数据存储功能，对完成数据抽取/识别任务的数据进行存储。 4.4.2 数据查询 知识图谱产品应具有数据查询功能，针对给定的查询语句给出查询结果。 4.4.3 数据更新及删除 知识图谱产品宜具有数据更新及删除能力，对已存储的实体、关系、事件数据进行更新和删除。 4.4.4 图谱历史状态回溯 知识图谱产品宜具有历史状态回溯功能。 4.4.5 数据过滤 知识图谱产品宜具有数据过滤能力，对查询结果进行数据筛选。 4.5 数据融合与异常发现 4.5.1 数据融合 知识图谱产品应具有数据融合功能。 4.5.2 异常发现 知识图谱产品宜具有异常发现功能。 4.6 数据推理与分析 4.6.1 数据推理 知识图谱产品宜具有数据推理功能，支持指代消解与上位词发现。 4.6.2 图分析能力 知识图谱产品宜具有图分析功能，提供基于图的推理算法。 4.6.3 在线关系推理与回答 知识图谱产品宜具有在线关系推理与问答功能。 3 4.7 知识图谱展示 4.7.1 知识图谱展示能力