论文摘要
知识图谱是利用计算机存储、管理和呈现概念及其相互关系的一种技术,一经提出便很快成为工业界和学术界的研究热点,但目前对知识图谱的认知还比较混乱。依据存储方式不同,知识图谱可分为基于RDF存储的语义知识图谱(关联数据)和基于图数据库的广义知识图谱。语义知识图谱(关联数据)侧重于知识的发布和链接,广义知识图谱则更侧重于知识的挖掘和计算,两者之间既有共同点,又有不同之处。本文从概念层面和技术层面详细分析了两者之间的异同,指出语义知识图谱(关联数据)才是谷歌知识图谱的延续和发展。随后,提出了将知识图谱应用于数字人文研究的系统框架,并在此基础上构建了中国历代人物传记资料库的关联数据平台(CBDBLD)。该平台借助知识图谱的理念展现了人物之间丰富的亲属及社会关系,形成了特有的社会关系网络,并可通过设置推理规则来实现人物之间隐性关系的挖掘与呈现。广义知识图谱研究中丰富的图运算和关联数据的结合将会成为数字人文领域研究的下一个热点,从而开启数字人文研究的新时代。图10。表2。参考文献25。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈涛,刘炜,单蓉蓉,朱庆华
关键词: 数字人文,知识图谱,关联数据,知识推理,中国历代人物传记资料库
来源: 中国图书馆学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,互联网技术,图书情报与数字图书馆
单位: 上海图书馆/上海科学技术情报研究所,上海大学图书情报档案系,南京大学信息管理学院
基金: 国家社会科学基金项目“数字人文中图像文本资源的语义化建设与开放图谱构建研究”(编号:19BTQ024)的研究成果之一~~
分类号: TP393.09;TP311.13;G353.1
DOI: 10.13530/j.cnki.jlis.190046
页码: 34-49
总页数: 16
文件大小: 6665K
下载量: 2499
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标签：数字人文论文; 知识图谱论文; 关联数据论文; 知识推理论文; 中国历代人物传记资料库论文;