基于知识图谱的政务服务精准治理关键技术研究.pdf
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1、技术热点Technical Focus信息技术与标准化http:/881 引言党的十九大将社会治理智能化作为推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容写入报告,意味着我国社会治理迈入了智能化的新纪元。随着政务数据共享开放工作不断深入,跨部门数据流通渠道基本建立,但对海量政务数据缺乏有效整合及深度分析,数据挖掘分析多停留在简单的相关性分析层面,碎片化政务数据难以转化为可供决策使用的知识和智慧。而互联网的发明和应用开创了人类最伟大的数字化革命,互联网不仅实现了跨国界、跨种族、跨时空、跨领域的知识融合、信息共享,而且正将海量、多模态、碎片化大规模数据向图谱化知识快速演变。因此,本文将基于知识图谱相关
2、知识,通过对大规模多源异构数据获取技术、多模态异构数据的知识图谱构建技术、政务精准治理与服务关键技术进行探讨,系统解决政务领域在社会治理方面的关键问题。2 政务服务对知识图谱的需求2.1 知识图谱的概念早在 21 世纪初,万维网之父蒂姆伯纳斯李就提出了知识图谱的设想,试图使用图形表示出世间万物之间的关系,但在当时并没有引起大家的重视1。直到 2012 年,谷歌对知识图谱给出了更精确的定义才引起社会各界的广泛讨论。知识图谱是一种基于图形数据库的知识管理系编辑:苏加友E-mail:项目来源:杭州市科学技术局重大科技创新项目“基于知识图谱的 政务数字治理 服务关键技术研究与应用示范”,项目编号:20
3、22AIZD00161。杭州中软安人网络通信股份有限公司 万 晶 陈杭悦 钱 刚 苏翃宇 吕 玲Research on Key Technologies of Government Service Precision Governance Based on Knowledge Graph摘 要 针对政府管理社会公共事务、化解社会矛盾的迫切需求,提出知识图谱概念与应用,通过大规模多源异构数据获取、多模态异构数据的知识图谱构建、知识图谱的政务精准治理与服务等关键技术的研究,辅助政府决策,实现精准治理,提高政府公信力。关键词 数据获取与表达 知识图谱 用户画像 精准治理Abstract:In res
4、ponse to the urgent need for government management of social public affairs and the resolution of social conflicts,the concept and application of knowledge graphs are proposed.This involves research on key technologies such as building large-scale,multi-source heterogeneous data acquisition,construc
5、ting knowledge graphs from multimodal heterogeneous data,and using knowledge graphs for precise governance and service in government affairs.These efforts aim to assist government decision-making,achieve precise governance,and enhance government credibility.Keywords:data acquire and express data;kno
6、wledge graph;user portrait;precise governance基于知识图谱的政务服务精准治理关键技术研究技术热点Technical Focus2023 年第 9 期http:/89统,能够对各种数据进行存储、管理、分析,对数据进行加工、处理、整合,进而将复杂的数据转化为“实体、属性、属性值”这样的简单三元组,使得用户可以快速得到知识响应。2.2 知识图谱的应用谷歌于 2012 年正式提出知识图谱概念,并成功应用在智能搜索领域2,知识图谱的本质是一个存储知识实体与实体之间关系的结构化网络,可以帮助形式化描述、理解现实世界的事物及其相互关系。随着互联网和物联网技术的飞速
7、发展,其应用也从搜索引擎逐步扩展到各个领域,例如智能问答3-4和文本分析5等,以及 IBM Watson 问答机器人、苹果的 Siri 语音助手和 Wolfram Alpha 等都依赖后台强大的知识图谱来实现问题理解、推理和问答6。维基百科作为世界上规模最大、阅读量最多的在线百科全书,拥有海量用户和庞大的知识图谱,谷歌搜索和 Google Assistant 智能助手都是维基媒体基金会(WMF)的大客户,掌握如此庞大知识体系和用户便掌握了舆论的风向标。在国内,知识图谱则用来促进商务业务发展以及辅助决策过程,并且广泛地应用于各大电子商务(淘宝、Amazon、eBay 等)和多媒体(MovieLe
8、ns、豆瓣)等网站中7。由于政务领域知识图谱不能产生经济效益,而且政务领域数据存在区域、时空、领域等多跨因素,政务服务内容和对象需要的是及时、准确、可靠的“非二义性”内容,满足政务服务鲁棒性、安全性、可靠性的知识图谱在国内一直处于空白。政务大数据的研究和应用是实现“数字政府”的基础,政务大数据急需政务领域“知识图谱”的支撑。3 政务服务精准治理关键技术为解决基于知识图谱的政务数字治理服务过程中缺乏大规模数据、理解能力、迁移能力与统一应用平台的问题,满足面向政务领域知识创新服务、精准服务的需求,从大规模多源异构数据获取、大规模政务服务知识图谱构建、政务精准治理与服务 3个方面的关键技术进行梳理最
9、终达到智能、精准交互的目的,如图 1 所示。3.1 大规模多源异构数据获取在政务领域中,数据呈现出异构、多渠道、多模态和非二义性等新特性。在构建政务知识图谱的图 1 知识图谱政务服务关键技术图技术热点Technical Focus信息技术与标准化http:/90过程中,准确高效地获取政务数据中蕴含的领域知识至关重要。为了实现这一目标,重点研究面向多源异构数据的实体识别、关系发现和关系抽取等任务。应用深度学习作为技术手段,并充分利用现有的大规模文本语料和大规模知识图谱,探索如何在少量标注条件下抽取出大量可用的知识,从而形成知识自动化抽取方案。此外,为了提高数据质量,还致力于解决低质量数据问题。具
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