基于知识图谱的虚拟学术社区用户生成内容知识共聚框架研究

目的/意义]知识图谱已经成为海量信息资源知识组织的新形态。将知识图谱应用于虚拟学术社区用户生成内容知识组织中，对于虚拟学术社区知识发现及服务具有重要意义。方法/过程]提出一种基于知识图谱的虚拟学术社区用户生成内容知识共聚框架。首先，运用Word2Vec词向量模型对虚拟学术社区用户生成内容数据集进行词向量表示；其次，基于双向长短记忆神经网络模型与条件随机场识别出虚拟学术社区用户生成内容中的命名实体，基于双向门控循环单元与注意力机制进行实体关系抽取；最后，借助Neo4j图数据库对知识共聚的结果进行可视化展示，并采集丁香园心血管论坛的学术交流帖子，对提出的知识共聚框架进行实证分析。结果/结论]基于知识图谱的虚拟学术社区用户生成内容知识共聚方法能够有效序化重组虚拟学术社区知识资源，细粒度挖掘和揭示不同类型的知识单元和知识关联，有助于为虚拟学术社区智能知识服务提供语义理解和人工智能的基础。