面向人工智能的我国知识图谱研究的分布特点与发展趋势

【目的/意义】知识图谱不仅是新一代人工智能的前沿技术，而且是大规模知识工程的学科方向。探究我国知识图谱研究的分布特点和发展趋势，将对技术应用和学科研究具有参考价值和借鉴意义。【方法/过程】本文运用文献计量学方法和数据可视化技术，针对我国知识图谱研究重要文献的来源库、期刊、基金、机构、作者、关键词等进行计量研究，采用ECharts和VOSviewer工具可视分析。再根据共词分析方法挖掘“知识抽取”和“知识应用”两大研究主题，使用Python软件绘制词云图，着重阐述其核心内容、关键问题和主要趋势。【结果/结论】我国知识图谱研究具有应用跨界与文献激增的总体特点，并呈现六大具体特点。面向开放域的知识抽取技术和智能应用方法，将成为大规模知识图谱的未来发展趋势。【创新/局限】聚焦人工智能学科范畴，依据共词分析和生命周期，综合利用多种可视化工具，我国知识图谱研究的分布特点和重要主题得以阐述。然而，国际知识图谱的文献计量与主题挖掘，尚待进一步分析与研究。