ICS35.240 CCSL67T/AHAI 安徽省人工智能协会团体标准 T/AHAI013—2024 面向终身学习的知识图谱构建系统 技术规范 Technicalspecificationforknowledgegraphconstructionsystemoflifelonglearning 2024-12-02发布 2024-12-02实施 安徽省人工智能协会  发布 全国团体标准信息平台 T/AHAI013—2024 I前言 本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由安徽省人工智能协会提出并归口。 本文件起草单位：西安电子科技大学、湖南大学、科大讯飞股份有限公司。 本文件主要起草人：李瑞，徐悦甡，段明星，李鑫，李婵，蒋志平，王琳方，杨思睿，邢钧峰，蒋 宇宏，杨溢，刘寄甲，刘大威，马寅汝。 全国团体标准信息平台 T/AHAI013—2024 1面向终身学习的知识图谱构建系统技术规范 1范围 本文件规定了面向终身学习的知识图谱构建系统的框架、技术要求、功能要求和非功能要求。 本文件适用于教育行业面向终身学习的知识图谱系统设计、开发与测试。 2规范性引用文件 GB/T5271.17-2010信息技术词汇第17部分数据库； GB/T42131-2022人工智能知识图谱框架； YD/T4044-2022基于人工智能的知识图谱构建技术要求。 3术语和定义 GB/T5271.17-2010界定的以及以下术语和定义适用于本文件。 3.1 终身学习lifelonglearning 终身学习是一种持续不断的学习过程，在人的整个生命周期中不断获取新知识、技能和经验，使个 体能够持续提升能力、拓展视野，并保持竞争力。 3.2 实体entity 存在或者可能存在的任何具体或抽象的事务，包括这些事物间的关联。 [来源：GB/T5271.17-2010，17.02.05] 3.3 实体类型entitytype 一组具有相同属性的实体集合的抽象。 [来源：GB/T42131-20223.3] 3.4 关系relation 具有相同属性的各实体值的集合以及这些属性。 [来源：GB/T5271.17-2010，17.04.01] 全国团体标准信息平台 T/AHAI013—2024 23.5 知识图谱knowledgegraph 一种以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系的方式。它将互联网的海量信息表达成更 接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。 [来源：YD/T4044-2022，3.1] 3.6 精确率precision 评价机器学习模型效果的参数，反映的是在预测为正例的样本中，预测正确的比例。 注：计算公式为准确率=正确预测的正例样本数量/预测为正例的样本数量。 3.7 召回率recallrate 评价机器学习模型效果的参数，反映的是在所有正例样本中，能够正确地识别为正例的比例。 注：计算公式为召回率=正确预测的正例样本数量/（正确预测的正例样本数量+错误预测的负例样本数量）。 3.8 F1值F1-score 综合应用精确率和召回率，为二者的调和均值。 注：计算公式为F1值=2*精确率*召回率/（精确率+召回率）。 4缩略语 下列缩略语适用于本文件。 NLP自然语言处理（NaturalLanguageProcessing） API应用编程接口（ApplicationProgrammingInterface） RDF资源描述语言（ResourceDescriptionFramework） OWL网络本体语言（WebOntologyLanguage） SPARQL数据获取协议和查询语言（SPARQLProtocolandRDFQueryLanguage） 5构建框架 面向终身学习的知识图谱系统以底层技术基础作为支撑，其构建需经过数据获取、数据清洗和去重、 知识抽取、知识表示、实体链接、知识存储、知识更新等阶段，各阶段间的逻辑结构如图1所示。 全国团体标准信息平台