Problem：

军用无人机在军事斗争准备中发挥着重要作用，是加快“机械化、信息化、智能化三化融合发展”的抓手装备。但垂直领域知识图谱的构建技术仍是关乎图谱实效的难点所在，主要问题包括：（1）本体及概念关系复杂多样；（2）三元组的表征能力低下；（3）同实体的名称歧义问题；（4）图谱的连通性弱。

Method:

（1）基于本体技术对知识模式进行构建。本任务所构建的本体模型概念完善、属性描述准确、类型定义精确，能够满足实体标注和关系抽取的需要，是军用无人机知识图谱构建的基础工作。

（2）图谱的数据结构的设计和百科、分析数据的提炼。知识图谱普遍以“三元组”为基本描述单位，本任务所构建的知识图谱数据结构充分考虑百科数据生成图谱的数据积累，设计图谱的数据结构为“八元组”，有效文本信息不失真。

（3）图谱的实体对齐实现图谱融合。针对同一无人机的不同名称，设置军事实体字典，多次迭代，基于字典匹配的方法实现了军用无人机知识图谱的融合和扩充，大幅度减少知识图谱的冗余，有效控制知识图谱的质量。

（4）存储层面综合RDF的逻辑模式和图数据的轻量级属性图模式，可以利用Neo4j所支持的Cypher语言进行高效查询，具有较强的图查询能力和图存储能力，在数据层面对数据质量进行了控制。

Contribution:

本工作的顶层本体从无人机出发，无人机包括描述属性、技术指标、平台系统、控制系统、支援系统、任务载荷系统、配属作战平台以及事件,增加描述属性能够更全面地刻画无人机。结合分析文本的内容，形成“知识八元组”保证有效文本信息不失真。

 

[CCKS2021-P86]中科院软件研究所-面向军用无人机系统的垂直领域知识图谱构建

 

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