工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘和知識圖譜系統(tǒng)建設(shè)研究

王輝 邢偉 曹帥 陰鵬飛 史夢瑤

摘 要：本文介紹了工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘和知識圖譜相關(guān)知識，分析了數(shù)據(jù)挖掘方面的知識體系建設(shè)、實體識別、相關(guān)的算法和知識圖譜方面的技術(shù)路線、業(yè)務(wù)建設(shè)、具體應(yīng)用、核心算法，為業(yè)務(wù)應(yīng)用的智能問答系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)和服務(wù)支持。

關(guān)鍵詞：工業(yè)企業(yè)，數(shù)據(jù)分析，可視化工具，數(shù)據(jù)挖掘，知識圖譜

DOI編碼：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.20.013

0 引 言

數(shù)據(jù)挖掘和知識圖譜系統(tǒng)是工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺的大數(shù)據(jù)中臺的重要組成部分。它以工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺的采集系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，其輸出成果為工業(yè)企業(yè)的智能問答系統(tǒng)的業(yè)務(wù)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐和服務(wù)支撐，對數(shù)據(jù)挖掘和知識圖譜起到承上啟下的作用。下面分別從數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜和自然語言處理工具三個方面做論述，希望對讀者能有一定的借鑒意義。

1 數(shù)據(jù)挖掘

1.1 知識體系建設(shè)

本平臺的知識體系建設(shè)包括平臺知識體系和機構(gòu)知識體系。

平臺知識體系是指針對工業(yè)企業(yè)的各個業(yè)務(wù)平臺創(chuàng)建的指標(biāo)標(biāo)簽體系。包括辦公協(xié)同平臺、經(jīng)營管理平臺、安全生產(chǎn)平臺、標(biāo)準(zhǔn)運行平臺、共享服務(wù)平臺、移動支付平臺等一級標(biāo)簽。其中辦公協(xié)同平臺對應(yīng)有一站式信息平臺標(biāo)簽、員工自助標(biāo)簽、業(yè)務(wù)云平臺、工資報表、自主招聘等二級標(biāo)簽；安全生產(chǎn)下對應(yīng)安全生產(chǎn)管理信息平臺、安全生產(chǎn)OMS、雙預(yù)控；虹膜稽核等二級標(biāo)簽；經(jīng)營管理對應(yīng)BPC全面預(yù)算、數(shù)據(jù)治理平臺、電子商務(wù)、合同審計、招投標(biāo)平臺等二級標(biāo)簽[1]。

機構(gòu)知識體系主要針對本平臺所在的直屬機構(gòu)創(chuàng)建的指標(biāo)標(biāo)簽體系。包括機關(guān)部室、共享中心、各級業(yè)務(wù)部門、客戶、供應(yīng)商等一級標(biāo)簽。

1.2 實體識別

實體識別的技術(shù)路線是通過構(gòu)建結(jié)合數(shù)據(jù)主動命名實體識別系統(tǒng)，準(zhǔn)備訓(xùn)練命名實體識別模型所需要的數(shù)據(jù)集，主動學(xué)習(xí)模塊、數(shù)據(jù)標(biāo)注模塊、數(shù)據(jù)增強模塊采用順序化循環(huán)的方式對實體識別模塊中的命名實體識別模型繼續(xù)訓(xùn)練并對數(shù)據(jù)進行標(biāo)注和增強。訓(xùn)練后的命名實體識別模塊對各個數(shù)據(jù)源的文本進行命名實體識別的過程。本章重點對部門識別樣本、人員識別樣本、標(biāo)準(zhǔn)識別樣本來闡述實體識別的過程。

1.2.1 組織識別樣本

業(yè)務(wù)組織部門識別樣本是利用實體識別技術(shù)路線對業(yè)務(wù)組織部門信息識別的具體應(yīng)用。業(yè)務(wù)組織部門識別體系包括業(yè)務(wù)組織部門詞典數(shù)據(jù)集、業(yè)務(wù)組織部門關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集、業(yè)務(wù)組織部門屬性集、測試數(shù)據(jù)源、業(yè)務(wù)組織部門主題詞識別模塊、業(yè)務(wù)組織部門數(shù)據(jù)標(biāo)注模塊、業(yè)務(wù)組織部門實體識別模塊，業(yè)務(wù)組織部門實體增強模塊、業(yè)務(wù)組織部門屬性關(guān)聯(lián)模塊等組成。

具體實現(xiàn)過程：利用業(yè)務(wù)組織部門主題詞識別模塊，從數(shù)據(jù)源中提取與業(yè)務(wù)組織部門相關(guān)的主題詞；通過業(yè)務(wù)組織部門增強模塊和實體識別模塊在詞典數(shù)據(jù)集、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集、屬性集對識別到的信息進一步加強和規(guī)范化；通過業(yè)務(wù)組織部門數(shù)據(jù)標(biāo)注模塊對被監(jiān)測數(shù)據(jù)源進行實體標(biāo)簽標(biāo)注，并建立索引；根據(jù)檢測結(jié)果和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集進行反饋和補充，進一步完善業(yè)務(wù)組織部門基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的過程。

針對不同的測試樣本進行往復(fù)循環(huán)的過程成為業(yè)務(wù)組織部門識別算法的訓(xùn)練和完善的過程。

1.2.2 人員識別樣本

人員識別樣本是利用人名識別技術(shù)路線對不同數(shù)據(jù)源進行行業(yè)人員的識別過程。人員識別體系由行業(yè)人員基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集、人員屬性數(shù)據(jù)集、測試數(shù)據(jù)源、基礎(chǔ)人名識別模塊、人員數(shù)據(jù)標(biāo)注模塊、人員屬性實體識別模塊，人員實體增強模塊、人員屬性關(guān)聯(lián)模塊等組成。

具體實現(xiàn)過程：利用基礎(chǔ)人名識別模塊從數(shù)據(jù)源中提取出疑似人名的清單；通過人名停用詞進行疑似人名的清洗。接下來通過疑似人名與人員實體庫進行匹配，滿足條件詞匯，根據(jù)人員屬性實體識別模塊和人員實體增強模塊給疑似人名創(chuàng)建人員實體對象。通過被檢數(shù)據(jù)源中匹配對應(yīng)的屬性信息，對人員實體對象進一步規(guī)范化；通過人員數(shù)據(jù)標(biāo)注模塊對人員信息和被監(jiān)測數(shù)據(jù)源進行實體標(biāo)簽標(biāo)注，并建立索引；經(jīng)過人工審核后把新識別的人員基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集進行反饋和補充。

針對不同的測試樣本進行往復(fù)循環(huán)的過程成為識別算法的訓(xùn)練和完善的過程。

1.2.3 標(biāo)準(zhǔn)識別樣本

標(biāo)準(zhǔn)識別樣本是利用上下游標(biāo)準(zhǔn)固有類別數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，從不同數(shù)據(jù)源進行標(biāo)準(zhǔn)信息提取、識別和融合的過程。專家識別體系包括行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集、行業(yè)企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集、標(biāo)準(zhǔn)屬性數(shù)據(jù)集、測試數(shù)據(jù)源、標(biāo)準(zhǔn)主題詞識別模塊、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)標(biāo)注模塊、標(biāo)準(zhǔn)屬性實體識別模塊，標(biāo)準(zhǔn)實體增強模塊、標(biāo)準(zhǔn)屬性關(guān)聯(lián)模塊等組成。

針對不同的測試樣本進行往復(fù)循環(huán)的過程成為標(biāo)準(zhǔn)識別算法的訓(xùn)練和完善的過程。

1.2.4 其它實體識別樣本

其它實體還包括辦公協(xié)同實體識別、經(jīng)營管理實體識別、安全生產(chǎn)實體識別、共享服務(wù)實體識別、移動支付實體識別、機關(guān)部室實體識別等內(nèi)容。在此不再贅述。

1.3 算法介紹

1.3.1 分詞、詞性標(biāo)注和關(guān)鍵詞抽取算法

（1）分詞算法。分詞主要是基于統(tǒng)計詞典，構(gòu)造一個前綴詞典；然后利用前綴詞典對輸入句子進行切分，得到所有的切分可能，根據(jù)切分位置，構(gòu)造一個有向無環(huán)圖；通過動態(tài)規(guī)劃算法，計算得到最大概率路徑，也就得到了最終的切分形式。

（2）詞性標(biāo)注算法。分詞的詞性標(biāo)注過程非常類似于分詞流程，同時進行分詞和詞性標(biāo)注。

（3）關(guān)鍵詞抽取算法。分詞系統(tǒng)中實現(xiàn)了兩種關(guān)鍵詞抽取算法，分別是基于TF-IDF關(guān)鍵詞抽取算法和基于TextRank關(guān)鍵詞抽取算法，兩類算法均是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法。

（4）HMM模型。由于處理的文本大部分為中文文本，基于漢字成詞能力的HMM模型識別特別適合本平臺的業(yè)務(wù)場景。利用HMM模型進行分詞，主要是將分詞問題視為一個序列標(biāo)注（sequencelabeling）問題。其中，句子為觀測序列，分詞結(jié)果為狀態(tài)序列。首先通過語料訓(xùn)練出HMM相關(guān)的模型，然后利用Viterbi算法進行求解，最終得到最優(yōu)的狀態(tài)序列，然后再根據(jù)狀態(tài)序列，輸出分詞結(jié)果。

1.3.2 貝葉斯算法

貝葉斯分類算法是統(tǒng)計學(xué)的一種分類方法，它是一類利用概率統(tǒng)計知識進行分類的算法。該算法能運用到大型數(shù)據(jù)庫中，而且方法簡單、分類準(zhǔn)確率高、速度快。

由于貝葉斯定理假設(shè)一個屬性值對給定類的影響?yīng)毩⒂谄渌鼘傩缘闹担思僭O(shè)在實際情況中經(jīng)常是不成立的，因此其分類準(zhǔn)確率可能會下降。為此，就衍生出許多降低獨立性假設(shè)的貝葉斯分類算法，如TAN（tree augmented Bayes network）算法。

2 知識圖譜

2.1 技術(shù)路線

知識圖譜基于語義解析的問答技術(shù)，是一種管道式的方法。首先需要對用戶的查詢問句進行語義解析，獲取查詢對象、對象約束與用戶意圖，而后根據(jù)查詢對象、約束之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系形成查詢圖，最后使用查詢圖與知識圖譜進行匹配和推理，獲取并推送給用戶所需要的知識。

其中涉及的關(guān)鍵技術(shù)有：命名實體識別（用于獲取查詢對象以及約束對象的字符串表達）、實體鏈接、語義解析、圖匹配算法（用于將查詢圖與知識圖譜進行匹配，獲取最終答案實體）、文本生成算法（以答案實體、知識圖譜與用戶問句作為條件，生成易于理解的文本返回給用戶）[2]。

2.2 業(yè)務(wù)建設(shè)

針對多數(shù)據(jù)源的融合應(yīng)用，構(gòu)建基于多數(shù)據(jù)源的知識圖譜。首先，對不同來源的數(shù)據(jù)構(gòu)建相應(yīng)的本地庫，并將不同的本地庫通過數(shù)據(jù)融合映射到全局本地庫。然后，利用實體對齊和實體方法進行知識獲取和融合。最后搭建知識圖譜應(yīng)用平臺，提供查詢和統(tǒng)計等操作。

2.2.1 知識圖譜構(gòu)建過程

知識圖譜的構(gòu)建分為兩步：知識圖譜本體層構(gòu)建和實體層的學(xué)習(xí)。其中，本體層構(gòu)建包括主題詞抽取、同義詞抽取、概念抽取、分類關(guān)系抽取、公理和規(guī)則學(xué)習(xí)；實體層學(xué)習(xí)包括實體學(xué)習(xí)、實體數(shù)據(jù)填充、實體對齊和實體等。

知識圖譜的構(gòu)建方法包括自上向下和自底向上兩種。自上向下的方法指先構(gòu)建知識圖譜的本體，即從煤炭行業(yè)領(lǐng)域、煤炭行業(yè)詞典及其它高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源中，提取本體和模式信息，添加到知識庫中；自底向上方法指從實體層開始，借助一定的技術(shù)手段，對實體進展歸納組織，實體對齊和實體等，并提取出具有較高執(zhí)行度的新模式，經(jīng)人工審核后，補充到知識圖譜中。

2.2.2 多數(shù)據(jù)源融合的知識圖譜構(gòu)建

為實現(xiàn)各類知識圖譜服務(wù)支撐的快速查詢，本平臺在融合多種數(shù)據(jù)源的情況下，構(gòu)建了多數(shù)據(jù)源的知識圖譜。首先對不同實體構(gòu)建不同領(lǐng)域的本地庫，然后將不同領(lǐng)域經(jīng)過映射成全局本地庫，接著對各領(lǐng)域的知識庫實施實體對齊過程和實體過程，豐富和擴展構(gòu)造多數(shù)據(jù)融合的知識圖譜。

2.2.3 實體對齊

實體對齊，也稱實體匹配或?qū)嶓w解析，是對相同或者不同數(shù)據(jù)集中兩個實體是否指向真實世界同一對象的過程。實體對齊如圖1所示。

本系統(tǒng)通過實體對齊，發(fā)現(xiàn)在不同知識庫中的實體名稱，并將這些實體進一步合并，對該實體創(chuàng)建標(biāo)識索引，最終將該實體添加到對應(yīng)的知識圖譜的過程。

2.2.4 實體說明

實體是指對于從文本中抽取得到的實體對象，將其到知識圖譜中對應(yīng)的正確實體對象的操作。實體說明如圖2所示。

其指導(dǎo)思想是根據(jù)給定三元組的頭（尾）實體和關(guān)系，從知識圖譜激活相關(guān)文本數(shù)據(jù)，選出一組候選實體對象，并通過實體預(yù)測算法，計算出正確的尾（頭）實體，并將得到的三元組添加到對應(yīng)的知識圖譜中。

2.3 圖譜應(yīng)用

知識體系統(tǒng)計是指知識體系中結(jié)合具體行業(yè)固有類別標(biāo)簽的分析統(tǒng)計過程。在該過程中，需要依據(jù)行業(yè)固有的類別和標(biāo)簽進行主題詞、屬性詞、相關(guān)詞、場景詞等產(chǎn)生關(guān)聯(lián)和上下拓撲關(guān)系，從而通過行業(yè)固有類別或者標(biāo)簽，根據(jù)知識體系，能通過檢索和識別、拓撲，提取出針對行業(yè)有實際經(jīng)濟效益價值的一系列有效信息。

2.3.1 區(qū)域圖譜

區(qū)域圖譜指能源企業(yè)在地域上的拓撲關(guān)系化。本過程需要關(guān)聯(lián)能源產(chǎn)業(yè)鏈的上下游企業(yè)關(guān)系、能源企業(yè)之間的隸屬歸屬關(guān)系、能源企業(yè)在地域上分布關(guān)系等。輸出成果為在全球地圖上呈現(xiàn)不同地域時間的地區(qū)分布圖譜。

地域信息統(tǒng)計是指把知識體系中的對象信息按照地域信息進行統(tǒng)計的過程。地域范圍從大到小分別包括世界級、洲際級、國家級、行政區(qū)域級、城市級等幾個級別，按地區(qū)進行關(guān)聯(lián)展示。

2.3.2 技術(shù)信息統(tǒng)計

針對技術(shù)類別的屬性指標(biāo)、標(biāo)簽指標(biāo)，結(jié)合能源行業(yè)業(yè)務(wù)知識相關(guān)性，按照業(yè)務(wù)權(quán)重形成行業(yè)標(biāo)簽圖譜。圖譜對應(yīng)標(biāo)簽可以關(guān)聯(lián)到企業(yè)、產(chǎn)品、技術(shù)、文獻、組織等一系列的相關(guān)信息。本知識圖譜支持重的上行下鉆動作。

技術(shù)信息統(tǒng)計是知識體系依據(jù)產(chǎn)品標(biāo)簽級行業(yè)固有類別進行統(tǒng)計的過程。本系統(tǒng)統(tǒng)計的對象為企業(yè)，可以通過產(chǎn)品類別、固有行業(yè)標(biāo)簽等信息順利統(tǒng)計出相關(guān)聯(lián)的企業(yè)信息。然后再通過企業(yè)信息關(guān)聯(lián)到企業(yè)的其他屬性信息。

2.3.3 趨勢分析統(tǒng)計

趨勢分析圖譜通過對狀態(tài)監(jiān)測、控制系統(tǒng)、回歸分析等一系列指標(biāo)與新聞、論文、專利等發(fā)布時間進行關(guān)聯(lián)，從而分析不同指標(biāo)下新聞、論文、專利等的活躍趨勢過程。

趨勢分析統(tǒng)計過程是依據(jù)行業(yè)相關(guān)知識成果體系進行時間范圍統(tǒng)計的過程。統(tǒng)計對象包括新聞、論文、專利等知識成果，統(tǒng)計維度為時間，統(tǒng)計的指標(biāo)為時間段內(nèi)的成果數(shù)目。

2.4 核心算法介紹

2.4.1 三元組構(gòu)建算法

基于知識圖譜的問答系統(tǒng)很難直接回答自然文本狀態(tài)的問題，所以我們要把問題轉(zhuǎn)化為一定的問題模板集。確定了候選的問題模板集，然后就可以利用原始問句，從中找到語義最接近的具體模板（通過最小編輯距離）。再對于具體的問題模板，人工設(shè)定對應(yīng)的具體回答方式，就能夠保證回答與問題在語義上的協(xié)調(diào)性。

2.4.2 關(guān)系模型到本體模型映射算法

關(guān)系數(shù)據(jù)模式到本體映射關(guān)系的建立，是一類典型的模式匹配問題。所謂模式匹配問題，指的是在不同的數(shù)據(jù)模式中找出語義相同或相似的元素對，并構(gòu)造映射關(guān)系的一類問題，即建立數(shù)據(jù)庫表到本體中類的映射以及數(shù)據(jù)庫表中字段到本體類的屬性的映射。

2.4.3 實體對齊算法

（1）實體消歧。含義：實體消歧的本質(zhì)在于一個詞有很多可能的意思，也就是在不同的上下文中所表達的含義不太一樣。例子：“蘋果”實體描述，“我的手機是蘋果”和“我喜歡吃蘋果”這兩個句子中的“蘋果”代表的含義是不一樣的。前者代表是手機、后者代表是水果[3]。

（2）共指消歧。共指消歧，又稱指代消解。由于自然語言充滿歧義，必須使用多種信號和知識來消除歧義。需要基于對周圍世界的了解才能明白這些指代，而這種知識很難編碼到計算機中。

2.4.4 實體映射算法-rans系列算法

知識圖譜的表示學(xué)習(xí)即將知識圖譜構(gòu)建成一個（頭實體，關(guān)系，尾實體）的三元組形式，通過目標(biāo)函數(shù)將實體和關(guān)系分別以低維的向量來表示。Trans方法主要有TransE、TransH、TransR、CtransR、TransD、TransA以及TransG等。

3 自然語言處理工具

3.1 可視化工具描述

本系統(tǒng)采用的可視化工具是通過以WPS插件形式，通過提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、本地非結(jié)構(gòu)化的文本文件數(shù)據(jù)，通過插件面板形式把數(shù)據(jù)處理中涉及的各個步驟均通過功能按鈕或面板形式呈現(xiàn)給客戶。

3.2 數(shù)據(jù)編輯輔助工具

WPS文字端工具，包括文本導(dǎo)航目錄（左側(cè)面板），為用戶提供結(jié)構(gòu)化的庫表數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的本地數(shù)據(jù)。無論是庫表數(shù)據(jù)還是本地數(shù)據(jù)，均可以通過WPS文字端進行呈現(xiàn)和展示，并且允許對呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)進行文本編輯和字段編輯。編輯完成后根據(jù)用戶需要把內(nèi)容信息存儲到原始文件/目標(biāo)地址中。

本工具還提供了針對語義分析、標(biāo)簽算法中基礎(chǔ)詞庫的編輯功能。針對圖片、PDF、音頻等功能的自動識別工具。協(xié)助用戶對非常規(guī)的數(shù)據(jù)源進行文本處理轉(zhuǎn)化。

4 結(jié) 語

本文闡述了分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源情況、數(shù)據(jù)中臺的核心業(yè)務(wù)、用戶服務(wù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用對象及數(shù)據(jù)中臺中涉及的可視化工具。通過打造工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺服務(wù)，并構(gòu)建符合業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)和服務(wù)支撐，既對大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的應(yīng)用和能力進行驗證，也被智能問答平臺及其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)所驗證。通過此類迭代式相互促進，可大幅度提升工業(yè)企業(yè)對大數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的參與和認知程度，從而使數(shù)據(jù)中臺的理念、機制和成果更好地服務(wù)于工業(yè)企業(yè)。