1、自然语言处理，文本信息提取算法。 2、政策知识图谱、企业知识图谱。

1. 痛点问题 《中国教育现代化2035》提出“利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合”。2021年7月国家发布“双减”政策以后，如何在减少学生学习时间的前提下提升学习效果，就成为摆在学校与老师面前的一个重要课题。学生的学习行为是因人而异的，受到知识水平与认知能力等因素的影响。现有的学习资源是非常丰富的，通过在课后为学生提供有针对性的学习资源、满足学习者个性化的学习需求，是提升学生学习效果的重要途径。要达成这个目标，就必须依靠知识图谱技术的支撑，突破学习资源语义化分析、个性化推荐等技术在教育领域的瓶颈，最终实现个性化的学习。而当前国内缺乏一个全学科的、可访问的基础教育知识图谱系统，本项目成果填补了此方面空白。 2. 解决方案 知识图谱是当前计算机中知识表示的一种重要方式，利用知识图谱可以改善搜索结果、进行基于语义的数据集成、以及提升智能问答的准确性。在基础教育领域，如何构建高质量的知识图谱是一个重要挑战。本项目在国内率先研究提出一种准确高效的领域知识图谱构建方法——“四步法”，研发了相应的软件平台（资源管理系统、语义标注系统、知识管理系统、知识展示系统），用此方法构建了中国基础教育知识图谱EduKG，并利用该知识图谱开展基于知识点的教学资源集成。EduKG涵盖了基础教育九门学科的知识，基于其研发的基础教育知识记忆类问题自动问答系统准确率达到70%以上。目前该知识图谱已经可以提供公开的访问服务接口，供相关教育信息应用程序进行访问调用。该知识图谱相当于基础教育的新基建，上层应用可以同时调用访问基础教育知识图谱的内容，给学生提供自适应学习软件应用、给老师提供强大丰富的备课资源及融合式教学方案、给学校管理提供教师授课评估等多种应用。 合作需求 期待与各个省市的教育信息化企业开展合作，采用技术许可等方式，提升这些企业的教育信息化产品的智能水平，服务于当地的教育局、电教馆、中小学等单位。最终为政府、学校、师生提供教育现代化解决方案和优质的课程资源及平台技术服务，助力区域构建高质量的教育发展体系，为学校提供智慧教学系统创新课堂教学，从而提高课堂效率和质量，为学生提供个性化学习产品，通过互联网扩大优质教育资源覆盖面，促进区域发展公平而有质量的教育。

随着智慧教育理念的深入实施，对知识体系进行数字化重构成为一项迫切的基础性工作。知识图谱作为一种新型的复杂知识表征方法，为实现结构化、模型化、可演化的数字化知识体系提供了有效的手段。 本项目自主开发了教育知识图谱构建与服务平台，支持知识图谱的“建设、服务、规划、开放”四个主要功能。在平台的支撑下，以专业建设视角打通了从培养目标、课程体系、知识点、知识资源的链条，跨课程多维度关联形成了知识网络，实现教师、学生、知识、教材等的一体化集成，支撑专业培养方案定制、个性化学习、新形态教材建设。 技术上，平台具备灵活性、易用性和安全性。采用成熟的后端微服务框架极大地简化了开发流程，同时提供了灵活的数据库操作和高效的前后端集成，确保了系统的高性能和可靠性。前端设计上，平台利用高质量组件和响应式布局提供了良好的可定制性，使用户界面在视觉上更具吸引力，操作上更加友好。在数据存储方面，平台不仅确保了数据的可靠性和易用性，强化了专业知识图谱等复杂图数据的高性能处理能力。 平台应用于专业课程教学、数字化教材设计、培养方案定制等教育领域。该平台在智慧教育领域具有巨大的市场潜力。与市场上同类产品相比，成熟度高，适配性强，软件自主可控。 图1.专业知识图谱局部展示 图2.知识查查路径知识搜索展示 图3.培养方案系统化输入界面 图4.平台数据统计界面 图5.知识节点内部资料输入界面

法律知识体系是多种逻辑的结合,并且法律的知识体系非常复杂。可以从法律法规自上下构建体系,也可以从法学概念的相关性去构建体系。然而专业领域的知识图谱的构建和百类知识的融合和构建不同,需要专家的指导和监督。近来,伴随着“智慧法院”的建设,司法知识图谱的构建时机也日臻成熟。本项目计划文书进行摘要,进而把涉案事实结构化,找到知识图谱中对应的实体概念,触发知识图谱里些推送知识,判断法律事件发生概率

成果介绍主要研究方向为人工智能、知识图谱、自然语言处理、社交网络、大数据、信息检索等。作为项目负责人主持完成2项国家自然科学基金，1项中国博士后基金一等资助项目，5项省部级重点实验室开放课题项目，10余项企业联合研发项目等。作为主要负责人参与国家重大研发计划子课题、总装预研、863课题等项目。研究成果已应用于国防、科技情报、医疗、智慧司法、智能制造等行业。担任数十个重要国际会议和国内外重要期刊的程序委员或审稿人。已在国内外重要学术期刊和会议上发表学术论文90余篇。研究工作被60多个国家和地区的学者引用1500余次。技术创新点及参数面向多源异构数据的知识图谱构建技术；大规模知识图谱的高效融合技术；面向跨媒体异构数据的知识表示技术；基于语义关联和知识驱动的信息汇聚技术；面向复杂问题智能问答技术；基于知识和机器学习和问题推理和分析技术。

近年来图数据受到越来越多的关注，在海量图数据中进行快速的复杂查询是所有图数据库系统面临的直接问题。本系统首创提出了将复杂条件查询转换成在大图中进行子图匹配的解决方法，该方法抛弃了传统利用关系数据库技术作为底层支持RDF数据的存储和管理，利用基于结构感知的索引和查询优化策略，极大地提高了在海量RDF知识图谱数据和复杂查询环境下的性能和系统可扩展性。 本系统支持W3C提出的RDF文件标准和SPARQL语法标准，提供C++、Java、Python、PHP等API接口，单机版本支持50亿条边秒级响应，分布式版本设计了基于查询日志的分布式图数据划分策略，具有非常好的可扩展性。

本发明公开了一种基于模板匹配技术的知识图谱问答系统和方法。该系统包括离线模块和在线模块，离线模块主要用于离线数据准备，在线模块主要用于系统服务。本发明的系统可支持用户友好的自然语言问句为查询，通过对用户的问句进行语法分析，将语法分析后的结果到离线定义的手工模板库中寻找匹配的问句模板，根据所述的实体匹配方法和关系匹配方法，生成最终的结构化的知识图谱查询

中小企业知识管理平台基于先进的知识管理理论，结合企业流程管理实际需求，跟踪IT最新技术与发展趋势，融管理思想与IT技术于一体的企业级知识管理系统解决方案，为中小企业提供完善的知识管理支撑平台。 中小企业知识管理平台是一款国内独创、国际领先的基于流程的知识集成与管理系统软件。1.系统核心功能定位于服务中小企业流程管理，并按照流程模式对企业知识进行组织和管理，提升企业流程管理的质量和效率，提升企业知识管理与知识开发的有效性。2.中小企业知识管理平台基于Microsoft.NET技术平台，

本系统采用数字化和网络化手段把企业的知识力量科学地管理起来，以集成知识使用能力、优化知识运行结构、监控企业知识状态、加快知识更新速率、提升知识拥有水平，最终从根本上提高企业的整体竞争力。    系统特点： 1、人本的知识管理理念，强调人在环路中，通过对人的管理来管理企业知识； 2、开放的数字化企业知识库建立工具，实现海量知识库的快速建立； 3、符合人机工程学的知识提供工具，向企业人员提供有针对性的知识辅助； 4、可视化的知识状态监控工具，全面监控企业知识的拥有水平和分布状况； 5、与项目管理相结合的知识管理工具，把知识管理嵌入到企业日常运行过程中； 6、知识资源的运行优化功能，将最具相应知识的人分配到最适合的工作中去； 7、知识资源的运行调度功能，以效益最大化为目标，合理调度企业知识资源； 8、知识更新模块及功能，为企业专家更新自己的知识提供途径； 9、知识提升模块及功能，为企业专家加深自己的知识拥有水平提供途径。    适用行业： 大中型的知识密集型制造企业与服务业，例如：民用或军工装备制造业、车辆、船舶及航空航天制造业、医院、矿山等。