馬剛　李紅云

摘要：高校在教學(xué)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，很多數(shù)據(jù)都是孤立的存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)中，數(shù)據(jù)之間缺少語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，無(wú)法滿足個(gè)性化、多樣化的信息檢索服務(wù)。本文對(duì)人工智能化技術(shù)進(jìn)行了綜合論述，分析各種智能化技術(shù)的特點(diǎn)，優(yōu)先采用基于知識(shí)圖譜技術(shù)作為高校學(xué)生智能化信息處理平臺(tái)，以本人所在學(xué)校智能制造學(xué)院為例，利用已存的學(xué)生數(shù)據(jù)信息表為載體，依據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)需求服務(wù)為原則，試圖建立一種智能化專業(yè)學(xué)習(xí)信息處理系統(tǒng)模型。

關(guān)鍵詞：人工智能;知識(shí)圖譜;信息處理系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP18? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）06-0135-03

1概述

在傳統(tǒng)辦公過(guò)程中，學(xué)校會(huì)產(chǎn)生出大量的文件、班級(jí)表、課程表、成績(jī)單等數(shù)據(jù)，很多數(shù)據(jù)都是孤立被存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)硬盤中，如果遇到一個(gè)具有復(fù)雜功能的查詢，就需要很多人在同一時(shí)間段查詢各種數(shù)據(jù)表，經(jīng)過(guò)認(rèn)真分析，最后才能找到所需的數(shù)據(jù)。這種較低的辦公效率會(huì)極大地影響學(xué)校信息化系統(tǒng)建設(shè)，不利于學(xué)校的快速發(fā)展?；诋?dāng)前人工智能[1]技術(shù)的不斷發(fā)展，高校的信息化管理應(yīng)當(dāng)不斷向智能化辦公方向發(fā)展。本人以我校智能制造學(xué)院為例，本文首先研究了基于人工智能的信息檢索技術(shù)，匯總學(xué)生的各種數(shù)據(jù)信息作為數(shù)據(jù)源，依據(jù)教務(wù)管理材料推導(dǎo)出語(yǔ)義檢索的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則，探討一種面向?qū)W生學(xué)習(xí)信息需求服務(wù)的智能化辦公軟件系統(tǒng)模型。

2信息的智能化處理技術(shù)理論和方法

人工智能是九十年代初開(kāi)始興起的一種智能化處理數(shù)據(jù)的學(xué)科，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別等內(nèi)容，它基于大量的計(jì)算機(jī)智能算法而得到人們期望的最優(yōu)數(shù)據(jù)。目前該學(xué)科已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像處理、文本處理、語(yǔ)言處理、機(jī)器人系統(tǒng)等領(lǐng)域。人工智能技術(shù)構(gòu)建具有良好的判斷能力，理解能力和學(xué)習(xí)能力，同時(shí)這也是人們開(kāi)發(fā)人工智能系統(tǒng)，開(kāi)展智能化信息技術(shù)研究的根本目標(biāo)。利用人工智能算法（關(guān)聯(lián)規(guī)則、模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜等）對(duì)原始數(shù)據(jù)信息進(jìn)行采集和綜合化加工處理，最終得到智能化決策結(jié)論。

2.1模糊理論

美國(guó)人L.A.zadeh在二十世紀(jì)中期創(chuàng)立了模糊集合理論[2]，主要內(nèi)容包括模糊邏輯、模糊推理、模糊控制、模糊計(jì)算等，它主要用于解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中的抽象模型分析與推理，后來(lái)被歸納為數(shù)學(xué)科學(xué)中的一個(gè)分支學(xué)科，成為模糊問(wèn)題的主要解決理論和方法。當(dāng)前人們常用的模糊計(jì)算方法主要有：模糊統(tǒng)計(jì)法、模糊分步法，熵權(quán)法。熵權(quán)法揭示的原理：如果與指標(biāo)相關(guān)的熵值越小，則此指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響較大。這種思想被應(yīng)用在信息檢索中具有較高的應(yīng)用價(jià)值。例如：一個(gè)詞語(yǔ)，在不同的句子中往往具有多種含義，如果把句子看成是該詞語(yǔ)的背景，不同的背景就決定了該詞語(yǔ)的一種含義。在分析句子詞語(yǔ)的含義值，對(duì)該詞語(yǔ)計(jì)算出其在句子中背景的信息貢獻(xiàn)量，得到熵值作為特征值用于確定詞語(yǔ)的某一種含義，提高了信息檢索的水平。

2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]算法能學(xué)習(xí)和存儲(chǔ)大量輸入—輸出模式映射關(guān)系，為個(gè)性化查詢帶來(lái)較高的效率，但不足的是需要大量的樣本數(shù)據(jù)，才能確定該算法中用到的多個(gè)參數(shù)模擬值，同時(shí)，該算法設(shè)計(jì)很復(fù)雜，當(dāng)客戶端大量訪問(wèn)需要較高的服務(wù)器硬件資源。

2.3 知識(shí)圖譜

為了給大眾提供更加精準(zhǔn)的信息檢索服務(wù)，谷歌公司首次提出“知識(shí)圖譜”，其觀點(diǎn)認(rèn)為世界是由大量的實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系組成，從而達(dá)到基于語(yǔ)義級(jí)別的智能化信息檢索，目前基于知識(shí)圖譜[4]的研究在語(yǔ)義分析、智能推理、智能互答等領(lǐng)域都有了重要突破。

知識(shí)圖譜起源于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，以“實(shí)體-關(guān)系-實(shí)體”作為基本單元，大量的關(guān)系把大量的實(shí)體彼此聯(lián)系起來(lái)，便構(gòu)成了知識(shí)網(wǎng)絡(luò)模型。知識(shí)圖譜目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于教育、企業(yè)、科研等。

知識(shí)圖譜的研究?jī)?nèi)容[5]主要包括：知識(shí)圖譜表示與建模（實(shí)體建模）、知識(shí)存儲(chǔ)、知識(shí)抽取與知識(shí)挖掘、知識(shí)圖譜融合、知識(shí)圖譜推理、語(yǔ)義搜索 、知識(shí)問(wèn)答等核心內(nèi)容。

通常，知識(shí)圖譜技術(shù)的核心研究對(duì)象是本體，本體由五個(gè)基本構(gòu)成元素：類（Class）或概念（Conception），關(guān)系（Relations），函數(shù)（Functions），公理（Axioms），實(shí)例（Instance）。

因此，本體可以看成是一種五元組：O = （ C ， P ， I ， H， F ），其中，C代表概念集合;P代表屬性集合;I代表個(gè)體集合即實(shí)例集合;H代表概念層次的結(jié)合;F代表函數(shù)集合。

構(gòu)建知識(shí)圖譜需要大量的數(shù)據(jù)源，如果使用自底向上的方法可以獲取知識(shí)圖譜中的實(shí)體概念、屬性、類別、關(guān)系等信息，一般情況下，通過(guò)采集數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)處理這2個(gè)過(guò)程就可以構(gòu)建知識(shí)圖譜的首要工作，在結(jié)合7步法可以有效識(shí)別出實(shí)體。

關(guān)系抽取是基于知識(shí)圖譜某一領(lǐng)域中，尋找實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系，可以使用實(shí)體對(duì)關(guān)系預(yù)測(cè)的方法進(jìn)行判定，例如：一名計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生王二參加福建省計(jì)算機(jī)程序大賽，可以推測(cè)實(shí)體（王二）與實(shí)體（計(jì)算機(jī)程序大賽）是成員關(guān)系。

3需求分析

構(gòu)建計(jì)算機(jī)專業(yè)知識(shí)圖譜的最終目標(biāo)就是為學(xué)生提供基于語(yǔ)義的智能化專業(yè)信息檢索服務(wù)[6]，讓學(xué)生理解學(xué)習(xí)哪些課程、如何學(xué)習(xí)專業(yè)課程、是否達(dá)到專業(yè)學(xué)習(xí)水平等話題。本人對(duì)我院約500名學(xué)生進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，列舉出學(xué)生提出的各種學(xué)習(xí)問(wèn)題，收集了大概400份左右的反饋信息。通過(guò)這次調(diào)研，獲取學(xué)生主要關(guān)心的專業(yè)課問(wèn)題，進(jìn)行匯總、整合，對(duì)學(xué)習(xí)需求問(wèn)題進(jìn)行分類。需求分類如下：（1）課程學(xué)習(xí)需求：計(jì)算機(jī)有哪些課程？這些課程的內(nèi)容是什么？課程內(nèi)容的目標(biāo)、特點(diǎn)、課程之間的關(guān)系？學(xué)習(xí)方法是什么？是否具備參加計(jì)算機(jī)專業(yè)期末考試的條件？（2）專業(yè)技術(shù)考試需求：如何評(píng)價(jià)自身的計(jì)算機(jī)專業(yè)水平？是否具備參加計(jì)算機(jī)專業(yè)資格考試的條件？（3）比賽需求：是否具備參加計(jì)算機(jī)專業(yè)比賽的條件？（4）畢業(yè)需求：是否符合計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)條件？是否存在未修的公共課課程、專業(yè)課程？總學(xué)習(xí)積分是多少，是否達(dá)標(biāo)？

張?zhí)鹛鹪谡撐闹薪o出數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程實(shí)體研究成果[7]，里面包含有大量知識(shí)點(diǎn)本體：算法、排序、有向樹、遞歸等，這些本體中部分本體被引入了本文中作為衡量課程難度和核心內(nèi)容的本體。本文列舉面向?qū)W生學(xué)業(yè)信息的知識(shí)圖譜中常用本體：學(xué)生、學(xué)生成績(jī)、課程、專業(yè)基礎(chǔ)課程（概念、公式、算法等）、專業(yè)核心課程、專業(yè)必修課程、專業(yè)非必修課程、考試、公共課考試、專業(yè)課考試、比賽、國(guó)家級(jí)比賽、省級(jí)比賽、市級(jí)比賽、校賽。

4系統(tǒng)實(shí)施

4.1 MySQL表導(dǎo)入Neo4j系統(tǒng)

一個(gè)知識(shí)圖譜里面通常包含有大量的實(shí)體、實(shí)體的屬性、實(shí)體之間的關(guān)系，這3種信息是無(wú)法直接存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中的，為此，人們開(kāi)發(fā)出了一種基于圖形結(jié)構(gòu)方式的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件系統(tǒng)Neo4j[8]，它可以存儲(chǔ)上億個(gè)實(shí)體，并且同時(shí)滿足企業(yè)不斷變化的業(yè)務(wù)需求，具備極高的數(shù)據(jù)檢索性能，支持大規(guī)模的數(shù)據(jù)事務(wù)管理，目前已被應(yīng)用到大量的企業(yè)智能檢索系統(tǒng)中。

知識(shí)圖譜中的本體模型通常是基于RDF三元組表示的，要把本體數(shù)據(jù)模型存儲(chǔ)到Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)中，需要將本體和Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)相匹配，具體操作過(guò)程主要包括3步驟：對(duì)本體解析，把三元組RDF模型數(shù)據(jù)映射到Neo4j圖節(jié)點(diǎn)模型，對(duì)Neo4j圖節(jié)點(diǎn)進(jìn)行存儲(chǔ)。最后把基于外鍵聯(lián)系的傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL[9]遷移到基于關(guān)系關(guān)聯(lián)的圖形數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j。

在Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)中存放完實(shí)體模型后，結(jié)合我院數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器MySQL中存放的歷年學(xué)生信息表、成績(jī)表、課程表等具體數(shù)據(jù)，提取MySQL數(shù)據(jù)表中的主鍵和字段，根據(jù)主鍵在Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)中建立實(shí)體節(jié)點(diǎn)，根據(jù)字段在實(shí)體節(jié)點(diǎn)中建立屬性，重復(fù)該操作，把所需的MySQL數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)全部轉(zhuǎn)化成Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)中的實(shí)體值和屬性值。根據(jù)MySQL數(shù)據(jù)表中的外鍵，在Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)中建立所有的實(shí)體節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系（即實(shí)體之間的關(guān)系）。這里給出MySQL數(shù)據(jù)表：

（1）學(xué)生檔案表：身份證號(hào)碼、學(xué)生姓名、籍貫、出生地、性別、常住地址、電話、備注;（2）學(xué)生信息表：年級(jí)、專業(yè)、學(xué)生編號(hào)、姓名、性別、電話、QQ號(hào)，宿舍號(hào)、學(xué)習(xí)狀態(tài);（3）學(xué)生課程表：? 課程編號(hào)、課程名稱、任課教師、教師編號(hào)、課程學(xué)分、課程性質(zhì);（4）課程信息表：課程編號(hào)、課程名稱、學(xué)分、課時(shí)量、課程性質(zhì);（5）學(xué)生課程成績(jī)信息表：學(xué)生編號(hào)、課程編號(hào)、平時(shí)成績(jī)、期末成績(jī)、綜合成績(jī);（6）技能考試表：考試編號(hào)、等級(jí)、考試名稱;

本文使用MySQL-Workbench6.3軟件工具畫出與學(xué)生學(xué)習(xí)管理相關(guān)的數(shù)據(jù)表圖，如圖1所示。由MySQL數(shù)據(jù)表給出的數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換到Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)中后，則得到了計(jì)算機(jī)專業(yè)信息的知識(shí)圖譜實(shí)體和實(shí)體關(guān)系，本文截取了部分實(shí)體和實(shí)體關(guān)系，如圖2所示。

4.2 建立知識(shí)推理規(guī)則集

在每學(xué)期開(kāi)學(xué)時(shí)，根據(jù)已經(jīng)設(shè)定好的專業(yè)教學(xué)目標(biāo)，任課老師準(zhǔn)備好相關(guān)的教材、題庫(kù)、考試方案、教案、授課計(jì)劃等很多教學(xué)相關(guān)資料?；谥R(shí)圖譜的語(yǔ)義檢索，需要人工方式來(lái)根據(jù)學(xué)校教育制度，專業(yè)技術(shù)資格要求、畢業(yè)條件要求、考試資格要求、學(xué)生生活手冊(cè)要求，把這些制度和要求轉(zhuǎn)換成語(yǔ)義檢索的規(guī)則集。本人搜集了與學(xué)生學(xué)業(yè)相關(guān)的教務(wù)管理材料，經(jīng)過(guò)人工分析，獲取如下幾個(gè)方面的資格條件實(shí)體規(guī)則庫(kù)模型公式。

（1）考試規(guī)則：在無(wú)作弊的前提下，學(xué)生一門課程的期末總成績(jī)不低于60分，課程通過(guò)，且獲取該課程的學(xué)分?jǐn)?shù)。（2）畢業(yè)條件：全部課程均通過(guò)，達(dá)到相應(yīng)的學(xué)生畢業(yè)總積分?jǐn)?shù)，且無(wú)其他不良的記錄。（3）參加比賽資格： a1*專業(yè)課課程總分?jǐn)?shù)+ a2*專業(yè)課課程總分?jǐn)?shù)+…+ an*專業(yè)課課程總分?jǐn)?shù)+b*軟件項(xiàng)目成績(jī)。

（4）參加專業(yè)技術(shù)資格考試：a1*專業(yè)課課程總分?jǐn)?shù)+ a2*專業(yè)課課程總分?jǐn)?shù)+…+ an*專業(yè)課課程總分?jǐn)?shù)。

舉例說(shuō)明：某一個(gè)學(xué)生要參加國(guó)家計(jì)算機(jī)軟件水平考試——軟件設(shè)計(jì)師（中級(jí)），其知識(shí)能力計(jì)算方式：a1*計(jì)算機(jī)文化課程分?jǐn)?shù) + a2*軟件工程課程分?jǐn)?shù)+ a3*數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程分?jǐn)?shù) + a4*Java程序設(shè)計(jì)課程分?jǐn)?shù) + a5*計(jì)算機(jī)組成原理課程分?jǐn)?shù) + a6*計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)課程分?jǐn)?shù) + a7*計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)課程分?jǐn)?shù)。相關(guān)說(shuō)明：以上列舉的課程內(nèi)容都屬于軟件設(shè)計(jì)師考試的范圍，a1至a7這7個(gè)參數(shù)值可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行確定。

4.3 搭建系統(tǒng)平臺(tái)

基于人工智能技術(shù)的信息檢索具有一定的智能運(yùn)行思維，其能夠根據(jù)用戶的瀏覽習(xí)慣和需求，進(jìn)行相關(guān)信息的智能化推理和推送，使得用戶能夠在龐大的信息數(shù)據(jù)中快速獲取所需信息。計(jì)算機(jī)專業(yè)信息檢索智能平臺(tái)[9]搭建需要引入Web技術(shù)，學(xué)生在JSP Web頁(yè)面上輸入關(guān)心的問(wèn)題或話題，對(duì)句子進(jìn)行分詞處理，得到相關(guān)的實(shí)體，利用知識(shí)圖譜進(jìn)行語(yǔ)義推理，在neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行語(yǔ)義檢索，把處理查詢結(jié)果在Web界面顯示并反饋給客戶端。下圖3給出學(xué)業(yè)智能信息檢索系統(tǒng)運(yùn)行模型圖。

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