楊德相 李劍鋒

摘 要：行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化體系構(gòu)建過程中，隨著標(biāo)準(zhǔn)的種類與數(shù)量不斷更新，人工加載以及查詢的方式已經(jīng)難以滿足標(biāo)準(zhǔn)查新跟進(jìn)，知識服務(wù)手段較為單一。知識圖譜技術(shù)為整合標(biāo)準(zhǔn)知識提供了一種全新的知識互聯(lián)思路，為完善標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)路徑、標(biāo)準(zhǔn)文件結(jié)構(gòu)化查詢提供了全新的方向。本文分析了標(biāo)準(zhǔn)體系構(gòu)建現(xiàn)存的問題，以食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)為例搭建了以食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)為中心的標(biāo)準(zhǔn)引用知識圖譜，基于該圖譜展示了其可視化檢索、標(biāo)準(zhǔn)重要性等應(yīng)用，進(jìn)一步分析知識圖譜這一知識管理形式在標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)上的優(yōu)勢，促進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)知識智能服務(wù)與發(fā)展。標(biāo)準(zhǔn)領(lǐng)域知識圖譜強(qiáng)調(diào)對標(biāo)準(zhǔn)知識管理，有效集成各類標(biāo)準(zhǔn)文本知識、梳理標(biāo)準(zhǔn)信息，同時結(jié)構(gòu)化知識有益于精確標(biāo)準(zhǔn)查詢和關(guān)聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)挖掘從而助力推動標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字化發(fā)展。

關(guān)鍵詞：標(biāo)準(zhǔn)，知識圖譜，知識管理

DOI編碼：10.3969/j.issn.1674-5698.2023.04.005

1 引 言

標(biāo)準(zhǔn)是在一定范圍內(nèi)獲得最佳秩序，對活動或其結(jié)果規(guī)定共同的和重復(fù)使用的規(guī)則、導(dǎo)則或特性的文件。起到規(guī)范和約束行為的功能，在推動行業(yè)和社會穩(wěn)定發(fā)展向前方面有著不可或缺的作用。隨著信息技術(shù)、人工智能以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和不斷變革，新興技術(shù)賦能更豐富的新應(yīng)用使數(shù)據(jù)呈現(xiàn)規(guī)模式增長[1]。新興行業(yè)、新興技術(shù)需要新標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范約束，原標(biāo)準(zhǔn)也需要順應(yīng)發(fā)展技術(shù)等因素不斷更新完善，因而標(biāo)準(zhǔn)智能化知識管理更加需要與時俱進(jìn)跟上行業(yè)飛速發(fā)展的步伐。知識圖譜提供了一種全新的知識互聯(lián)思路，為整合標(biāo)準(zhǔn)體系與完善標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)提供實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)結(jié)、梳理標(biāo)準(zhǔn)框架和標(biāo)準(zhǔn)動態(tài)更新的新方向。

知識圖譜本質(zhì)上是一種語義網(wǎng)絡(luò)知識庫，旨在描述客觀世界的概念、實體、事件及其間的關(guān)系，提供了一種讓用戶快速獲取相關(guān)知識及其邏輯關(guān)系的渠道。其核心要義是以圖形方式向用戶返回經(jīng)過加工和推理的知識，揭示實體之間關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)[2]。知識圖譜分為未聚焦于特定領(lǐng)域的開放知識圖譜和聚焦特定領(lǐng)域的垂直領(lǐng)域知識圖譜，前者追求知識廣泛度，深度較淺，后者則主要面向?qū)I(yè)領(lǐng)域，追求知識深度與準(zhǔn)確度。在垂直領(lǐng)域知識圖譜的研究中，知識圖譜通過表示領(lǐng)域內(nèi)部的知識聯(lián)系用以輔助復(fù)雜的分析，在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的智能問診[3 - 4]與金融領(lǐng)域的風(fēng)險評估[5]、防欺詐[6]以及電商領(lǐng)域[7 ]等有較多的研究發(fā)展。在數(shù)據(jù)時代，知識圖譜通過對數(shù)據(jù)的整合與規(guī)范，向人們提供有價值的結(jié)構(gòu)化信息，已被廣泛應(yīng)用于信息搜索、自動問答、決策分析等領(lǐng)域，是推動數(shù)據(jù)價值挖掘和支撐智能信息服務(wù)的重要基礎(chǔ)技術(shù)[8]。

隨著社會、行業(yè)的進(jìn)步與發(fā)展，標(biāo)準(zhǔn)體系在不斷壯大，各種數(shù)字共享標(biāo)準(zhǔn)平臺層出不窮，但是檢索方式本質(zhì)上仍是單條目人工檢索，最終呈現(xiàn)的是單一的標(biāo)準(zhǔn)，缺少標(biāo)準(zhǔn)之間的關(guān)聯(lián)和分析。使用知識圖譜技術(shù)管理標(biāo)準(zhǔn)知識，一方面可以整合標(biāo)準(zhǔn)知識，對于指定的信息給予精確查詢和關(guān)聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)的鏈接呈現(xiàn)，提高檢索的準(zhǔn)確性和效率，另一方面知識圖譜將文檔層次的粗粒度知識拆分為細(xì)粒度的切片化知識，更有益于針對行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系的構(gòu)建與完善。以標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜作為知識庫為智能查詢等提供業(yè)務(wù)支持，為標(biāo)準(zhǔn)起草人員分析標(biāo)準(zhǔn)信息、檢索標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)、排查標(biāo)準(zhǔn)的重復(fù)等漏洞問題，也給各行業(yè)相關(guān)企業(yè)提供標(biāo)準(zhǔn)研讀與制定的信息參考。

本文分析了標(biāo)準(zhǔn)知識管理存在的問題，提出構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)領(lǐng)域知識圖譜實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)知識管理與智能應(yīng)用。在食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)上進(jìn)行實證，構(gòu)建了基于食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜，實現(xiàn)了知識查詢和關(guān)聯(lián)分析。證明了知識圖譜這一知識管理形式在促進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)體系智能化建設(shè)與知識服務(wù)上的優(yōu)勢。

2 標(biāo)準(zhǔn)知識管理現(xiàn)狀

2.1 標(biāo)準(zhǔn)制定存在信息差異

標(biāo)準(zhǔn)本身的分類中，國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)涉及的標(biāo)準(zhǔn)制定方不同。我國標(biāo)準(zhǔn)化工作開展較晚，不同標(biāo)準(zhǔn)委員會的信息不完全共享等情況會導(dǎo)致對于標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語的定義、量度等可能有所不同，進(jìn)而導(dǎo)致在進(jìn)行追責(zé)時出現(xiàn)負(fù)責(zé)部門權(quán)責(zé)模糊、推諉懶政的現(xiàn)象。以食品安全標(biāo)準(zhǔn)為例：肖有明等[11]提出食品安全標(biāo)準(zhǔn)因涉及制定部門較多而導(dǎo)致追責(zé)困難，于航宇等[10]指出食品安全標(biāo)準(zhǔn)中對于尚無權(quán)威定義的食品品類，后續(xù)的標(biāo)準(zhǔn)制定工作無法高效開展。標(biāo)準(zhǔn)制定中的信息差異阻礙了標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程與發(fā)展，不利于標(biāo)準(zhǔn)的知識整合與管理應(yīng)用。

2.2 標(biāo)準(zhǔn)資源獲取效率低下

標(biāo)準(zhǔn)覆蓋范圍廣、分類依據(jù)多。每個行業(yè)中涉及的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)量龐大，近幾年標(biāo)準(zhǔn)文本進(jìn)入數(shù)字化管理時代，市面上已有較成熟完備的標(biāo)準(zhǔn)文本數(shù)據(jù)平臺，對標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行存儲并實現(xiàn)簡單單條目的查詢和下載。但各級標(biāo)準(zhǔn)化管理部門在進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化工作時通過該方式獲取的標(biāo)準(zhǔn)相對分散，企業(yè)實際獲取標(biāo)準(zhǔn)過程中往往需要多渠道多次獲取，費(fèi)時費(fèi)力。部分標(biāo)準(zhǔn)詞匯并不局限于某一行業(yè)，因此當(dāng)使用標(biāo)準(zhǔn)中的詞匯查詢時無法避免其他無關(guān)行業(yè)對于標(biāo)準(zhǔn)查詢的干擾，人工檢索的效率較低。

2.3 標(biāo)準(zhǔn)知識管理智能化受限

當(dāng)前新興產(chǎn)業(yè)和新興技術(shù)發(fā)展迅速，對應(yīng)的各級各類標(biāo)準(zhǔn)更新與維護(hù)會愈發(fā)頻繁?，F(xiàn)實情況是標(biāo)準(zhǔn)的編制單位和各專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會分布于多家企業(yè)，受到管理的局限性，往往不能做到實時更新，標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)布相對滯后[12]。在標(biāo)準(zhǔn)的更新過程中，靠人工篩查重復(fù)或沖突的標(biāo)準(zhǔn)效率低、準(zhǔn)確性也難以保證。并且在該過程中，標(biāo)準(zhǔn)制定部門主要采取的手段仍是人工上載，在數(shù)據(jù)信息爆炸增長的時代，面對大量的標(biāo)準(zhǔn)維護(hù)工作，非智能的信息維護(hù)手段給標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)和標(biāo)準(zhǔn)體系的構(gòu)建造成了較大的阻力。

另一方面如今標(biāo)準(zhǔn)化行業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)多行業(yè)、多維度的全新局面。由于各專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會相對獨(dú)立，有的專業(yè)劃分界線并不十分明確，導(dǎo)致部分專業(yè)交叉、工作重復(fù)、標(biāo)準(zhǔn)多頭歸口、體系交叉重復(fù)、技術(shù)指標(biāo)不一致等問題依然存在[13]?，F(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)共享平臺建設(shè)過程中，其主要查詢方式缺陷在于無法獲得標(biāo)準(zhǔn)與標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)聯(lián)，無法直接獲取關(guān)聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)信息。在標(biāo)準(zhǔn)體系中標(biāo)準(zhǔn)與標(biāo)準(zhǔn)之間并非獨(dú)立，其標(biāo)準(zhǔn)建立過程存在清晰的邏輯思路，標(biāo)準(zhǔn)文檔直接堆疊整理并不能體現(xiàn)出標(biāo)準(zhǔn)體系搭建過程中的整體邏輯，當(dāng)前我國標(biāo)準(zhǔn)知識管理智能化有待深化。

3 標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜架構(gòu)

3.1 標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜整體框架

通過標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)文本知識管理，即按照一定的規(guī)則對標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行知識重組和知識管理，以圖數(shù)據(jù)庫形式對標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的整合與可視呈現(xiàn)，挖掘標(biāo)準(zhǔn)與標(biāo)準(zhǔn)之間的關(guān)聯(lián)性，以實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的深層次信息處理和挖掘。標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜構(gòu)建流程如圖1所示，從原始數(shù)據(jù)層逐步深入，本體概念層涉及知識的規(guī)則制定，實體數(shù)據(jù)層包含知識深加工與知識動態(tài)更新需求，最后以此作為知識庫實現(xiàn)各類與標(biāo)準(zhǔn)知識相關(guān)的智能應(yīng)用。

標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜的架構(gòu)主要包括概念層與數(shù)據(jù)層兩部分。概念層存儲的是概念化的結(jié)構(gòu)知識，又稱為本體，這一部分是知識圖譜的概念基礎(chǔ)框架，所有存儲的數(shù)據(jù)以該層面定義的知識結(jié)構(gòu)來存儲。數(shù)據(jù)層則是根據(jù)概念層規(guī)則，在原始數(shù)據(jù)中提煉出的知識。知識應(yīng)區(qū)別于原始文本，是對標(biāo)準(zhǔn)文本進(jìn)行拆分細(xì)化后形成的“碎化”信息。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)知識對于標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜以及后續(xù)的智能應(yīng)用效果至關(guān)重要，因此原始數(shù)據(jù)的知識抽取與加工轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的知識元是搭建標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜的關(guān)鍵步驟。

3.2 本體概念層

概念層設(shè)計就是本體設(shè)計，是對最終呈現(xiàn)知識結(jié)構(gòu)的整體把控。本體的構(gòu)建應(yīng)以具體的項目領(lǐng)域和任務(wù)作為起點，以便于進(jìn)行本體功能的描述和知識的獲取。本體構(gòu)建技術(shù)分為人工[14]、自動[15]和半自動[16 -17]3類，在自動構(gòu)建本體方面，目前還極少有方法能夠得到覆蓋率和準(zhǔn)確率都表現(xiàn)良好的本體，并且沒有專門針對中文文檔知識的成熟方法。大多構(gòu)建本體過程都需要人工參與，考慮到標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)一致性等特征，采取人工構(gòu)建本體中的七步法[18]作為標(biāo)準(zhǔn)領(lǐng)域知識圖譜本體構(gòu)建的主要方法。七步法本體構(gòu)建方法的流程包括：確定標(biāo)準(zhǔn)本體構(gòu)建領(lǐng)域及范圍、獲取并分析領(lǐng)域信息、定義本體概念和概念層次、定義概念的屬性和屬性約束、本體更新評估、本體實例化、文檔化說明。該過程中充分結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)起草人的起草邏輯等專家知識，參照標(biāo)準(zhǔn)編寫規(guī)則，對標(biāo)準(zhǔn)的內(nèi)容結(jié)構(gòu)以及特點進(jìn)行分析，借助工具方法定義本體概念以及屬性約束，并對處理后的標(biāo)準(zhǔn)本體進(jìn)行文檔化說明。

標(biāo)準(zhǔn)按照要素的類型和位置共分為4類：資料性概述要素、資料性補(bǔ)充要素、規(guī)范性一般要素和規(guī)范性技術(shù)要素。資料性概述要素包括標(biāo)準(zhǔn)封面、目次、引言以及前言中的內(nèi)容；資料性補(bǔ)充要素包括標(biāo)準(zhǔn)資料性附錄、參考文獻(xiàn)以及索引中的內(nèi)容；規(guī)范性一般要素包括標(biāo)準(zhǔn)的名稱、范圍和規(guī)范性引用文件中的內(nèi)容；規(guī)范性技術(shù)要素包括術(shù)語和定義、符號、代號和縮略語以及規(guī)范性附錄等內(nèi)容。結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)編排要求，標(biāo)準(zhǔn)的一般內(nèi)容組成如圖2所示。

參照標(biāo)準(zhǔn)的一般結(jié)構(gòu)，標(biāo)準(zhǔn)實體的基本屬性來源于資料性概述要素、資料性補(bǔ)充要素，包含標(biāo)準(zhǔn)的類型、名稱、發(fā)行時間、起草單位等信息，可以以此直接定義其基本屬性概念。規(guī)范性一般要素和規(guī)范性技術(shù)要素中涉及與行業(yè)緊密相關(guān)的術(shù)語、適用范圍以及細(xì)化的行業(yè)技術(shù)要素，并不適合直接使用其屬性概念，故而參照同行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)文件中存在必要的共同元素，以共同元素作為參考進(jìn)行本體設(shè)計。比如：在食品安全標(biāo)準(zhǔn)中，技術(shù)內(nèi)容包含：理化指標(biāo)要求、污染物限量等共同要素，則“污染物限量”可以作為一個關(guān)系概念用以指向該標(biāo)準(zhǔn)與引用標(biāo)準(zhǔn)之間的關(guān)系屬性。標(biāo)準(zhǔn)文件的專業(yè)特性與已有編著邏輯性，決定了其本體建模主要結(jié)合專業(yè)性知識，以語義判斷為根本原理施行[19]。

3.3 實體數(shù)據(jù)層

標(biāo)準(zhǔn)知識管理應(yīng)注重標(biāo)準(zhǔn)的知識完整性、準(zhǔn)確性，唐爽等[13]提出標(biāo)準(zhǔn)知識庫應(yīng)具有信息時效性，趙丹[20]構(gòu)建企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系時強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)需保證標(biāo)準(zhǔn)體系的動態(tài)更新確保標(biāo)準(zhǔn)體系對于企業(yè)的準(zhǔn)確指導(dǎo)，均強(qiáng)調(diào)了對于標(biāo)準(zhǔn)知識的完整性與準(zhǔn)確性要求。因此標(biāo)準(zhǔn)實體數(shù)據(jù)層的知識質(zhì)量也決定了標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜的整體質(zhì)量以及采信度。標(biāo)準(zhǔn)實體數(shù)據(jù)層主要包括知識抽取、知識融合、知識存儲以及更新。其中知識抽取是將標(biāo)準(zhǔn)文本中的必要關(guān)鍵信息進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換后結(jié)合自然語言處理技術(shù)得到實體、關(guān)系屬性等信息，初步獲得結(jié)構(gòu)化知識實現(xiàn)。從而實體間語義鏈接。知識融合需要對冗余的知識進(jìn)一步處理簡化，對三元組在統(tǒng)一框架標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行整合、消歧，簡化知識體系，形成標(biāo)準(zhǔn)知識網(wǎng)絡(luò)。知識存儲環(huán)節(jié)采取開源Neo4j圖數(shù)據(jù)庫作為工具，導(dǎo)入精簡化后的結(jié)構(gòu)化知識，通過標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點之間的引用關(guān)聯(lián)將標(biāo)準(zhǔn)知識組合成可以系統(tǒng)查詢與更新的知識網(wǎng)絡(luò)。

4 食品標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜實證

4.1 食品標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜構(gòu)建

食品安全標(biāo)準(zhǔn)是相關(guān)權(quán)威機(jī)構(gòu)依照程序制定的規(guī)范性文件，對推動食品安全發(fā)展起到至關(guān)重要的作用。我國已有食品、食品添加劑、食品相關(guān)產(chǎn)品國家標(biāo)準(zhǔn)1，30 0 余項，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)2，90 0 余項，地方標(biāo)準(zhǔn)1，200余項，形成了相對完善的食品標(biāo)準(zhǔn)體系。但是食品安全標(biāo)準(zhǔn)種類多、層次豐富，一定程度上給標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)知識管理造成了一定的困難。其配套法規(guī)政策不足，制定范圍、定位不明確 ，內(nèi)容龐雜，并且相互引用形式多樣，在信息公開性上仍有欠缺，這些都對于消費(fèi)者合理維權(quán)，企業(yè)有效生產(chǎn)經(jīng)營產(chǎn)生不良影響。

食品安全標(biāo)準(zhǔn)是眾多的食品標(biāo)準(zhǔn)中唯一強(qiáng)制執(zhí)行的標(biāo)準(zhǔn)，因此本文以現(xiàn)行食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)作為研究對象。根據(jù)食品安全標(biāo)準(zhǔn)與監(jiān)測評估司發(fā)布的食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)目錄顯示，食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)分為通用標(biāo)準(zhǔn)、食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)、特殊膳食食品標(biāo)準(zhǔn)、食品添加劑質(zhì)量規(guī)格及相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)等共計12類。由于食品安全標(biāo)準(zhǔn)制定底層邏輯是圍繞食品的生產(chǎn)制造過程進(jìn)行的，故而選擇食品產(chǎn)品和特殊膳食食品標(biāo)準(zhǔn)共計8 0 份標(biāo)準(zhǔn)文件用作實證，以下將上述國家安全標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)稱為食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)。

對食品產(chǎn)品文件分析，以標(biāo)準(zhǔn)作為實體，對其主要共有元素進(jìn)行分析設(shè)計本體。其封面中包含的標(biāo)準(zhǔn)名稱、編號以及發(fā)行時間作為標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)屬性。以食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)GB 5420為例，標(biāo)準(zhǔn)名稱為《干酪》，標(biāo)準(zhǔn)編號為GB 5420，發(fā)行時間為“2021”。食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)的內(nèi)容屬性包括適用范圍、相關(guān)術(shù)語以及術(shù)語定義，位于文件正文部分“1 范圍”以及“2 術(shù)語和定義”。參照“3 技術(shù)要求”部分定義食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)與其他標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)系屬性，食品產(chǎn)品技術(shù)要求包含原料要求、感官要求、理化指標(biāo)、污染物限量和真菌毒素限量、微生物限量、食品添加劑和食品營養(yǎng)強(qiáng)化劑，其中微生物限量常細(xì)分為致病菌限量和微生物限量。文件“4 其他”包含食品外包裝等其他相關(guān)要求，綜合上述內(nèi)容結(jié)合食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)的12個大類別，定義食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)同其他標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)系屬性見表1，食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜本體模型如圖3所示。根據(jù)本體設(shè)計邏輯，基于規(guī)則對標(biāo)準(zhǔn)原始數(shù)據(jù)的進(jìn)行知識抽取與加工，并將簡化后的結(jié)構(gòu)化三元組進(jìn)行存儲。

4.2 食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜可視化

食品產(chǎn)品知識圖譜可視化通過Neo4j圖數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)，Neo4j圖數(shù)據(jù)庫可以清晰地展示出節(jié)點之間的依賴關(guān)系以及顯性關(guān)系屬性。對食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)以其本體模型進(jìn)行知識抽取與知識融合后，形成食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)與其他食品安全標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)資源導(dǎo)入圖數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)資源的可視化存儲與訪問。通過py2neo工具包可通過Python應(yīng)用程序內(nèi)部和命令行直接使用Neo4j，實現(xiàn)批量結(jié)構(gòu)化知識導(dǎo)入。數(shù)據(jù)導(dǎo)入后在Neo4j圖數(shù)據(jù)庫中可使用Cypher查詢語言檢索食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜中節(jié)點及其關(guān)聯(lián)關(guān)系，相關(guān)Cypher語句示例見表2。

圖譜示例如圖4所示，實體節(jié)點共計212個，關(guān)系數(shù)量789。通過進(jìn)一步點擊訪問可以查詢各節(jié)點具體情況基本屬性以及關(guān)聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)情況。

4.3 食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)查詢

食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜的主要優(yōu)勢在于以知識網(wǎng)絡(luò)直觀呈現(xiàn)了食品產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)與其他標(biāo)準(zhǔn)之間的引用關(guān)系，為標(biāo)準(zhǔn)的查找和分析提供便捷的知識管理可視化工具。標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)查詢的首要作用，對于食品生產(chǎn)過程中需要參照標(biāo)準(zhǔn)針對性地進(jìn)行匯總，對產(chǎn)品涉及的各技術(shù)要素以及檢驗方法實現(xiàn)“一圖直達(dá)”。標(biāo)準(zhǔn)“GB 25570 輔食營養(yǎng)補(bǔ)充品”的關(guān)聯(lián)圖譜，以該產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)為中心的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)直觀地整理了該標(biāo)準(zhǔn)存在有28項關(guān)聯(lián)，主要的19項標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)產(chǎn)生在理化指標(biāo)檢驗方法上，對于食品添加劑、營養(yǎng)劑以及外包裝均有相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)要求（如圖5所示）。

其次，關(guān)聯(lián)查詢給標(biāo)準(zhǔn)的修訂提供了重要性數(shù)據(jù)參考。食品生產(chǎn)與人民群眾生命安全息息相關(guān)，知識圖譜可以通過節(jié)點出度、入度，從數(shù)據(jù)層面標(biāo)記標(biāo)準(zhǔn)重要性以及關(guān)聯(lián)程度。以“微生物檢驗方法標(biāo)準(zhǔn)”為例，在Neo4j中直接查詢“MATCH （a）-[r：`微生物檢驗方法`]->（b）RETURN b， COUNT（r） ORDERBY COUNT（r） DESC”，圖譜如圖6所示，數(shù)據(jù)結(jié)果見表3。結(jié)果顯示與食品產(chǎn)品直接關(guān)聯(lián)的微生物檢驗方法標(biāo)準(zhǔn)重要性前三分別為GB 4789.3、GB 4789.2、GB 4789.4，關(guān)聯(lián)數(shù)目分別為50項、40項以及21項，因此在修訂相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)時對于關(guān)聯(lián)程度較廣的標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)更加謹(jǐn)慎、多方考慮。

5 結(jié) 語

我國標(biāo)準(zhǔn)的領(lǐng)域知識深度廣，有效的知識管理對于提高標(biāo)準(zhǔn)文件信息管理水平、促進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化工作成果具有重要意義。標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜的核心在于標(biāo)準(zhǔn)知識單元的重組與細(xì)化，對標(biāo)準(zhǔn)文檔邏輯化的拆分的知識管理優(yōu)勢在于，對于實體不僅囊括其涉及屬性的長文本，還能夠基于標(biāo)準(zhǔn)的制定邏輯對標(biāo)準(zhǔn)之間引用關(guān)系進(jìn)行存儲，對于標(biāo)準(zhǔn)文檔做到了知識概括性、引用關(guān)聯(lián)性同時把握。知識圖譜的語義網(wǎng)絡(luò)特性在描述標(biāo)準(zhǔn)的語義關(guān)系上充分發(fā)揮效能，做到更深層、更高細(xì)粒度的知識管理，并為以此作為底層知識庫開展的智能應(yīng)用打下基礎(chǔ)。

知識圖譜的組織模式提供了標(biāo)準(zhǔn)管理的框架和底層邏輯，后續(xù)研究方向聚焦于構(gòu)建圖譜的效率。探索具有通用性的標(biāo)準(zhǔn)本體構(gòu)建方法、提高標(biāo)準(zhǔn)知識抽取加工過程精確度以及如何深度利用標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜實現(xiàn)智能應(yīng)用，例如：精準(zhǔn)問答等擴(kuò)展。

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