城市大脑知识图谱构建及应用研究

随着城市大脑建设进程的推进,城市中积累了大量的物联网(IoT)设备和数据,利用海量设备数据对问题 进行分析和溯源,对于城市大脑建设具有重要意义。该文基于资源描述框架和智能物联网协议概念,提出一种以城市物联网本体为基础的城市大脑知识图谱建设方法,城市大脑知识图谱模型融合多源异构数据,覆盖城市基本要素,实现对城市要素的全面感知和深度认知。该文重点探究了城市事件本体中的事件抽取,设计了一种新颖的 语言模型框架对事件类型和论元联合抽取,与单模型分析对比,该联合模型较单模型的事件类型和论元F1 值分别 提高0.4%和2.7%,在时间和模型复杂度上,较单模型级联也有更好效果。最后,该研究对知识图谱技术与人工智 能、多传感器融合、GIS等新一代信息技术交叉融合方面进行了探究分析,为城市治理和服务应用场景提供理论 依据。

http://jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract3301.shtml

城市大脑是诞生在中国的原创科技成果,也是 城市建设和前沿科技领域的热点,迄今为止,全国已 经有数百个城市宣布建设城市大脑。相较于智慧城 市侧重城市垂直领域产业升级,城市大脑着眼于全 面的城市智能化建设,即从感知智能到认知智能的 升级。研究指出[1],城市神经元网络和城市云反射 弧将是城市大脑建设的重点。 在5G、大数据、人工智能、工业互联网等新一轮 科技浪潮的推动下,大规模物联网传感器部署到城 市中,涵盖智能生活、智能制造、智能交通、智能治理 等领域(图1),领域内设备网络组成了城市当中的 感知物联网系统,服务城市设施智能化升级和领域 智慧化建设。 城市物联网设备运行按照领域进行划分、部署、 联网和管理,建设往往有较为完整的接入平台和应用系统[2],提供数据采集、上传和分析等功能,如利 用物联网建立医疗监控系统对病人的健康状况进行 监测[3]。在物联网设备运行过程中,会产生大量数 字、文本、图片、音视频等多种形式数据, 然而设备与 周边环境之间、不同领域设备之间存在信息无法打 通、跨领域缺乏统一规范等问题,导致数据资源无法 有效利用。

城市大脑的建设运营是解决上述问题的有效方法。其建设理念是将城市中的各类设备、城市部件、 法规政策、事件等要素以一定的方式存储并接入到 城市大脑中,实现城市神经元到城市大脑的连接,构 建 城 市 级 知 识 库,满 足 城 市 管 理 和 市 民 服 务 的 需要[4]。 知识图谱技术将是融合城市多源异构数据的重 要技术手段。知识图谱以资源描述框架(Resource DescriptionFramework,RDF)[5]的 形 式 对 知 识 体 系和实例数据进行统一表示,实现对多源异构数据 的集成和融合。知识图谱同物联网技术一样,在智 慧安防、智慧医疗、智慧交通等各城市领域中具有广 泛的应用[6]。 城市大脑知识图谱具备以下意义:①通过将城 市治理、社会服务、城市事件、民生事件、多领域、多 部门领域知识等多源数据接入知识图谱,形成广泛 的城市大脑知识图谱;②基于城市大脑知识图谱, 通过运用图计算、图匹配、社区发现等算法充分挖掘 数据节点之间的关系,实现对知识的发现、表示、推 理和认识[7],有利于解决城市中的疑难问题;③突 出城市物联网本体和城市事件概念,有效解决知识 图谱构建中的知识可获取问题,增强了知识图谱更新与应用中的主动性;④以城市大脑知识图谱为支 撑的人工智能有助于解决目前人工智能在城市安 防、政务领域中存在的可解释、安全和依赖大数据等 方面的问题。基于对当前技术发展和城市大脑建设 实际情况分析,目标是建设可落地的城市大脑知识 图谱,围绕该目标,该文的主要工作有4个方面：

(1) 围绕城市大脑建设需求和当前技术发展, 提出基于物联网 oneM2M [8]本体 (Ontology)模 型 的知识图谱构建思路。

(2) 在物联网本体基础上,设计满足城市大脑 的知识图谱模型和本体构建方法。

(3) 以城市事件(Event)为例,分析并设计了一 种事件联合抽取语言模型,相较单模型时效和精度 都有一定的提高。

(4) 对城市大脑知识图谱的主要应用进行了较 深入的分析与探究。