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2012年5月17日，谷歌正式推出知识图谱(Knowledge Graph)项目，针对互联网上的网页信息世界，试图通过真实世界中存在的各种实体和概念进行知识描述和检索，从而代替传统的字符串匹配检索，创造全新的信息检索模式[1]。国内外的互联网搜索引擎公司紧随其后纷纷构建了自己的知识图谱，如微软的Probase、搜狗的“知立方”、百度的“知心”等，知识图谱已经成为构建下一代智能化搜索引擎的基础。

尽管在学术界和工业界，有关知识图谱的研究与应用不断升温，并且出现一些知识图谱产品，但在国防科研领域尚缺乏知识图谱构建的成熟解决方案。本文在研究知识图谱的概念和现有构建技术的基础上，结合国防科技文献特点，提出了从科研本体模式构建知识图谱的思路，并以权威科技文摘数据为对象开展了知识图谱构建实践。

1 知识图谱概念及构建技术框架

1.1 知识图谱概念

知识图谱(Knowledge Graph)是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界的概念及其相关关系，其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关“属性-值对”，实体间通过关系相关联结，构成网状的知识结构[2]。

一般来说，知识图谱是由具有属性的实体通过关系链接而成的网状知识库，可以看作是一张巨大的图，图的特征更明显一些，谱的特征相对较弱。这张图中的节点表示实体或概念，图中的边则构成关系，是一种有效的知识表达形式。

知识图谱和本体结构非常类似，但将其与本体概念进行比较后可以发现，知识图谱并不是本体的替代品，相反它是在本体的基础上进行了丰富和扩充，这种扩充主要体现在实体(Entity)层面。……