王电化，钱 涛，钱立新，盛 琦，夏春梅

(1.湖北科技学院, 湖北 咸宁 437100；2.咸宁市档案馆， 湖北 咸宁 437100)

一、构建档案知识图谱的意义

档案信息化在近几年得到了快速发展，档案数据已呈几何级增长，形成真正意义上的档案大数据[1]。档案数据资源的利用特别是档案信息检索成为日常工作中不可或缺的组成部分。传统档案信息检索系统主要采用关键词匹配技术，只能进行词形的机械匹配，导致人们难以检索到符合自己意愿的档案信息。然而，检索语句中的“关键词”通常存在诸多隐形的逻辑语义关系，例如对于用户输入查询语句：“张三任职局长”，该语句包含三个关键字“张三、任职、局长”，隐含着张三是公职人员，用户想查询是人事任命类档案，甚至可能想查询张三是何时在何地担任局长的。但当前的档案检索系统并不能从语义的角度分析用户的检索意图，也缺乏有效的档案知识推理。

知识图谱[2～4]技术在解决知识查询的精度及知识推理方面展现出了巨大的优势，成为学术与工业界研究的热点问题。已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、内容分发等领域。当前有代表性的知识图谱产品包括当DBpedia[5]，YAGO[6]，百度知心[7]，搜狗知立方[8]等。以上大部分是通用的知识图谱，直接运用行业领域并不能达到较好性能。因此领域知识图谱也受到越来越多的重视。构建基于档案的知识图谱能效进行档案知识推理，是实现档案智能检索的关键技术和主要路径之一。……