赵毓诚 陈建军

（1.沈阳航空航天大学计算机学院 沈阳 110136）

（2.沈阳北软信息职业技术学院 沈阳 110000）

1 引言

当下最火热的时事热点莫过于人工智能。无论最近名声大噪的谷歌Deepmind团队开发的Al⁃phaGo系统，还是1997年的“深蓝”击败国际象棋大师，2011年IBM开发的人工智能程序“沃森”在智力问答游戏中战胜人类冠军，这些大事件都表明了人工智能急速兴起与蓬勃发展。美国自2016年以来，先后发布了《为人工智能的未来做好准备》《国家人工智能研究与发展战略规划》《人工智能、自动化和经济》等多部白皮书，将人工智能置于维持其主导全球军事大国地位的科技战略核心。与此同时国内也推出相应的政策，2017年国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，2018年发布了《人工智能标准化白皮书（2018版）》来应对人工智能时代的到来。无论是民用还是军用人工智能技术都已成为未来战略的制高点，因此了解人工智能技术发展动态，掌握当下应用水平为当务之急。与此同时互联网的数据层出不穷，如何从大数据中对当下最火热的人工智能信息进行分析与挖掘就显得尤为重要与紧迫。

在传统的知识表示与管理的框架下，获得与知识相关的周边内容困难繁杂，知识间的关联性并没有展现出来，知识之间形成知识孤岛缺少联系［1］。Google团队在2012年提出了知识图谱的概念［2］，其目的是为了增强Google搜索的用户体验，提高搜索引擎的语义检索能力［2］。将知识图谱作为知识引擎用来解决知识间缺少关联的问题。……