地質資料數據知識庫與知識檢索模型設計探討

盧珊

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2109-5042-3177

摘? 要：知識服務已廣泛應用于圖書情報領域。大數據時代，單一、保守的地質資料信息服務模式已經難以滿足用戶的需求，面向知識服務實現地質資料的管理勢在必行。知識服務的特點是基于知識內容，以用戶需求為中心，融入用戶決策，提供解決方案。地質資料與圖書情報具有共性，蘊含著海量的知識信息，是科技情報工作的基礎。該文在分析地質資料現狀的基礎上，提出基于本體構建地質數據組織模型、基于關聯數據實現地質資料機構知識庫的語義擴展的思路，以及面向地質大數據的語義檢索機制，促進地質資料管理向知識服務轉型。

關鍵詞：地質資料? ?知識庫? ?知識檢索? ?知識地圖

中圖分類號：P621? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A文章編號：1672-3791（2021）08（a）-0028-03

Discussion on the Design of Geological Data Knowledge Base and Knowledge Retrieval Model

LU Shan

（Hainan Marine Geological Survey， Haikou， Hainan Province， 570206 China）

Abstract： Knowledge service has been widely used in the field of library and information. In the era of big data， the single and conservative geological data information service mode has been difficult to meet the needs of users. It is imperative to realize the management of geological data for knowledge service. The characteristics of knowledge service are based on knowledge content， centered on user needs， integrated into user decision-making， providing solutions. Geological data and library information have the same characteristics， which contain a large amount of knowledge information， and are the basis of scientific and technological information work. Based on the analysis of the current situation of geological data， this paper puts forward the idea of building geological data organization model based on ontology， realizing semantic expansion of geological data institutional repository based on related data， and semantic retrieval mechanism for geological big data， so as to promote the transformation of geological data management to knowledge service.

Key Words： Geological data; Knowledge base; Knowledge retrieval; Knowledge map

地質資料的本質屬性是提供社會服務，為國民經濟發展提供地質信息。隨著信息時代和知識經濟時代的到來，傳統的地質數據服務模式難以滿足社會發展的需要，地質數據向知識服務的轉化成為當今研究的熱點[1]。知識服務的概念起源于圖書情報領域，是以信息資源為基礎，以知識內容為中心，以用戶需求為驅動，融入用戶決策過程，幫助用戶查找或形成解決方案的一種增值服務。

知識服務在圖書檔案領域產生了一系列的研究成果，地質數據具有檔案和圖書的雙重屬性，但又有所不同。地質數據是一種專業的科技檔案，包含海量的知識信息，便于對地質數據進行深度分析、提取和聚合知識，提供知識服務。

1? 地質資料知識服務

1.1 知識服務

知識服務基于知識和搜索、組織、分析和重構信息和知識的能力，根據用戶的問題，將知識融入到用戶的問題解決過程中，提供一種能夠有效支持知識的應用和知識的服務。知識服務是一種注重用戶在知識生產和提供過程中的感知和體驗的信息服務，是一種與現有信息服務具有不同特征的信息服務[2]。

地質數據知識服務通過基于地質數據信息資源中包含的地質知識進行索引、整理、聚合、重組，達到對地質數據知識進行檢索、關聯和聚合的目的，提高地質數據服務質量。

1.2 必要性

首先，傳統的地質數據服務方式單一且保守，主要供用戶從圖書館借閱。搜索時，最小單位是“碎片”，只能在文件級別到達。雖然有些文件可以在線查看和下載，還有少量定制化的服務方式，但難以滿足用戶的需求。其次，用戶很難從海量的地質信息資源中找到自己需要的信息。隨著大數據時代的到來，用戶需要搜索包含在文件層面的知識，我們希望能夠根據用戶的搜索行為將相關知識推送給用戶[3]。

知識服務是信息提供者提供的高級服務。傳統知識服務基于人類智能服務，需要通過人腦進行分析。在大數據時代，為了深入利用分散在海量地質數據中的地質知識，實現知識化的地質數據管理，需要利用知識組織工具對地質知識進行管理、重構、組織。信息作為一種知識資源，可以提供知識服務，實現粒狀智能地質數據的知識關聯、聚合和整合。

2? 地質資料知識組織

地質資料的知識組織旨在實現知識單元的細粒度化—機器可計算、知識表示的語義化—機器可理解、知識組織的關聯化—機器可推理、知識增長的自動化—機器可自學習[4]。

地質數據是地質知識模型的載體，描述地質數據就是對地質對象本身、地質概念及其之間的關系、地質數據自身屬性的描述。地質數據知識模型如圖1所示，將地質對象及其相互間的關系進行概況與抽象，形成地質概念與關系;屬性信息是對地質事物、現象、過程的詳細描述，定性、定量的表達地質概念與關系。

2.1 知識單元細粒度化

地質資料數據類型復雜、數量巨大，分散存儲在各級保管單位，且缺乏對地質資料成果的深度揭示、關聯關系的深度挖掘，“信息孤島”現象普遍存在，嚴重阻礙用戶對多來源和細粒度地質知識的有效獲取與利用。因此，有必要對來源分散的地質資料信息片段進行深入揭示和關聯，實現地質資料信息資源的細粒度聚合，從而有效滿足用戶對地質資料的復雜信息需求，提升地質資料知識服務能力[5]。

用戶雖然可以借助文件級資料的元數據查詢地質資料的名稱、關鍵詞、編著者及形成單位等基本信息，但是大數據時代需要揭示的是資料內部的地質知識。因此，描述地質資料的知識單元應更細致地闡明地質資料的內容特征、相互之間的關系等，便于機器進行聚類、統計、分析、推理等計算，幫助用戶便捷、高效地獲取和利用所需信息，促進智能檢索、知識發現、自動綜述等一系列應用的有效實現。

2.2 知識地圖

知識地圖能有效地匯集、整合、關聯分散的地質信息資源，使地質知識有序化，以可視化方式展示地質知識的分布及地質知識間的分布，具體見圖1。用戶可以按圖索驥得到獲取知識的途徑，縮短知識獲取時間。知識地圖不僅能提供顯性知識，也能展示隱性知識。通過本體的語義描述能力可以建立地質知識單元間的語義關聯，從而形成地質資料知識地圖網絡[6]。

2.3 知識庫

為實現地質資料檔案的知識組織，需要將雜亂的信息蛻變、升華為有序、關聯、可用的知識，達到信息知識化、知識有序化、知識服務化。以地質專業領域的專利、標準、論文、專著、地質調查成果專項數據為信息基礎，以推動地質調查成果的分析與評價、地質調查工作的部署與規劃、地質領域的知識服務等為目標，整合異構數據，對元數據歸一、加工、實體抽取，設計地質學知識元模型，解析知識元，建設集地學知識資源匯集、知識加工、知識服務為一體的地質知識庫體系。地質領域知識庫能提升地質調查工作與地質科研工作的信息化水平、促進地質調查成果轉化與利用、推動地質領域知識的社會化服務。

3? 知識檢索模型

基于傳統引擎檢索地質資料僅是淺層檢索，依據字符串的匹配，致力于從海量、異構的地質資料數據中過濾對用戶有用的信息，然后將過濾結果反饋給用戶，用戶無法獲取、解析所得結果中蘊含的內在關聯關系，只能在結果中自己理解、篩選知識，無法獲得數據間的規律等深層次的語義知識。

知識檢索模型能夠透過用戶輸入的請求語句字面本身的含義，看到本質，以此搜索信息，讓用戶獲得意想不到的知識。目前國內外在知識檢索方面主要取得了3個方面的成果：（1）語言模型的構建及應用;（2）信息檢索的擴展;（3）圍繞信息檢索結果的聚類分析，特別是聚類算法的研究及改善、基于圖數據庫及知識圖譜的檢索及圍繞語義檢索展開的領域應用及知識服務。地質數據具有復雜性、特殊性，因此僅在地質大數據存儲及一體化檢索、地質數據知識圖譜構建、地質數據知識建模及地質數據語義分析在云服務方面的應用等方面展開了研究。

地質資料包括案卷級資料、文件級資料。雖然文件級元數據已經建立，但也只能反映一些基本信息，用戶無法得到文件級地質資料內部蘊含的信息。為了將地質隱性知識顯性化，可以結合地質敘詞表、地質大詞典、地質本體，構建地質數據語義知識圖譜，對地質資料文檔的文本部分及表格部分分別處理：根據文本的標題分清上下級嵌套關系，提取各個標題下的內容并進行語義處理;對于表格，先識別表頭，然后對單元格內容語義識別，結合地質領域專家知識、知識庫模板、地質數據語義模型獲得文本及表格的關鍵語句，采用基于地質敘詞表擴展的半自動化本體構建方法構建地質知識圖譜。地質知識圖譜是地質結構化的語義知識庫。基于地質領域專業文檔及網絡爬蟲技術獲取的互聯網上的地質相關數據信息，采用Neo4j圖譜數據存儲框架存儲實體信息、語義關系、圖數據庫，完善地質知識圖譜。基于地質知識圖譜的語義檢索將用戶的查詢需求當作實體，利用語義知識圖譜獲得候選的擴展詞，經知識抽取、融合后采用概念、實體的匹配度將數據轉變為代表實體的知識，返回給用戶，減少用戶的參與。

4? 結語

知識經濟時代，運用知識組織、知識管理理念，創新發展知識服務型數字地質資料檔案館，實現地質資料由信息管理型向知識服務型的轉型是地質資料的信息化方向。運用大數據、人工智能等技術，數據化、結構化、碎片化館藏地質資料，加速地質資料數據資源整合、服務進程，提供智能化數據服務，實現資源共享多元化是提升地質資料社會化價值的必由之路。

參考文獻

[1] 吳軒.基于元數據模型的地質資料編目與互聯互查平臺設計與實現[D].北京：中國地質大學，2018.

[2] 李瑩瑩，范董偉，昌儀.基于GIS的實物地質資料信息化管理平臺的設計與實現[J].地礦測繪，2020，36（2）：16-18，48.

[3] 張明霞.地質資料匯交的流程化管理與質量控制[J].安徽地質，2020，30（1）：71-73.

[4] 張惠.地質資料目錄一鍵式服務管理機制研究[D].北京：中國地質大學，2017.

[5] 何學洲，陳秀法，高愛紅，等.我國境外地質資料管理服務現狀及對策建議[J].中國礦業，2019，28（10）：39-44.

[6] 米勝信.全國實物地質資料集群服務系統研究與應用[D].北京：中國地質大學，2017.