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作者：罗香玉;华颖;王喜平;解盘石;伍永平;
单位：西安科技大学计算机科学与技术学院;西安科技大学西部矿井开采及灾害防治教育部重点实验室;西安科技大学能源学院;
摘要：将煤矿领域来自不同数据源的知识进行抽取，形成知识网络，借助推理技术可辅助煤矿设备故障诊断、安全风险实时预警与处置、灾害事故原因分析、应急救援方案生成及生产组织和运营管理决策支持，从而推进智慧矿山建设。梳理了知识图谱尤其是煤矿领域知识图谱的研究现状，介绍了以知识为驱动的人工智能发展历程、基于知识图谱的人工智能系统架构、知识图谱的主要类型和代表性工作，剖析了煤矿领域已有知识图谱的知识建模情况、知识图谱构建方式、知识图谱使用方式和成熟度。从实体识别、关系抽取、知识图谱融合与纠错、知识图谱推理等方面，对煤矿领域知识图谱构建与推理技术面临的挑战进行了分析，指出针对上述挑战，需研究基于跨度的实体识别方法、基于多堆叠分类器的关系抽取方法、实体的嵌入表示方法、实体间关系的一致性约束建模方法；煤矿领域知识图谱推理技术的研究需以应用为驱动，与业务场景密切结合；煤矿领域存在大量图像、视频等多模态数据，未来可构建煤矿领域多模态知识图谱，还可融入时间信息构建煤矿领域时序知识图谱。
关键词：智慧矿山;煤矿领域知识图谱;知识图谱构建;知识图谱推理;知识图谱融合;知识图谱纠错;智能决策
基金资助：陕西省杰出青年科学基金项目（2023-JC-JQ-42）; 陕西省教育厅青年创新团队科研计划项目（23JP098）; 陕西省秦创原“科学家+工程师”队伍建设项目（2024QCY-KXJ-033）
