【摘 要】
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随着领域知识图谱价值得到广泛认可，各领域专家就本领域知识图谱的构建展开了广泛研究，并成功将其应用于知识问答、知识推荐等服务中。仓储领域中存在着大量隐性知识，但难以直接为业务人员利用。基于知识情境构建仓储领域知识图谱，将仓储隐性知识显性化可以为仓储业务人员提供更好的知识服务。鉴于此，提出了一种基于知识情境的仓储知识表示方法。首先提出以数据模型和实例模型为核心的仓储情境知识图谱总体框架，然后分别给出了
【基金项目】
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国家重点研发计划:城市知识库构建及语义协同挖掘（2019YFB2101802）；
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随着领域知识图谱价值得到广泛认可，各领域专家就本领域知识图谱的构建展开了广泛研究，并成功将其应用于知识问答、知识推荐等服务中。仓储领域中存在着大量隐性知识，但难以直接为业务人员利用。基于知识情境构建仓储领域知识图谱，将仓储隐性知识显性化可以为仓储业务人员提供更好的知识服务。鉴于此，提出了一种基于知识情境的仓储知识表示方法。首先提出以数据模型和实例模型为核心的仓储情境知识图谱总体框架，然后分别给出了“二阶”数据模型构建方法及不同结构数据的实例模型构建方法，最后运用本体、数据集成及实体关系抽取技术完成了仓储情境知识图谱的构建并将其运用于智能问答系统中。通过仓储情境知识图谱构建案例分析可知，仓储情境知识图谱总体框架及数据/实例模型构建方法可行，构建的仓储情境知识图谱能够满足仓储人员对情境知识的需求。
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