以知识为驱动的人工智能经历了5个重要发展时期：第1时期是专家系统的提出，标志着人工智能研究向知识主导的转变。第2时期是知识库的提出。这一时期知识表示和知识库构建成为研究的热点。第3时期是知识工程概念的提出，标志着人工智能研究从知识表示到知识应用的转变。第4时期是语义网概念的提出，将传统人工智能的发展与万维网结合，以资源描述框架为基础，在万维网中应用知识表示与推理方法，实现更语义化的智能信息处理与交互。第5时期是知识图谱的诞生，标志着知识工程技术迈入了新时代。

     根据应用场景的不同，煤矿领域现有知识图谱大体可分为煤矿灾害防治知识图谱和煤矿机电设备维护知识图谱。

      传统基于序列标注的实体识别方法将实体识别问题转换为字的分类问题 ，只对一个字标记一个标签，无法解决嵌套实体识别的问题。

      基于实体对分类器的关系抽取方法将关系抽取问题转换为字的分类问题，只对每个字标记一个标签，导致每个实体只能参与一个三元组，难以处理关系抽取中的实体重叠问题。

      目前实体对齐依赖的重要依据是知识图谱的结构信息。不同知识图谱构建时数据源不同，异构程度较高，如果仅利用结构信息进行实体对齐，则准确率较低。因此，基于知识图谱结构的实体嵌入表示方法无法适用，适于异构知识图谱融合的实体对齐方法依然是一个重要的研究挑战。

      通过判断实体之间的关系是否与一致性约束相冲突，可以对错误进行识别。实体间关系的一致性约束建模需要考虑领域内不同关系类型的性质，确保能够描述各种可能的一致性约束，这一过程相对复杂且困难。因此，如何评价实体间关系的一致性约束建模的完备性成为知识图谱纠错的一大挑战。

      对煤矿领域而言，嵌套实体和实体重叠关系广泛存在，亟需实体识别和关系抽取技术的突破；存在异构知识图谱实体对齐的现实需求，知识图谱融合技术有待进一步发展；实体间关系的一致性约束尚不明确，知识图谱纠错困难；知识图谱推理技术须在应用中逐步发展。

      为解决煤矿领域知识图谱构建中嵌套实体识别问题，需研究基于跨度的识别方法。为解决煤矿领域知识图谱构建中关系抽取的实体重叠问题，需研究基于多堆叠分类器的关系抽取方法。为解决煤矿领域知识图谱融合中的实体对齐问题，需研究实体的嵌入表示方法。为解决煤矿领域知识图谱中的知识图谱纠错问题，需研究实体间关系的一致性约束建模方法。

      煤矿领域知识图谱潜在应用场景包括综采设备故障智能诊断、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、生产组织和运营决策支持。在构建煤矿领域知识图谱时，首先收集与应用场景相关的数据，其次明确定义场景相关的实体类型及实体之间的关系类型，然后利用自然语言处理和文本挖掘技术对收集到的文本数据进行处理和分析，抽取出关键信息和知识，最后将抽取出的知识以知识图谱的形式进行表示。

      罗香玉，女，副教授，博士，西安市矿山工业互联网重点实验室副主任，西安科技大学大倾角煤层安全高效开采理论与技术创新团队成员。主要研究方向为分布式计算、大数据分析、知识图谱、智慧矿山。主持国家自然科学基金、陕西省自然科学基金、陕西省教育厅青年创新团队科研计划、西安科技大学优秀青年基金等项目。在Knowledge-Based Systems、Big Data Research、Cluster Computing等知名国际期刊上发表论文30余篇，出版学术专著1部，授权发明专利2项。

罗香玉，华颖，王喜平，等. 煤矿领域知识图谱构建与推理方法研究综述[J]. 工矿自动化，2024，50（11）：52-61.

LUO  Xiangyu,  HUA  Ying,  WANG  Xiping,  et  al. Review  of  construction  and reasoning  methods  for  knowledge  graphs  in  coal mining domain[J]. Journal of Mine Automation，2024，50（11）：52-61.