在人工智能與大數據浪潮的推動下，知識圖譜作為結構化語義知識庫，已成為驅動智能搜索、推薦系統、智能問答等前沿應用的核心基礎設施。哈爾濱工業大學劉銘教授團隊在開放式知識圖譜自動構建技術領域取得重大突破，其研發的高效、精準、可擴展的自動構建技術體系，正式面向產業界開放技術轉讓，旨在推動該技術從實驗室走向廣闊的應用場景，賦能千行百業的智能化升級。

技術核心：從海量開放數據中“煉”出結構化知識

劉銘教授團隊的技術核心在于，能夠從互聯網海量、異構、動態的開放數據源（如網頁文本、百科、社區問答等）中，自動進行知識的抽取、融合、推理與更新，構建大規模、高質量的知識圖譜。傳統知識構建高度依賴專家手工，成本高昂、周期漫長且難以擴展。該技術通過深度融合自然語言處理、機器學習和圖計算等前沿技術，實現了全流程的高度自動化與智能化。

關鍵技術亮點包括：
1. 深度語義理解與精準抽取：采用先進的預訓練語言模型與領域自適應技術，能夠精準識別文本中的實體、關系與屬性，顯著提升對復雜句式、隱含知識和領域專業術語的理解與抽取能力。
2. 異構知識融合與沖突消解：面對多源數據帶來的冗余、歧義與矛盾信息，團隊設計了高效的實體對齊、關系消歧與真值推斷算法，能夠自動融合形成一致、清潔的知識網絡。
3. 持續自演化與動態更新：系統具備對數據源變化的感知能力和知識的新鮮度評估機制，可自動發現知識更新點，實現知識圖譜的持續演化與動態維護，確保知識的時效性。
4. 開放式架構與領域適配：技術框架設計靈活，提供標準化的接口與工具集，可根據金融、醫療、法律、工業制造等不同垂直領域的特定需求和數據特點，進行快速定制與適配，構建領域知識圖譜。

應用前景：賦能產業智能化升級

此項技術的應用前景極為廣闊，其構建的知識圖譜能夠為各類信息系統注入“知識大腦”。

• 在智能金融領域：可快速構建企業關聯圖譜、風險傳導圖譜，用于信審評估、風險監控與投研分析。
• 在智慧醫療領域：能整合醫學文獻、電子病歷、藥品信息，構建疾病診療知識圖譜，輔助臨床決策與醫學研究。
• 在智慧司法領域：可自動梳理法律法規、裁判文書，形成法條與案例關聯圖譜，提升案件分析效率。
• 在智能客服與搜索領域：能顯著提升問答的精準度與深度，實現從關鍵詞匹配到語義理解的根本性轉變。
• 在工業互聯網領域：可整合設備、工藝、故障數據，構建工業知識圖譜，助力預測性維護與工藝優化。

技術轉讓：共筑智能知識生態

哈工大劉銘團隊此次開放技術轉讓，不僅是單一技術的輸出，更希望與具有行業洞察力、數據資源或應用場景的企業深度合作。轉讓內容可涵蓋核心算法模塊、系統構建工具鏈、技術咨詢服務及定制化開發支持，形式靈活多樣。團隊將提供全面的技術移交與培訓，確保合作方能夠順利承接并應用于實際業務中，共同打造基于知識驅動的智能解決方案，分享知識經濟帶來的巨大價值。

此項技術的成功轉讓，有望顯著降低各行業構建和利用知識圖譜的門檻，加速我國在認知智能領域的產業布局與實踐落地，為數字經濟高質量發展注入強勁的“知識動能”。