知識圖譜工程師筆試試題及答案

知識圖譜工程師筆試試題一、填空題（每題3分，共15分）在OWL本體語言中，用于定義類之間不相交關(guān)系的構(gòu)造子是______。知識圖譜嵌入模型TransE中，若頭實(shí)體向量為h，關(guān)系向量為r，尾實(shí)體向量為t，則其能量函數(shù)為______。依據(jù)《GB/T35273-2020信息安全技術(shù)個(gè)人信息安全規(guī)范》，在知識圖譜構(gòu)建涉及個(gè)人信息處理時(shí)，需遵循的核心原則為______。知識圖譜推理任務(wù)中，基于規(guī)則的推理方法在SWRL（語義網(wǎng)規(guī)則語言）中，規(guī)則由______和結(jié)論組成。知識圖譜存儲(chǔ)中，圖數(shù)據(jù)庫Neo4j采用的圖數(shù)據(jù)模型是______。二、選擇題（每題4分，共20分）以下關(guān)于知識圖譜知識抽取的說法，錯(cuò)誤的是（）A.遠(yuǎn)程監(jiān)督方法通過對齊知識庫與文本自動(dòng)生成標(biāo)注數(shù)據(jù)B.命名實(shí)體識別僅需識別出實(shí)體類型，無需定位實(shí)體邊界C.關(guān)系抽取可采用基于深度學(xué)習(xí)的聯(lián)合抽取模型提高效率D.事件抽取需識別事件觸發(fā)詞和事件元素在知識圖譜質(zhì)量評估中，針對實(shí)體屬性值的完整性檢查，屬于（）維度A.準(zhǔn)確性B.一致性C.完整性D.時(shí)效性關(guān)于知識圖譜的聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用，以下描述正確的是（）A.橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)適用于不同機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)特征相同但樣本不同場景B.縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)要求參與方數(shù)據(jù)樣本和特征都相同C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)在知識圖譜中無法解決數(shù)據(jù)孤島問題D.聯(lián)邦知識圖譜訓(xùn)練必須公開本地?cái)?shù)據(jù)當(dāng)知識圖譜出現(xiàn)實(shí)體指代消解歧義時(shí)，最有效的解決方法是（）A.增加語料規(guī)模B.引入外部知識庫C.優(yōu)化分詞算法D.調(diào)整詞性標(biāo)注規(guī)則以下哪種圖數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)最適合大規(guī)模知識圖譜的高效查詢（）A.屬性圖B.RDF三元組存儲(chǔ)C.超圖D.鄰接矩陣存儲(chǔ)三、判斷題（每題3分，共15分）知識圖譜的模式層構(gòu)建應(yīng)優(yōu)先于實(shí)例層構(gòu)建，以保證數(shù)據(jù)規(guī)范性。（）基于深度學(xué)習(xí)的知識圖譜補(bǔ)全模型不需要人工設(shè)計(jì)特征工程。（）知識圖譜中本體的定義必須嚴(yán)格遵循SKOS（簡單知識組織系統(tǒng)）規(guī)范。（）知識圖譜推理中的路徑排序算法依賴于圖中實(shí)體間的路徑特征。（）在知識圖譜可視化時(shí)，采用力引導(dǎo)布局算法必然能得到最優(yōu)布局效果。（）四、簡答題（每題10分，共20分）簡述知識圖譜中知識融合的主要流程及關(guān)鍵技術(shù)，結(jié)合《GB/T37964-2019信息安全技術(shù)數(shù)據(jù)出境安全評估指南》，說明涉及跨境數(shù)據(jù)融合時(shí)的注意事項(xiàng)。請?jiān)敿?xì)闡述知識圖譜在智能問答系統(tǒng)中的應(yīng)用架構(gòu)，并分析基于語義解析的問答方法與基于檢索的問答方法的優(yōu)缺點(diǎn)。五、論述題（每題15分，共30分）結(jié)合《人工智能倫理規(guī)范》，論述知識圖譜工程師在數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練和應(yīng)用部署階段應(yīng)遵循的倫理準(zhǔn)則，分析可能面臨的倫理風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對策略。從知識表示、知識獲取、知識推理和知識應(yīng)用四個(gè)維度，設(shè)計(jì)一套面向金融領(lǐng)域的知識圖譜解決方案，說明各環(huán)節(jié)的技術(shù)選型及與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的契合性。知識圖譜工程師筆試試題答案一、填空題disjointWith\|h+r-t\|最小必要原則前提條件屬性圖模型二、選擇題B2.C3.A4.B5.A三、判斷題√2.√3.×4.√5.×四、簡答題知識融合流程：包括實(shí)體對齊、屬性融合和沖突消解。關(guān)鍵技術(shù)：實(shí)體對齊采用基于相似度計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法；屬性融合需處理屬性值沖突和缺失；沖突消解可通過投票、加權(quán)等策略。涉及跨境數(shù)據(jù)融合時(shí)，根據(jù)《GB/T37964-2019信息安全技術(shù)數(shù)據(jù)出境安全評估指南》，需進(jìn)行數(shù)據(jù)出境風(fēng)險(xiǎn)自評估，確保數(shù)據(jù)出境符合目的明確、最小必要等原則，對重要數(shù)據(jù)禁止出境，個(gè)人信息出境需通過國家網(wǎng)信部門組織的數(shù)據(jù)出境安全評估。應(yīng)用架構(gòu)：包括知識圖譜構(gòu)建、用戶問題理解、語義解析與查詢生成、答案檢索與生成。基于語義解析的問答方法：優(yōu)點(diǎn)是可處理復(fù)雜問題，理解用戶意圖更準(zhǔn)確；缺點(diǎn)是語義解析難度大，模型訓(xùn)練復(fù)雜，泛化能力弱?；跈z索的問答方法：優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡單，檢索效率高；缺點(diǎn)是難以處理復(fù)雜問題，答案準(zhǔn)確性依賴檢索策略，缺乏深度語義理解。五、論述題倫理準(zhǔn)則：數(shù)據(jù)標(biāo)注階段需確保數(shù)據(jù)真實(shí)、無偏見，保護(hù)數(shù)據(jù)提供者隱私；模型訓(xùn)練階段避免模型偏見、過擬合，保證模型可解釋性；應(yīng)用部署階段需保證公平性、安全性，避免造成歧視或危害。倫理風(fēng)險(xiǎn)：數(shù)據(jù)標(biāo)注中的隱私泄露、模型訓(xùn)練中的偏見、應(yīng)用部署中的安全漏洞等。應(yīng)對策略：建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問控制，采用公平性算法消除模型偏見，進(jìn)行安全審計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)評估等。知識表示：采用OWL本體語言結(jié)合RDF存儲(chǔ)，符合語義網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，能清晰表示金融領(lǐng)域復(fù)雜語義關(guān)系。知識獲取：通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲、API接口獲取數(shù)據(jù)，運(yùn)用自然語言處理技術(shù)進(jìn)行知識抽取，結(jié)合行業(yè)監(jiān)管數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)保