知識圖譜的構建方法有幾種？對應構建原則是什么？

當前知識圖譜的構建方法主要分為機器構建 和人工構建兩種。

1. 機器構建

在醫學知識圖譜的構建中，機器構建主要用 于解決人工效率低的問題，所以機器構建的 技術方法選擇應以最大化減少人力為主要判 斷標準。具體來說有以下幾點原則：

1）技術成熟度優先： 知識圖譜構建技術的研究和發展速度很快， 大量的新理論和新技術在科研中被應用。但 是構建臨床實際應用級別的醫學知識圖譜不 應執著于高新技術，技術的成熟性和穩定性 才是保證數據質量的關鍵。

2）技術按需選取： 醫學知識圖譜的構建不能寄希望于依靠單技 術或少量幾種技術解決所有問題，而應該更 加細致地拆分任務，針對不同的細分任務選 取合適的技術方法，才能達到更好的效果。

3）技術準確率優先： 醫學知識圖譜質量要求高，機器自動處理的 結果中錯誤率過高不但會降低整體數據質 量，而且人工糾錯會帶來更多的工作量。因此技術應定位在保證簡單知識的準確抽取， 并且準確率的考量要優先于召回率。

2. 人工構建

人工構建醫學知識圖譜可以一定程度上解 決機器構建的數據質量的問題，同時人工 產生的標注數據也可以用于機器學習的模 型訓練，但人工構建的主要問題是效率相 對比較低下。近些年，隨著互聯網技術的 發展，知識型眾包正逐漸發展起來。眾包 （Crowdsourcing）是一種通過將工作先分 配給很多非特定的參與者再合成為最終結果 的模式 [64]。眾包相較于傳統的人工方式， 在效率和靈活性上更有優勢，所以眾包適合 用于知識圖譜的構建。采用眾包的方式進行 醫學知識圖譜構建有以下幾點原則：

1）較高的準入資質： 醫學專業性很強，要確保眾包構建出的醫學 知識圖譜不出現質量問題，就一定要保證參 與人員的資質。需要針對不同的領域，選取 不同的醫學從業者，如臨床醫生、護士、醫 學生和醫技專業人員等，同時也要做好資質 審核。

2）全面的知識培訓 ：醫學知識圖譜構建是一個跨學科的任務，需 要醫學專業人員有一定的知識圖譜的基礎 知識。因此，在正式開始任務前，需要對任 務執行者進行知識圖譜基礎知識的培訓和講 解，然后可以安排測試，通過測試后方可正 式開始任務，確保任務執行者充分理解任務。

3）精細的任務劃分： 在醫學知識圖譜的構建流程中，不同工作所 需要的人工參與度不同。如何選取出其中最 重要且最需要人工的部分來進行眾包構建是 關鍵。例如，構建 Schema 一定需要領域專 家大量參與，知識抽取和知識融合則需要人 工對機器的結果做審核和質量控制，而知識 推理則一般只需要人工定義規則。 其次，盡量選取易達成共識性的知識源，從 而避免在任務過程中相關專業人員因個人的 原因出現分歧。例如，可以選取醫學教科書、 臨床指南、臨床路徑和藥品說明書等權威性 較高的知識源，盡量避免個人經驗類的知識。

4）易用的協作平臺： 醫學知識圖譜構建任務比較繁瑣，所以搭建 一個易用的協作平臺很有必要。通過協作平 臺，任務管理者可以更簡單的設置任務和分 發任務，任務執行者可以更方便和簡單的完 成任務。例如，通過協作平臺將大任務拆分 成小任務，分多次的分發以保證參與度與完 成度；通過將填空型任務轉換為選擇型任務， 將選擇型任務轉換為判斷型任務等方式來簡 化任務 [7]。

5）健全的質控機制： 由于參與人數眾多，采用人工眾包的方式構 建醫學知識圖譜同樣也會存在質量隱患， 所以建立一個良好的質量控制體系也尤為關 鍵。常見的方法有：相同任務安排雙人獨立 完成后，對一致性進行檢測；任務結果的人 工抽樣檢測；與成熟的醫學知識圖譜對比評 估等。