GB/T 46686.1-2025 标准知识图谱 第1部分：实现指南

　　ICS 35. 020 CCS L 70

　　中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准

　　GB/T 46686. 1—2025

　　标准知识图谱 第 1 部分:实现指南

　　Standard-orientedknowledgegraph—Part1: Implementation guidelines

　　2025-12-02发布 2026-07-01实施

　　国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会

　　

　　发

　　

　　布

　　GB/T 46686. 1—2025

　　目 次

　　前言 Ⅲ

　　引言 Ⅳ

　　1 范围 1

　　2 规范性引用文件 1

　　3 术语和定义 1

　　4 缩略语 2

　　5 SKG参考模型 2

　　6 标准数据预处理 4

　　6. 1 数据接入 4

　　6. 2 数据清洗 5

　　6. 3 数据存储 7

　　6. 4 数据管理 8

　　7 SKG构建 8

　　7. 1 概述 8

　　7. 2 SKG本体构建 9

　　7. 3 标准知识获取 13

　　7. 4 标准知识融合 15

　　7. 5 标准知识存储 15

　　7. 6 SKG质量特性验证 16

　　8 SKG应用 16

　　8. 1 概述 16

　　8. 2 基础功能 16

　　8. 3 应用范围 17

　　9 SKG更新 19

　　9. 1 SKG实体及其属性更新 19

　　9. 2 SKG实体间关系更新 20

　　9. 3 持续改进 21

　　9. 4 版本管理 21

　　附录 A (资料性) SKG本体构建示例 22

　　A. 1 确定 SKG本体领域 22

　　A. 2 列举 SKG本体核心要素 22

　　A. 3 建立 SKG实体类型层级体系 22

　　A. 4 定义 SKG实体属性类型 23

　　Ⅰ

　　GB/T 46686. 1—2025

　　A. 5 构建 SKG本体 24

　　附录 B (资料性) SKG应用实例 26

　　B. 1 概述 26

　　B. 2 应用实例 26

　　参考文献 36

　　Ⅱ

　　GB/T 46686. 1—2025

　　前 言

　　本文件按照 GB/T 1. 1—2020《标准化工作导则 第 1部分 :标准化文件的结构和起草规则》的规定起草 。

　　本文件是 GB/T 46686《标准知识图谱》的第 1部分 。GB/T 46686已经发布了以下部分 :

　　— 第 1部分 :实现指南 。

　　请注意本文件的某些内容可能涉及专利 。本文件的发布机构不承担识别专利的责任 。

　　本文件由全国标准数字化标准工作组(SAC/SWG 29)提出并归 口 。

　　本文件起草单位 : 中国电子技术标准化研究院 、中国标准化研究院 、北京赛西科技发展有限责任公司 、军事科学院系统工程研究院 、广州赛西标准检测研究院有限公司 、华南理工大学 、南京理工大学 、同方知网数字科技有限公司 、中国汽车工程研究院股份有限公司 、卡斯柯信号有限公司 、南京柯基数据科技有限公司 、国网信息通信产业集团有限公司 、南方电网科学研究院有限责任公司 、中国医学科学院生物医学工程研究所 、广东粤电信息科技有限公司 、华东师范大学 、北京工业大学 、企知道科技有限公司 、威凯检测技术有限公司 、北京市科学技术研究院分析测试研究所(北京市理化分析测试中心) 、中国电气装备集团科学技术研究院有限公司 、上海智能制造功能平台有限公司 、北京海鹰科技情报研究所 、国泰君安证券股份有限公司 、上海浦东软件园股份有限公司 、中机研标准技术研究院(北京) 有限公司 、长江信达软件技术(武汉)有限责任公司 、北京交通大学 、中国船舶集团有限公司综合技术经济研究院 、中国石油集团工程材料研究院有限公司 、江苏意源科技有限公司 、同略科技有限公司 、南京云问网络技术有限公司 、杭州瑞成信息技术股份有限公司 、江苏瑞丰信息技术股份有限公司 、弗迪电池有限公司 、广东家祥智能科技有限公司 、湖北省标准化与质量研究院 、中移(苏州)软件技术有限公司 、东方电气(广州) 重型机器有限公司 、江苏群杰物联科技有限公司 。

　　本文件主要起草人 :张明 英 、王 益 谊 、古 兆 兵 、王 立 玺 、刘 曦 泽 、黄 胜 华 、蔡 毅 、戚 湧 、乐 斌 、石 嘉 豪 、李男男 、周庭梁 、吴 刚 、李 庆 峰 、俞 枫 、蒲 江 波 、祝 贺 、尹 青 云 、郝 冠 亚 、王 晓 玲 、李 宁 宁 、姚 博 、李 春 梅 、高艳炫 、任浩鹏 、翟登辉 、吕千千 、赵静 、谢昱 、陈婷 、杨震 、李瑞琪 、丁强 、周家蕤 、王清琛 、张万里 、何育浩 、苏春华 、王宇轩 、秦嘉言 、唐光辉 、韩文娟 、孙红军 、黄红发 、李童 、高晓欣 、杨林 、王若雅 、郑佳明 、陈心怡 、韩征 、王志武 、金征雷 、王恒 、丁永华 、张寿波 、何泰霖 、陈炎明 、姚飞 、张文辉 、葛永新 、程云 。

　　Ⅲ

　　GB/T 46686. 1—2025

　　引 言

　　标准知识图谱(SKG) 基 于 人 工 智 能 和 大 数 据 等 技 术 , 对 标 准 及 其 全 生 命 周 期 过 程 进 行 数 字 化 支持 ,面向结构化 、半结构化和非结构化的标准数据开展标准知识获取与融合 。通过将标准中蕴含的规则性知识转化为逻辑清晰 、结构完整的关联体系 ,实现对标准知识的检索 、推荐 、问答与推理等功能 , 以机器可读的数据形式参与计算 ,使标准能够被数字设备读取 、传输 、理解和应用 ,推动标准的数字化转型 。

　　GB/T 46686拟由 2个部分组成 。

　　— 第 1部分 :实现指南 。 目的在于为标准知识图谱构建 、应用和更新的实现提供建议 。

　　— 第 2部分 :质量评价 。 目的在于给出标准知识图谱的质量评价指标体系及评价方法 。

　　Ⅳ

　　GB/T 46686. 1—2025

　　标准知识图谱 第 1 部分:实现指南

　　1 范围

　　本文件提供了标准数据预处理以及标准知识图谱(SKG)构建 、应用和更新的指导 , 给出了 SKG 本体构建示例和行业应用参考实例 。

　　本文件适用于各类组织进行 SKG构建 、应用和更新 。

　　2 规范性引用文件

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款 。其中 , 注 日期的引用文件 ,仅该日期对应的版本适用于本文件 ;不注日期的引用文件 ,其最新版本(包括所有的修改单) 适用于本文件 。

　　GB/T 1. 1—2020 标准化工作导则 第 1部分 :标准化文件的结构和起草规则

　　GB/T 4880. 1 语种名称代码 第 1部分 :2 字母代码

　　GB/T 4880. 2 语种名称代码 第 2部分 :3 字母代码

　　GB/T 22373 标准文献元数据

　　GB/T 31500 网络安全技术 存储介质数据恢复服务安全规范

　　GB/T 37967 基于 XML 的国家标准结构化置标框架

　　GB/T 42093(所有部分) 标准文档结构化 元模型

　　GB/T 42131—2022 人工智能 知识图谱技术框架

　　GB/T 43697 数据安全技术 数据分类分级规则

　　3 术语和定义

　　GB/T 42131—2022界定的以及下列术语和定义适用于本文件 。

　　3. 1

　　标准要素 standard element

　　从标准化文件内容划分的相对独立的功能单元 。

　　注 : 标准要素包括标准化文件的规范性要素和资料 性 要 素 , 如 封 面 、目 次 、前 言 、引 言 、范 围 、规 范 性 引 用 文 件 、核 心技术要素等 。

　　3.2

　　标准知识图谱 standard-oriented knowledgegraph;SKG

　　基于标准化文件中的信息 ,形成的包含标准要素(3. 1)及其关系的知识图谱 。

　　3.3

　　数据质量 data quality

　　在指定条件下使用时 ,数据的特性满足明确的和隐含的要求的程度 。

　　[来源 :GB/T 25000. 12—2017,4. 3] 3.4

　　关系抽取 relationship extraction

　　识别文本中提到的实体之间关系的任务 。

　　1

　　GB/T 46686. 1—2025

　　[来源 :GB/T 41867—2022,3. 3. 4] 3.5

　　映射 mapping

　　有向变换的可能实现 。

　　[来源 :GB/T 32392. 4—2015,3. 1. 1]

　　4 缩略语

　　下列缩略语适用于本文件 。

　　API:应用程序编程接口(Application Programming Interface)

　　FTP:文件传输协议(File TransferProtocol)

　　JDBC:Java数据库连接(Java Database Connectivity)

　　JPEG:联合图像专家组(JointPhotographic Experts Group)

　　JSON:JavaScript对象标记(JavaScriptObjectNotation)

　　NFS: 网络文件系统(Network FileSystem)

　　ODBC:开放数据库连接(Open Database Connectivity)

　　OFD:开放式版式文档(Open Fixed-layoutDocument)

　　PDF:可携带文件格式(Portable DocumentFormat)

　　SFTP:安全文件传输协议(Secure File TransferProtocol) SKG:标准知识图谱(Standard-oriented Knowledge Graph)

　　SSL:安全套接层(Secure SocketsLayer)

　　TLS:传输层安全性(TransportLayer Security)

　　XML:可扩展标记语言(Extensible Markup Language)

　　5 SKG参考模型

　　SKG参考模型见图 1。

　　2

　　GB/T 46686. 1—2025

　　图 1 SKG参考模型

　　SKG相关活动简述如下 :

　　a) 标准数据预处理 :通过数据接入 、数据清洗 、数据存储和数据管理 ,形成预处理后的标准数据 ;

　　b) SKG构建 :通过 SKG本体构建 、标准知识获取 、标准知识融合和标准知识存储 ,形成 SKG 和SKG数据 ,并验证 SKG质量特性 ;

　　c) SKG应用 :通过 SKG可视化 、检索 、推荐 、问答和推理功能 ,开展不同领域的标准管理 、研制和实施 ;

　　d) SKG更新 :根据更新条件和更新流程 ,采用适当的更新方法更新 SKG 实体及其属性 、SKG 实体间关系 ,并进行版本管理和持续改进 。

　　3

　　GB/T 46686. 1—2025

　　6 标准数据预处理

　　6. 1 数据接入

　　6. 1. 1 接入格式

　　标准数据接入可采用多种格式 ,常用的标准数据接入格式见表 1。

　　表 1 常用标准数据接入格式

　　数据接入格式

　　特点

　　优势

　　接入对象

　　OFD

　　版式 固 定 , 扩 展 性 强 , 安全性高

　　易于 提 高 数 据 安 全 性 、可 控 性 、兼容性 ,利于存储和读取

　　已发布的原始标准化文件

　　PDF

　　版局固定 ,跨 平 台 兼 容 性强 ,可加密

　　易于保留数据的文字 、字体 、图形 、表格等原始格式

　　已发布的原始标准化文件

　　JPEG

　　广泛的兼容性

　　易于配 合 图 像 识 别 工 具 进 行 信息提取

　　已发布的原始标准化文件

　　XML

　　以树状结 构 组 织 数 据 , 具有 明 确 的 层 次 和 嵌 套关系

　　易于存 储 复 杂 层 次 结 构 和 属 性类信息数据 , 利 于 复 杂 数 据 结 构解析

　　经工具识别 、代 码 转 换 等 方 式 处 理 后的标准化文件

　　JSON

　　纯文本格式 ,结构简单

　　易于存 储 简 洁 的 键 值 对 格 式 类数据 ,利于快 速 实 现 数 据 结 构 化处理

　　经工具识别 、代 码 转 换 等 方 式 处 理 后的标准化文件

　　6. 1.2 接入方式

　　标准数据接入方式分为 :

　　— 文档传输接入 :支持 OFD、PDF等格式数据接入 ,接入宜采用的文档传输服务见表 2;

　　表 2 常用文档传输服务

　　文档传输服务

　　功能

　　文档接收 FTP服务

　　支持加密传输协议 ;

　　支持文档断点续传功能

　　文档拉取 FTP服务

　　支持文档断点续传功能 ;

　　支持文档同步 、异步拉取功能

　　文档 NFS服务

　　支持文档断点续传功能

　　—API接入 :可用于对 JSON、XML等格式数据接入 ;

　　注 : 如简单对象访问协议(SOAP) 、RESTful等 API接入方式 。

　　— 数据库接入 :与数据提供方的数据库建立连接 ,接入标准数据 。

　　标准数据 可 在 公 网 或 局 域 网 上 进 行 接 入 , 可 根 据 需 要 进 行 网 络 配 置 , 宜 按 照 GB/T 37967、 GB/T 42093(所有部分)确定的标准结构化框架和指标 ,对接入的标准数据进行结构化处理 。

　　4

　　GB/T 46686. 1—2025

　　6. 1.3 接入规则

　　6. 1.3. 1 安全措施

　　数据接入采用的安全措施宜包括 :

　　— 数据加密 :采用对称加密 、非对称加密等技术保证数据的机密性 、完整性和可用性 ;

　　— 数据校验 :对接入数据的文件编号 、发布日期等内容进行校验 ,保证数据准确性 ;

　　— 异常数据识别及处理 :对接入的异常数据进行识别并通知异常数据提供方重新传入数据 ;

　　— 传输网络访问权限管理 :采用身份验证 、网络访问控制等技术接入标准数据 ;

　　— 数据传输安全协议 :采用 SFTP、SSL/TLS等安全协议接入标准数据 ;

　　— 访问 日志监控 :及时告警接入异常 、访问异常等非正常情况 ,保证接入的稳定性 。

　　6. 1.3.2 更新方式

　　按照更新频率 ,宜采用以下方式更新标准数据 :

　　— 实时更新 :标准出现修正 、被代替 、废止时 ,实时进行标准数据更新 ;

　　— 定时更新 :在固定时间间隔内(如每天 、每周 、每月)进行标准数据更新 。

　　按照更新范围 ,宜采用以下方式更新标准数据 :

　　— 增量更新 :在原有标准数据基础上仅更新上次更新以来发生变化的部分 ;

　　— 全量更新 :在原有标准数据基础上更新全部标准数据 。

　　6.2 数据清洗

　　6.2. 1 清洗对象

　　标准数据清洗对象包括 :

　　— 标准元数据 :宜按照 GB/T 22373确定的标准文献元数据 ,选取适用的标准文献元数据作为标准元数据(见表 3) ;

　　注 : 标准内容清洗工作已在标准结构化加工或生成阶段完成 ,不需要再次清洗 。

　　— 错误数据 :在接入 、转换 、更新标准数据的过程中产生的错误信息 。

　　6.2.2 清洗原则

　　标准数据清洗宜符合以下原则 :

　　— 规范性 :数据质量及存储标准一致 ;

　　— 唯一性 :标准数据在字段 、记录内容在逻辑上不重复 ,在定义范围内的具有唯一标识性和非冗余性 ;

　　— 完整性 :标准数据清洗过程中对缺失和异常数据进行补充和处理 , 以保证数据完整 ;

　　— 一致性 :清洗过程中 ,不同数据来源和不同时间节点的数据在格式 、单位 、字段含义等方面保持等同 。

　　6.2.3 清洗规则

　　根据 6. 2. 2 中的清洗原则 ,宜按照下列清洗规则对 6. 2. 1 中的清洗对象进行数据清洗 。

　　a) 标准元数据核检 :

　　1) 标准元数据非空核检 :参考表 3 中定义的非空字段 ,若定义的非空字段的值为空 ,则进行标记并给出修改提示 ;

　　2) 主键重复清洗 :定义 “文件编号 ”作为标准主键字段 ,文件编号的数据表示见表 3。文件编

　　5

　　GB/T 46686. 1—2025

　　号经数据表示校验和归一化处理后 ,进行文件编号重复校验 ,记录并标记重复数据 ,进行合并 、删除处理 ;

　　3) 标准元数据表示核检 :依据表 3 核检数据类型和数据表示 ,若出现不一致数据类型或数据表示 ,则进行标记并给出修改提示 。

　　表 3 标准元数据表示

　　标准元数据

　　数据类型

　　数据表示

　　非空核检说明

　　文件编号

　　字符型

　　文件代号 +1个空格 +顺 序 号 +1 个 连 字 符 “- ”+4位 发 布 年份号

　　不为空

　　发布 日期

　　日期型

　　YYYY-MM-DD

　　不为空

　　发布机构

　　字符型

　　自 由文本(发布机构的全称)

　　不为空

　　实施 日期

　　日期型

　　YYYY-MM-DD

　　不为空

　　文件名称

　　字符型

　　自 由文本

　　不为空

　　文 件 名 称 的 英 文译名

　　字符型

　　自 由文本

　　可为空

　　中国标准分类号

　　字符型

　　采用《中国标准 文 献 分 类 法》的 分 类 号 ,有 多 个 分 类 号 时 , 各 分类号之间以半角分号 “;”相隔

　　不为空

　　国际标准分类号

　　字符型

　　采用《国际标准 分 类 法》的 分 类 号 ,有 多 个 分 类 号 时 , 各 分 类 号之间以半角分号 “;”相隔

　　可为空

　　标准类型

　　字符型

　　标准的标准化方面类别的代码

　　可为空

　　代替文件

　　字符型

　　被代替文件的编 号 ,有 多 个 被 代 替 文 件 时 ,各 被 代 替 文 件 的 编号之间以半角分号 “;”相隔

　　可为空

　　提出单位

　　字符型

　　自 由文本(提出单位的全称)

　　不为空

　　归口单位

　　字符型

　　自 由文本(归口单位的全称)

　　不为空

　　批准单位

　　字符型

　　自 由文本(批准单位的全称)

　　不为空

　　起草单位

　　字符型

　　自 由文本(起草单位的全称 ,各起草单位 之 间 以 半 角 分 号 “;”相隔)

　　不为空

　　主要起草人

　　字符型

　　自 由文本(主要起草人姓名全称 ,各起草 人 之 间 以 半 角 符 号 “;”相隔)

　　不为空

　　一致性程度

　　字符型

　　采用的 ISO/IEC标准化文件编号 +半角逗号 “,”+一致性程度代码 ,有多个采用关系时 ,各采用关系之间以半角分号 “;”相隔

　　可为空

　　前言

　　字符型

　　自 由文本

　　不为空

　　引言

　　字符型

　　自 由文本

　　可为空

　　引用文件

　　字符型

　　被引用文件的编 号 ,有 多 个 引 用 文 件 时 ,各 被 引 用 文 件 的 编 号之间以半角分号 “;”相隔

　　可为空

　　标准状态a

　　字符型

　　标准状态的代码

　　不为空

　　6

　　GB/T 46686. 1—2025

　　表 3 标准元数据表示 (续)

　　标准元数据

　　数据类型

　　数据表示

　　非空核检说明

　　语种b

　　字符型

　　宜按照 GB/T 4880. 1 和 GB/T 4880. 2 确 定 的 代 码 , 著 录 所 用语种

　　可为空

　　a 标准状态为二次更新数据 。

　　b 语种为二次更新数据 。

　　b) 非法值清洗 :检查标准数据出现异常的信息(包括非法代码 、代码与数据标准不一致 、数据类型不符合定义 、取值超出合理范围 、格式错误 、多余字符 、乱码等) , 根据具体情况进行校核及修正 。

　　c) 记录数核验 :检查标准数据清洗前后的记录数是否一致 ,若不一致 ,检测是否有处理数据未被记录 。

　　6.3 数据存储

　　6.3. 1 存储对象

　　数据预处理阶段中的节点数据需要存储在计算机内部或外部存储介质上 ,存储对象包括但不限于 :

　　a) 原始数据 :数据接入过程接入的标准数据 ;

　　b) 过程数据 :数据接入过程和数据清洗过程中产生的数据 ;

　　c) 清洗后的数据 :按照 6. 2 清洗后得到的标准数据 。

　　6.3.2 考虑因素

　　根据组织内部对标准数据管理以及 SKG构建的需求 ,在进行数据存储时宜综合考虑下列因素 :

　　— 性能 :选取的存储组件能够在给定数据量范围内满足数据管理和 SKG构建过程中要求的读写效率 ;

　　— 可扩展性 :选取的存储组件支持水平扩容 ,能适应数据规模性增长和 SKG 的扩展 ;

　　— 安全 :符合 6. 4. 2 的数据安全管理需求 ;

　　— 成本 :在兼顾性能 、可扩展 、安全原则下 ,选取合适的软硬件资源 ,达到成本最优 。

　　6.3.3 存储组件

　　宜按照 6. 3. 1 中的存储对象的数据形式和数据形态 ,从表 4 中选取适宜的存储组件 。

　　表 4 标准数据形式及存储组件

　　数据形式

　　数据形态

　　存储组件

　　关系型数据

　　结构化标准数据

　　关系型数据库

　　文档型数据

　　半结构化标准数据

　　文档型数据库

　　多模态数据

　　标准中提 取 的 图 片 、表 格 、公 式 等 非 结 构 化数据

　　文件系统服务组件

　　时序型数据

　　数据预处理过程中的结构化日志数据

　　缓存存储 组 件 、时 序 数 据 库 存 储 组 件 、列 式 存储组件

　　7

　　GB/T 46686. 1—2025

　　6.4 数据管理

　　6.4. 1 质量管理

　　数据预处理阶段的质量管理宜包括 :

　　— 人工审核标准的规范性要素 ,确保标准数据准确 ,数据条目 、字段 、属性完整 ;

　　— 全量审核或抽样审核标准的资料性要素 ,其中抽样审核需综合考虑随机性 、样本量 、置信水平和置信区间 、数据的分布特性和异常值处理等因素设计抽样规则 ;

　　— 检查数据清洗结果的数据完整性及规范性 。

　　6.4.2 安全管理

　　数据预处理阶段的安全管理宜包括 :

　　a) 根据敏感程度 、价值 、重要性等特性对数据进行分类分级 、访问授权控制 、数据加密 、数据隐私管理 ,并按照 GB/T 43697确定的规则进行数据分类分级 ;

　　b) 按照 GB/T 31500确定的存储介质数据恢复安全规范 ,依据组织内硬件资源条件 ,采用适宜的数据备份恢复策略 ,保证数据安全 。

　　6.4.3 服务管理

　　数据预处理阶段的服务管理宜包括 :

　　— 对标准数据库中的数据进行查询 、更新 ;

　　— 对标准数据库中的数据进行可视化呈现 ;

　　— 对标准数据库进行日常管理操作 ,如更新 、备份 、恢复等数据管理操作 ;

　　— 对标准数据库中知识进行外部知识交互及关联 ;

　　— 对预处理后的标准数据进行溯源 ,根据保留的过程数据和预处理路径重现标准数据的历史状态和处理过程 。

　　注 : 本文件的标准数据库为存储标准数据的数据库 。

　　7 SKG构建

　　7. 1 概述

　　SKG构建流程包括标准数据获取 、SKG本体构建 、标准知识获取 、标准知识融合 、标准知识存储和SKG质量特性验证 6项活动(见图 2) ,各项活动简述如下 :

　　a) 标准数据获取 :从标准数据库中获取预处理后的标准数据 , 为 SKG本体构建提供参考并作为标准知识获取的输入 ;

　　b) SKG本体构建 :基于 SKG应用方的需求 ,定义 SKG本体领域 ,按照所属领域对应的标准化文件的结构和起草规则 ,确立涵盖 SKG本体核心要素 、SKG 实体类型层级体系 、SKG 实体属性类型和 SKG实体间关系类型的模型 ;

　　注 : SKG本体构建示例见附录 A。

　　c) 标准知识获取 :基于构建完成的 SKG本体 ,从标准数据中抽取与既定 SKG本体相匹配的标准知识内容 ,形成特定领域的 SKG;

　　d) 标准知识融合 :对同领域或不同领域知识库中的标准知识进行融合 , 构建满足应用需求范围的 SKG;

　　e) 标准知识存储 :确立存储内容 、存储方式及存储功能 ;

　　8

　　GB/T 46686. 1—2025

　　f) SKG质量特性验证 :验证 SKG质量特性与指定应用要求的符合程度 。

　　图 2 SKG构建流程

　　7.2 SKG本体构建

　　7.2. 1 构建原则

　　SKG本体构建宜符合以下原则 :

　　— 完整性 :覆盖标准元 数 据 , 如 文 件 编 号 、发 布 日 期 、发 布 机 构 等 , 确 保 准 确 、全 面 地 抽 取 SKG实体 ;

　　— 可维护 性 : 支 持 SKG 实 体 类 型 、SKG 实 体 属 性 类 型 及 SKG 实 体 间 关 系 类 型 的 更 新 , 确 保SKG本体的灵活性和可维护性 ;

　　— 一致性 :满足 SKG本体约束条件的定义 ,包括约束规则和逻辑 ,确保数据的一致性 。

　　7.2.2 构建流程

　　SKG本体构建流程见图 3。

　　9

　　10

　　GB/T

　　

　　46686. 1—2025

　　

　　图 3 SKG本体构建流程

　　构建流程各环节描述如下 。

　　a) 确定 SKG本体领域 :宜按照国际标准分类法(ICS)和中国标准文献分类法(CCS)确定 SKG本体所属领域 。

　　b) 确定现有可复用 SKG本体 :宜按照 GB/T 42131—2022 中 6. 3. 3. 3 b) 给出的原则确认可复用SKG本体 。

　　c) 列举 SKG本体核心要素 :结合 SKG 的应用需求 ,宜使用 GB/T 1. 1—2020表 3 中界定的要素作为 SKG本体核心要素并进行列举 。

　　注 : 对于食品安全 、环境保护 、工程建设等领域 ,参照其领域标准化文件的结构和起草规则确定并选取 SKG本体核心要素 。

　　d) 建立 SKG实体类型层级体系 :

　　1) 按 照 标 准 的 结 构 划 分 : 将 SKG 本 体 核 心 要 素 定 义 为 SKG 实 体 , 并 按 照 标 准 要 素 的 构成 ,定义下一层级的 SKG实体 ,建立 SKG实体类型层级体系 ;

　　2) 自定义 :根据应用需求 ,结合专家意见 ,建立所需的 SKG实体类型层级体系 。

　　e) 定义 SKG实体属性类型 :定义描述 SKG实体特征的元素或数据 ,并提供关于 SKG 实体的具体信息或描述 ,如基本属性 、关系属性 、描述性属性 、时间属性 、分类属性 、值属性等 。

　　f) 定义 SKG实体间关系类型 :宜按照表 5定义 SKG实体间关系类型 。

　　GB/T 46686. 1—2025

　　表 5 SKG 实体间关系类型

　　相互关系

　　SKG实体间关系类型

　　含义

　　标准内部

　　从属

　　标准的层次结构 ,例如标准中的章包含条 ,条包含段 ,段包含列项

　　前后

　　标准条款之间存在的逻辑先 后 顺 序 , 例 如 “先…… 后…… ”“在…… 之 前 ”“在…… 之后 ”

　　条件

　　标准条款之间存在的条件顺序 ,例如 “如果……则……”“除非……否则 … … ”

　　定义

　　标准中对术语的定义

　　范围

　　标准的适用范围 ,例如 “本文件适用于 … … ”

　　约束

　　标准中对 实 现 或 应 用 标 准 的 行 为 或 结 果 具 有 约 束 作 用 的 要 求 , 例 如 “…… 不 超过……”“仅当……时 ,才……”“若…… ,按 … … ”

　　例外

　　标准中可能包含例外条款 ,允 许 在 特 定 条 件 下 偏 离 标 准 的 要 求 , 例 如 “偏 差 在 … … ” “在……条件下 ,允许……”“……除外 ”

　　关联

　　标准中的具有关联性的不同条款或部分

　　标准之间

　　等同采用

　　标准与所采用的另一个标准化文件在技术内容和文本结构上相 同 。例 如 “本 文 件 等同采用 … … ”

　　修改采用

　　标准与所采用的另一个标准化 文 件 存 在 已 被 明 确 指 出 并 说 明 原 因 的 技 术 差 异 和 文本结构差异 。例如 “本文件修改采用 … … ”

　　兼容

　　两个标准在某些方面是兼容的 ,可以一起使用 ,但可能存在一些差异

　　配套

　　标准和其他标准配套使用

　　引用

　　标准中引用其他标准作为其技术内容的一部分

　　代替

　　在标准修订或新标准发布后 ,新标准代替旧标准 ,例如 “本文件代替 … … ”

　　修正

　　标准修改单对关联标准内容的特定部分进行修改 、增加或删除

　　标准与其他文件之间

　　披露

　　披露标准中涉及的专利

　　参考

　　标准资料性引用的文件 , 以及其他信息资源

　　注 : 其他未列明的 SKG实体间关系类型由用户 自行界定 。

　　g) SKG本体验证和评价 :宜按照 GB/T 42131—2022 中 6. 3. 3. 4 规定的本体性能评价维度 ,建立SKG本体验证和评价方案 ,对 SKG本体进行验证和评价 ,如结果不符合应用需求 ,则重新回到 7. 2. 2 d)进行修正 。

　　7.2.3 构建方式

　　SKG本体构建宜采用以下 3种方式 。

　　a) 自顶向下方式 。 由专业技术人员与标准化专家依据应用需求进行人工构建 ,从最顶层开始构建 SKG本体 ,然后定义 SKG实体属性类型和 SKG实体间关系类型 ,形成结构良好的 SKG本体 ,见图 4。

　　11

　　12

　　GB/T

　　

　　46686. 1—2025

　　

　　图 4 自顶向下方式构建 SKG本体

　　b) 自底向上方式 。对已有的领域专有名词进行归纳整合 ,定义 SKG 实体属性类型和 SKG 实体间关系类型 ,形成底层 SKG本体 , 明确层级关系 ,然后逐层向上抽象 ,构建顶层 SKG本体 。 自底而上方式多用于开放领域 SKG本体构建 , 以满足不断增长的概念需求 ,见图 5。

　　图 5 自底向上方式构建 SKG本体

　　c) 混合方式 。将自顶向下方式和自底向上方式相结合 ,双向开展 SKG本体构建 ,充分考虑标准

　　核心技术要素和专业特性 ,能够在构建过程中对标准数据和技术进行优化和调整 ,见图 6。

　　图 6 混合方式构建 SKG本体

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　　7.3 标准知识获取

　　7.3. 1 SKG 实体抽取

　　7.3. 1. 1 抽取原则

　　SKG实体抽取原则包括 :

　　— 准确性 :能正确地识别出标准数据中的 SKG实体内容 ,并将其与正确且相关的 SKG实体标签相关联 ;

　　— 高覆盖性 :能识别出所有 SKG实体 ;

　　— 有效性 :处理大规模数据时 ,能在合理的时间内完成任务 ;

　　— 泛化性 :能识别处理不同的领域 、语言 、风格和格式 ;

　　— 可扩展性 :能够更新 SKG实体 , 以应对不断变化的需求 。

　　7.3. 1.2 抽取流程

　　SKG实体抽取流程如下 :

　　a) 根据 SKG本体中的 SKG实体类型层级体系构建 SKG实体标签集合 ;

　　b) 对预处理后的标准数据进行标注 ;

　　c) 设计符合具体任务需求的 SKG实体抽取方法 ,如进行 SKG 实体抽取规则制定或模型搭建与训练优化 ;

　　d) 设置人工审核环节 ,对低置信度的抽取结果进行复核 ,并依据审核反馈调整抽取规则或优化模型 ;

　　e) 利用 SKG实体抽取规则或模型进行推理 ,预测 SKG实体标签结果 。

　　7.3. 1.3 抽取方法

　　SKG实体抽取方法包括但不限于 :

　　— 基于规则的方法 ,如使用人工编写的规则和预定义的模式来匹配 SKG实体 ;

　　— 基于机器学习的方法 ,如用包含标准数据和对应的 SKG 实体的数据集来训练模型 ,识别标准的 SKG实体特征并进行 SKG实体抽取 ,包括传统机器学习 、深度学习等方法 。

　　7.3.2 SKG 实体属性抽取

　　7.3.2. 1 抽取原则

　　SKG实体属性抽取原则包括 :

　　— 关联性 :完成 SKG实体抽取后 ,在 SKG实体抽取结果的基础上进行 SKG实体属性抽取 ;

　　— 完整性 :SKG 实体属性抽取不仅需要抽取 SKG 实体属性对应的类型 ,还需要抽取各 SKG 实体属性对应的 SKG实体属性值 。

　　7.3.2.2 抽取流程

　　SKG实体属性抽取流程如下 :

　　a) 根据 SKG本体 中 的 SKG 实 体 属 性 类 型 体 系 构 建 SKG 实 体 属 性 标 签 集 合 , 同 时 需 要 确 定SKG实体属性值的数据类型 ;

　　b) 对预处理后的标准数据进行标注 ,在 SKG实体标注的基础上对 SKG实体包含的 SKG实体属性类型 、数值进行标注 ;

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　　c) 根据依赖关系对抽取过程进行约束 ,确保 SKG 实体属性值的逻辑一致性 ,设计符合具体任务需求的 SKG实体属性抽取方法 ,如进行 SKG实体属性抽取规则制定或模型搭建与训练优化 ;

　　d) 基于 SKG实体抽取模型的结果 ,利用 SKG属性抽取规则或模型进行推理 ,预测 SKG 实体属性及其属性值 。

　　7.3.2.3 抽取方法

　　SKG实体属性抽取方法包括但不限于 :

　　— 基于 规 则 的 方 法 , 如 基 于 规 则 的 槽 填 充 算 法 、使 用 人 工 编 写 的 规 则 和 预 定 义 的 模 式 来 匹 配SKG关系等 ;

　　— 基于机器学习的方法 ,如序列标注 、提示学习 、基于大语言模型的抽取方法等 。

　　7.3.3 SKG 实体间关系抽取

　　7.3.3. 1 抽取原则

　　SKG实体间关系抽取原则包括 :

　　— 关联性 :SKG本体宜先完成 SKG实体抽取 ,在 SKG实体抽取结果的基础上进行 SKG 实体间关系抽取 ;

　　— 完整性 :对于在同一标准内部定义的 SKG实体间关系 ,需要考虑标准条款之间的从属 、条件 、关联等关系类型 ,标准内部关系类型见表 5;

　　— 兼容性 :对于在不同标准之间定义的 SKG实体间关系 ,需要考虑标准和外部知识(库) 之间的兼容 、标准和被引用标准之间的引用等关系类型 ,标准之间关系类型见表 5。

　　7.3.3.2 抽取流程

　　SKG实体间关系抽取流程如下 :

　　a) 根据表 5 的 SKG实体间关系类型构建 SKG实体间关系标签集合 ;

　　b) 在 SKG实体 标 注 的 基 础 上 , 对 SKG 实 体 间 关 系 进 行 标 注 , 并 对 SKG 实 体 间 关 系 与 对 应SKG实体的链接进行标注 ;

　　c) 基于 SKG本体 ,分析不同关系类型的特点,根据不同关系类型的特点,针对性地设计 SKG 实体间关系抽取方法 ;

　　d) 设计符合具体任务需求的 SKG关系抽取方法 ,如进行 SKG 实体间关系抽取规则制定或模型搭建与训练优化 ,可与 SKG实体抽取模型进行联合训练 ,也可在 SKG实体抽取模型的基础上进行流水线式训练 ;

　　e) 基 于 SKG 实 体 抽 取 模 型 的 结 果 , 利 用 SKG 实 体 间 关 系 抽 取 规 则 或 模 型 进 行 推 理 , 预 测SKG实体间关系标签结果 。

　　7.3.3.3 抽取方法

　　SKG实体间关系抽取方法包括但不限于 :

　　— 基于规则的方法 :如使用人工编写的规则和预定义的模式 ,通过依存句法 、正则表达式等技术匹配 SKG实体间关系 ;

　　— 基于无监督学习的方法 :如以依存句法树的结构 ,定义规则或模式来识别 SKG实体间关系 ;

　　— 基于监督学习的方法 : 如 利 用 已 标 注 好 的 SKG 实 体 间 关 系 数 据 训 练 神 经 网 络 模 型 , 来 进 行SKG实体间关系抽取 ;

　　— 基于半监督学习的方法 :如使用已知的 SKG实体间关系作为训练种子 , 以 自训练或伪标签的

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　　半监督学习框架来预测未标记的 SKG实体间关系 ,反复迭代来实现 SKG实体间关系抽取 ;

　　— 基于远程监督的方法 :如人工标注标准的 SKG实体间关系特征 ,然后基于丰富的人工标记数据来学习并实现 SKG实体间关系抽取 。

　　7.4 标准知识融合

　　7.4. 1 融合流程

　　7.4. 1. 1 概念层标准知识融合

　　概念层的标准知识融合步骤包括 :

　　a) 确定等效的标准术语概念或定义 ;

　　b) SKG本体对齐 :对齐不同领域中的等效 SKG本体 ;

　　c) SKG实体属性对齐 :对齐不同领域中的等效 SKG 实体属性 ,合并 SKG 实体属性类型和取值空间等 ;

　　d) SKG实体间关系对齐 :对齐不同领域中的等效 SKG 实体间关系 ,对等效 SKG 实体间关系进行合并 ;

　　e) 确定潜在的 SKG实体间关系 :识别一个/多个标准领域中存在的潜在 SKG实体间关系 。

　　7.4. 1.2 实例层标准知识融合

　　实例层的标准知识融合步骤包括 :

　　a) 识别等效 SKG实体 :识别不同 SKG 中等效 SKG 实体 ,并分别对等效 SKG 实体的 SKG 实体间关系和 SKG实体属性进行合并 ;

　　b) 在 SKG实体间建立链接 :根据融合后概念体系 ,对融合后的 SKG 实体建立 SKG 实体间关系链接 ;

　　c) 识别等效和冗余 SKG实体属性以及 SKG实体间关系 :识别不同 SKG 中等效和冗余 SKG 实体属性以及 SKG实体间关系 ,进行融合和删减 ;

　　d) 检查冲突 ,消除歧义 。

　　7.4.2 融合功能

　　标准知识融合宜具备以下功能 :

　　— 支持使用聚类方法实现标准知识的对齐和合并 ;

　　— 支持使用领域算法库或规则库实现 SKG本体核心要素的匹配 、链接 、更新 ;

　　— 支持不同分类领域下多源异构标准数据算法的融合和鲁棒性 , 比如 SKG实体对齐 、术语消歧 、标准链接等算法 。

　　7.5 标准知识存储

　　7.5. 1 存储内容

　　标准知识存储内容包含但不限于 :

　　—SKG本体及构建流程输出的内容 ;

　　— 7. 3、7. 4处理过程中输出的内容 ,如标准比对 、标准数据的标注 ;

　　—SKG版本和时间信息 。

　　7.5.2 存储方式

　　标准知识存储方式包括不限于 :

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　　— 基于表结构的存储 :利用二维的数据表对 SKG 中的标准知识进行存储 ,如三元组表 、类型表 、关系数据库 ;

　　— 基于图结构的存储 :利用图的方式对 SKG 中的标准知识进行存储 ,如图数据库 。

　　7.5.3 存储功能

　　标准知识存储宜具备以下功能 :

　　— 支持多模态数据(如文本 、图片 、视频以及其他多媒体数据等)的存储 ;

　　— 支持与应用程序接口的交互 ,如常用的 JDBC、ODBC等 ;

　　— 支持标准数据存储的一致性 ,如多个标准数据库对同一 SKG实体存储的一致性 ;

　　— 具备标准数据存储的兼容性 ,如满足结构化标准知识的快速查询 、快速读取和快速写入操作 ;

　　— 支持标准知识的导入导出 ;

　　— 支持知识存储的备份 ;

　　— 支持对知识存储过程进行日志记录 ;

　　— 具备数据安全机制 ,保障存储安全 。

　　7.6 SKG质量特性验证

　　宜按照表 6验证 SKG质量特性 。

　　表 6 SKG质量特性验证

　　质量特性

　　验证方法

　　一致性

　　使用推理机制或规则引擎校验不同 SKG实体 、属性 、关系之间的一致性

　　准确性

　　按照 GB/T 42131—2022 中 6. 3. 5. 4规定的方法 ,计算并验证 SKG 的精确率 、召回率和 F1测量值

　　可读性

　　采取人工测试和用户反馈来验证 SKG 的可读性

　　可扩展性

　　采用 自动化工具或人工方法验证 SKG 的扩展性(如数据类型 、数据规模 、SKG本体的可扩展性)

　　8 SKG应用

　　8. 1 概述

　　通过 SKG可视化 、检索 、推荐 、问答 、推理的基础功能 ,实现其在标准管理 、标准制定 、标准实施范围内的应用 ,相关应用实例见附录 B。

　　8.2 基础功能

　　8.2. 1 可视化

　　基于 SKG 的可视化展示可包括 :

　　— 属性展示 :展示标准要素的具体信息或描述 ;

　　— 关系展示 :展示标准分类 、标准及其要素之间的关系网络 ;

　　— 人机交互 :实现用户与 SKG 的交互功能 。

　　8.2.2 检索

　　基于 SKG 的检索方式可包括 :

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　　— 关键词检索 :通过单个或多个关键词组合条件对文本 、符号 、图表等进行检索 ,快速定位到关联标准及相关信息 ;

　　— 语义检索 :通过利用 SKG 的语义关系 ,适当结合大语言模型 、检索增强生成等技术查找与用户输入内容的相近语义的内容 。

　　8.2.3 推荐

　　基于 SKG 的推荐方式可包括 :

　　— 关联推荐 :通过分析 SKG实体间的关系 ,推荐与查询内容有关联的其他标准或文献 ,如产品分类与组成 、产业链上下游 、流程等内容 ;

　　— 实体路径推荐 :通过用户的历史查询和浏览行为 ,基于 SKG 实体间的多跳路径信息挖掘用户与标准的隐含关系 ,定向给用户推荐可能感兴趣的标准 。

　　8.2.4 问答

　　基于 SKG 的问答方式可包括 :

　　— 检索式问答 :通过 SKG实体抽取和 SKG实体属性 、SKG实体间关系识别等技术 ,根据提问内容 ,将用户提问转化为结构化查询 ,从 SKG 中定位相关信息 ,并返回答案 ;

　　— 生成式问答 :通过自然语言处理 、大语言模型等技术对用户问题进行语义解析 ,结合上下文语义理解 ,从 SKG 中整合相关信息 ,并用大语言模型生成答案 。

　　8.2.5 推理

　　基于 SKG 的推理方式可包括 :

　　—SKG本体推理 :通过预先定义的规则和属性执行推理过程 ,识别并预测概念和类别之间的逻辑关系 ;

　　—SKG实体间关系推理 :基于已有的 SKG实体和 SKG实体间关系 ,推断两个 SKG实体间的新关系或新事实 ,结合大语言模型技术处理 SKG实体间的多跳 、比对 、集合等操作 。

　　8.3 应用范围

　　8.3. 1 标准管理

　　SKG在标准管理中的应用可包括 :

　　— 体系建设 :建立和持续改进组织标准体系 。通过 SKG 可视化功能 , 了解标准体系变化情况及薄弱 、缺失部分 ,并通过 SKG检索 、推荐 、问答和推理等功能 ,辅助标准体系更新和完善 ;

　　— 宣贯培训 :通过 SKG可视化功能 ,直观展示标准核心技术要素之间的条件关系 、约束关系 、关联关系 ,结合标准之间的代替 、引用 、配套等关系 ,开展包含标准比对 、引用标准 、配套标准等内容的系统化宣贯培训 ,提升宣贯培训效率和质量 ;

　　— 标准执行 :将 SKG与标准实施业务元素融合 , 明确标准核心技术要素的实施要点 、保障条件等 ,将标准与 日常业务工作相融合 ,促进标准落地应用 ;

　　— 监督检查 :将 SKG与监督检查相关知识元素融合 , 明确标准实施应用的监督检查要点 、方法 、频率等 ,推动标准与 日常质量监督 、技术监督 、安全检查等工作深度融合 、联动开展 ;

　　— 成效评价 :将 SKG与标准实施成效评价相关知识元素融合 , 明确标准实施和成效评价的关联关系 ,为成效评价提供依据和体系化的指导 ,保障成效评价的准确性 、规范性和全面性 ;

　　— 改进提升 :通过 SKG检索 、推荐 、问答 、推理等功能 ,发现并梳理标准作废 、不适用 、交叉矛盾 、缺失等问题 ,形成反馈意见 ,促进标准改进提升 。

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　　SKG在标准管理中的应用实例见 B. 2. 1。

　　8.3.2 标准制定

　　SKG在标准制定中的应用可包括 :

　　— 标准查询 :基于 SKG,检索与标准化对象相关联的标准 ,对标准间的文件名称 、文件层次构成 、条或段或列项的语义 、技术指标进行比对 ,实现标准查重 ,为标准预研提供参考 ;

　　— 标准编制 :依据标准起草者对标准结构与内容的规划设计 ,结合自然语言处理 、大语言模型等技术 ,实现标准结构比对 、编写规则符合性检查与纠错 、术语查询推荐 、标准引用等功能 ;

　　— 专利识别 :实现涉及专利的标准内容识别 、涉及专利内容的比对分析 , 以及相似专利的识别 。

　　SKG在标准制定中的应用实例见 B. 2. 2。

　　8.3.3 标准实施

　　8.3.3. 1 产品标准化

　　SKG在产品标准化中的应用可包括 :

　　— 产品属性分类 :通过 SKG,结 合 大 语 言 模 型 技 术 , 将 产 品 按 照 规 格 、型 号 、技 术 指 标 等 属 性 分类 ,优化产品组合 ,提高生产效率 ;

　　— 产品需求分析 :通过 SKG 的检索 、推理等功能 ,提供新产品的标准化需求和趋势分析 ,定位到相关最新标准要求 ,支持产品选型和创新决策 ;

　　— 产品合规测评 :通过使用 SKG检索产品设计标准 、技术指标及检测标准 ,对产品相关指标进行比对 ,识别风险 、缺陷 ,确保安全性及合规性 。

　　SKG在产品标准化中的应用实例见 B. 2. 3。

　　8.3.3.2 过程标准化

　　SKG在过程标准化中的应用可包括 :

　　— 过程规范与引导 :使用 SKG检索过程管理中各关键环节涉及的通用标准 、产品标准 、管理规范 、检验方法等标准 ,确立过程管理各环节要求 ,识别过程管理中存在的问题 ,对过程管理进行规范和引导 ;

　　— 过程自动化管理 :通过 SKG对过程管理中涉及的产品标准 、检验方法 、管理规范等相关标准进行关联 ,实现过程的自动化管理 ;

　　— 过程更新与维护 :通过 SKG推理过程管理中存在的前后标准不一致问题 ,对过程管理进行更新和维护 ,支持过程管理的持续改进 。

　　SKG在过程标准化中的应用实例见 B. 2. 4。

　　8.3.3.3 服务标准化

　　SKG在服务标准化中的应用可包括 :

　　— 方案设计 :通过 SKG分析并提取服务全流程步骤及要求 ,形成规范化且不低于标准要求的服务方案 ;

　　— 服务运营 :通过 SKG,从人机料法环及服务全周期出发 ,分析并确立支撑服务运营的所需标准及其要求 ,制定对应服务工作规范 ,优化流程和资源配置 ,实现服务的快速部署和高效运营 ;

　　— 服务改进 :通过 SKG 的关联分析 ,识别实际运行过程中存在的偏差 ,实现服务对标管理 ,针对性地制定改进措施 ,持续提升服务质量 。

　　SKG在服务标准化中的应用实例见 B. 2. 5。

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　　9 SKG更新

　　9. 1 SKG 实体及其属性更新

　　9. 1. 1 更新条件

　　SKG实体及其属性的更新条件包括但不限于 :

　　— 用户需求变化 ;

　　—SKG包含的标准被代替 、废止或修正 。

　　注 : 标准批准发布后 , 因个别技术内容影响标准使用需 要 进 行 修 改 , 或 者 对 原 标 准 内 容 进 行 增 减 时 ,采 用 修 改 单 方式修正 ,其对应标准化文件为修改单 。标准再版时 ,修改单作为附件一并出版 。

　　9. 1.2 更新流程

　　SKG实体及其属性更新流程见图 7。

　　图 7 SKG 实体及其属性更新流程

　　9. 1.3 更新方法

　　SKG更新方法包括 :

　　— 全量更新 :按 照 图 7 的 更 新 流 程 , 对 整 个 SKG 进 行 审 查 , 根 据 标 准 变 化 对 有 相 互 关 系 的SKG实体及其属性进行更新遍历 ;

　　— 差异更新 :根据标准知识变化与现有 SKG 的比对 ,仅更新变化部分 ,按照以下步骤更新 :

　　● 与现有 SKG进行比对 ,识别差异 ;

　　● 针对差异执行更新操作 ;

　　● 调整受影响部分的 SKG实体和 SKG实体间关系并执行一致性检测 。

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　　9.2 SKG 实体间关系更新

　　9.2. 1 更新条件

　　SKG实体间关系更新条件包括但不限于 :

　　—SKG实体变化 ;

　　—SKG实体间关系的定义变化 ;

　　— 标准数据质量提升 ;

　　—SKG使用反馈 。

　　9.2.2 更新流程

　　SKG实体间关系更新流程见图 8。

　　图 8 SKG 实体间关系及其属性更新流程

　　9.2.3 更新方法

　　关系更新方法包括但不限于 :

　　— 自动推理和验证 :利用推理引擎来自动检测和修复 SKG实体间关系的不一致性或错误 。通过自动化技术手段进行比对验证新 SKG实体间关系的准确性 ;

　　— 基于机器学习的更新 :利用机器学习算法(如 SKG实体链接 、SKG实体间关系抽取等) 自动化抽取新的 SKG实体和 SKG实体间关系 。通过训练模型来识别并修复缺失或错误的 SKG 实体间关系 ;

　　— 人工编辑 :允许用户提交新的 SKG 实体 、SKG 实体间关系或修正错误的信息或领域专家 、志愿者对 SKG进行维护和更新 ;

　　— 接口更新 :提供 API接 口 ,允许合作方或系统集成商通过程序利用 API接口进行更新 。

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　　GB/T 46686. 1—2025

　　9.3 持续改进

　　为确保 SKG 的准确性和完整性能够适应不断变化的数据和需求 ,宜建立以下持续改进机制 :

　　— 定期更新 :根据 SKG实体 、SKG实体间关系以及需求的变化 ,定期更新 SKG;

　　— 反馈循环 :需要建立用户反馈机制 ,收集用户对 SKG 的反馈和建议 ,用于改进和优化 SKG;

　　可采用如下的方法进行 SKG改进 :

　　— 增量学习 :使用增量学习的方法 ,逐步将新的标准数据和信息融入 SKG 中 ;

　　— 自动化更新 :利用自动化抽取工具 、自动化校验工具实现 SKG 自动化更新和维护 。

　　9.4 版本管理

　　为保障 SKG更新过程的稳定性 、可追溯性 , 防范更新风险 ,宜采用以下版本管理策略 。

　　— 采用版本管理工具记录 SKG 的变更历史 ,为每个版本编写详细更新说明文档(包括版本更新内容 、时间 、执行者 、变更原因 、测试结果信息) 。版本管理工具至少具备以下功能 :

　　● 支持多版本管理 ,允许同时存在多个版本的 SKG, 以适应不同的需求和场景 ;

　　● 支持数据回滚 。

　　— 定期备份 SKG 的版本数据 , 以防止数据丢失或损坏 。

　　— 制定规范的版本号命名规则 ,如 “主版本号-次版本号-修订号 ”。

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　　附 录 A

　　(资料性)

　　SKG本体构建示例

　　A. 1 确定 SKG本体领域

　　根据 7. 2. 2 a)和中国标准文献分类(CCS) ,确定 SKG本体领域 ,见图 A. 1。

　　图 A. 1 确定 SKG本体领域

　　A.2 列举 SKG本体核心要素

　　根据 7. 2. 2 c) ,列举 SKG本体核心要素 ,见图 A. 2。

　　图 A.2 列举 SKG本体核心要素

　　A.3 建立 SKG 实体类型层级体系

　　根据 7. 2. 2 d) , 以 SKG本体核心要素“封面 ”为例 ,逐层划分下一级的 SKG实体 ,见图 A. 3。

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　　图 A.3 建立 SKG 实体类型层级体系

　　A.4 定义 SKG 实体属性类型

　　根据 7. 2. 2 e) , 以下一级的 SKG实体“文件编号 ”为例 ,定义 SKG实体属性类型 ,见图 A. 4。

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　　图 A.4 定义 SKG 实体属性类型

　　A.5 构建 SKG本体

　　经过 A. 1~A. 4完整构建过程得到的 SKG本体见图 A. 5。

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　　图 A.5 构建 SKG本体

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　　附 录 B (资料性)

　　SKG应用实例

　　B. 1 概述

　　对应 8. 3 中标准管理 、标准制定 、标准实施三个方面 ,基于 8. 2 的可视化 、检索 、推荐 、问答和推理功能 ,通过 B. 2所列实例展示 SKG在国民经济行业各门类中的应用 。

　　B.2 应用实例

　　B.2. 1 电力设备运检 SKG在标准管理中的应用

　　B.2. 1. 1 场景描述

　　依据 GB/T 4754, 电力设备运检可归属于电力 、热力 、燃气及水生产和供应业 。

　　针对当前电力设备运检现有的标准进行 SKG构建 ,挖掘标准之间引用 、代替 、采用 、配套等关系 , 以及标准内部从属 、约束等关系 ,形成电力设备运检 SKG。基于 SKG 的可视化 、检索 、推荐 、问答 、推理等基础功能 ,结合大语言模型技术 ,实现体系建设 、宣贯培训 、标准执行 、监督检查 、改进提升等标准管理功能的智能应用 。

　　B.2. 1.2 SKG功能

　　B.2. 1.2. 1 可视化

　　以变电设备油浸式电力变压器标准管理为例 ,梳理 、关联油浸式电力变压器涉及的设计 、生产 、部件元件 、现场试验 、运维检修等相关标准并进行汇聚 ,构建电力设备运检 SKG(见图 B. 1,展示油浸式电力变压器相关部分) ,实现以图形化的方式呈现从属 、约束等标准内部的 SKG 实体间关系以及修改采用 、引用 、配套等标准之间的 SKG实体间关系 ,用户可通过电力设备运检 SKG快速定位油浸式电力变压器相关标准 ,查看 、比对标准技术内容 ,梳理标准间相互关系 ,掌握相关标准现状 ,分析标准交叉 、缺失等情况 ,支撑标准管理 。

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　　图 B. 1 电力设备运检 SKG可视化

　　B.2. 1.2.2 检索、推荐、问答和推理

　　设备运检领域 SKG检索 、推荐 、问答和推理功能可实现以下功能 。

　　a) 体系建设 :基于电力设备运检 SKG,梳理现有标准的序列结构并获取设备设计 、运行检修 、试验与计 量 等 环 节 涉 及 的 标 准 , 如 设 计 相 关 标 准 DL/T 272—2022、运 行 检 修 相 关 标 准DL/T 393—2021、试验与计量相关标准 GB/T 10230. 1—2019等 ,进而构建变电设备运检技术标准体系 ,见图 B. 2(展示部分变电设备运检技术标准体系) 。通过电力设备运检 SKG 和变电设备运检技术标准体系 ,可分析得出变电设备运检技术标准体系中薄弱 、缺失部分 ,如缺少生产过程质量控制相关标准 ,为标准体系的更新和完善提供建议 。

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　　图 B.2 变电设备运检技术标准体系

　　b) 宣贯培训 :通过电力设备运检 SKG,查询并获取 DL/T 393—2021的结构 、核心技术要素 、引用其他文件的具体内容等 ,帮助用户掌握和应用标准 ,提高宣贯培训质量 。如 DL/T 393—2021中的“6. 1. 1. 1 巡 检 项 目 及 要 求 ”, 对 比 该 技 术 要 求 与 其 他 标 准 的 相 同 或 类 似 技 术 要 求 的 差异 ,展示引用标准 GB 1094. 1—2013中关于“短路阻抗和电压降 ”的规定 。

　　c) 标准执行 :根据标 准 应 用 对 象 , 通 过 电 力 设 备 运 检 SKG 获 取 应 用 对 象 的 适 用 标 准 及 技 术 指标 ,并将相关技术指标列入企业生产 、质检等过程中 ,形成相关的生产 、检验 、验收 、使用 、维护和洽谈贸易 的 技 术 依 据 。 如 产 品 “1000 MVA 主 体 变 压 器 ”的 适 用 标 准 为 GB/T 24843— 2018,梳理 GB/T 24843—2018中的“5. 4损耗和效率”“5. 3 温升限值 ”等相关技术指标 ,结合企业实际情况 ,形成技术要求不低于 GB/T 24843—2018的企业标准 。

　　d) 监督检查 :根据监督检查对象 ,通过电力设备运检 SKG 获取监督检查对象的适用标准及技术指标 ,检查监督检查对象的实际执行标准并与适用标准进行比对 ,判断实际执行标准与适用标准的差异 ,再结 合 实 际 检 查 结 果 和 相 关 佐 证 材 料 , 判 断 标 准 执 行 情 况 。 如 检 查 产 品 “1 000 MVA 主体变压器 ”,若产品执行的企业标准的技术要求高于 GB/T 24843—2018, 同时检查结果符合企业标准要求 、相关佐证材料齐全 ,证明企业标准已得到贯彻实施 。

　　e) 改进提升 :基于电力设备运检 SKG,发现和反馈标准实施过程中标准不适用 、交叉矛盾以及标准缺失等问题 ,促进标准的改进提升 。 以 GB/T 4109—2022中的 “变压器套管雷电冲击试验 ”为例 ,GB/T 4109—2022规 定 “截 波 装 置 峰 值 电 压 应 为 全 波 值 的 121%”, 而 GB/T 24840— 2018的规定为“115%”,两项标准的指标存在冲突 , 目前主流变压器套管的雷电冲击试验已能满足“截波装置峰值电压应为全波值的 121%”的要求 ,GB/T 24840—2018需对该指标进行更

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　　新完善 。

　　B.2.2 中药材 SKG在标准制定中的应用

　　B.2.2. 1 场景描述

　　依据 GB/T 4754, 中药材可归属医药制造业 。

　　针对当前中药材现有标准进行 SKG构建 ,挖掘标准之间等同采用 、兼容 、配套 、引用 、代替 、修正等SKG实体间关系类型 ,形成中药材 SKG,实现对中药材领域标准的数字化 ,基于 SKG 的可视化 、检索 、推荐 、问答 、推理等的基础功能 ,结合大语言模型技术 ,打造具备标准引用 、术语定义 、标准编写规则符合性检查与纠错 、文件结构比对等标准制定辅助功能的智能应用 。

　　B.2.2.2 SKG功能

　　B.2.2.2. 1 可视化

　　以 “中药材种子 ”标准制定为例 ,通过中药材 SKG可视化 ,将中药材涉及的种子(种苗) 、种子检验等不同形态所关联的多个标准进行汇聚 ,实现以图形化的方式呈现如配套 、引用等标准之间的 SKG 实体间关系类型 ,见图 B. 3(展示中药材种子相关部分) 。用户可通过检索关键词 “中药材种子 ”,定位中药材种子相关联标准 ,理解标准间的相互关系 ,帮助用户快速梳理与分析相关标准现状 、可参考标准等 ,辅助新标准制定 。

　　图 B.3 中药材 SKG可视化

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　　B.2.2.2.2 检索与推荐

　　面向标准制定的中药材 SKG检索与推荐包括但不限于 :

　　a) 标准引用 :在编写新标准时或进行检索时 , 中药材 SKG能够根据当前编写或检索内容 , 自动推荐相关的现有标准作为引用依据 ,通过中药材 SKG 的可视化界面 ,用户能快速定位并可视化相关中药材标准及其相互关系 ,并根据相关程度推荐该中药材关联的种苗标准 、检验标准等 ;

　　b) 术语定义 : 中药材 SKG集成了中药材相关标准术语 ,支持标准术语的快速查询与推荐 。用户可通过中药材 SKG查看术语的定义 、来源标准 ,确保术语使用的规范性和一致性 。

　　B.2.2.2.3 问答与推理

　　面向标准制定的中药材 SKG 问答与推理包括但不限于以下方面 。

　　a) 标准编写规 则 符 合 性 检 查 与 纠 错 : 根 据 用 户的 问 题 描 述 以 及 中 药 材 标 准 草 案 , 基 于 中 药 材SKG推理出其与现有中药材标准的协调性 、与 GB/T 1. 1—2020 的规定的标准化文件结构和起草规则的协 符 合 性 , 并 提 示 不 符 合 编 写 规 则 的 部 分 。 例 如 , 在 制 定 相 关 中 药 材 种 子 标 准时 ,可自动识别草案与其他标准化对象相同的标准内容相似度高 、未正确引用中药材种子检验相关标准 、术语重复定义 、文件编排格式错误等 ,并根据问题提供编写建议 。