知識圖譜驅(qū)動下干部人事檔案服務方式創(chuàng)新

周娟娟 李澤鋒

摘？要：對干部人事檔案服務工作中存在問題進行深入分析，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)干部人事檔案服務和利用方式已無法滿足當前需求。為此，構(gòu)建符合干部人事檔案特征的知識圖譜，驅(qū)動干部人事檔案服務方式向知識決策服務轉(zhuǎn)變，進一步創(chuàng)新干部人事檔案服務方式，為領導班子配備和選用提供科學依據(jù)。

關鍵詞：干部人事檔案；知識圖譜；服務方式

分類號：G273

Innovation of Cadre Personnel Archives Service Mode Driven by Knowledge Graph

Zhou Juanjuan， Li Zefeng（Zhengzhou University of Aeronautics Information Management College， Zhengzhou， Henan 450052）

Abstract：By analyzing the research status of cadre personnel archives， it is found that the traditional way of using cadre personnel archives can not meet the current demand. Based on this， building the knowledge atlas in line with the characteristics of cadres personnel archives could drive the service mode of cadre personnel archives change to knowledge decision service， which further innovates the service mode of cadre personnel archives， in order to assist leaders in scientific decision making and improve the efficiency of leading group staffing.

Keywords：Cadre Personnel Archives； Knowledge Graph； Service Mode

1？引言

知識化服務作為信息服務的發(fā)展與延伸，更加注重以需求為導向。借助先進的管理系統(tǒng)，干部人事檔案知識化服務可實現(xiàn)預判、輔助決策等作用，正越來越受到關注。然而，受數(shù)字化進程、語義分析成熟度和數(shù)據(jù)挖掘能力等因素的影響，當前干部人事檔案管理系統(tǒng)功能較為單一，未能提供有效的知識化服務，檢索有效性和服務效果不佳[1]。因此，利用知識圖譜對干部人事檔案信息進行深度挖掘、語義重組，并建立數(shù)據(jù)關聯(lián)，能夠?qū)崿F(xiàn)檔案知識化服務，以此創(chuàng)新干部人事檔案服務方式。

2？干部人事檔案服務中存在的問題

干部人事檔案是有關部門在組織建設和干部人事管理中以及人才的管理服務中形成，可反映干部政治思想、學習經(jīng)歷與專業(yè)素養(yǎng)等情況的材料[2]。因與其他類型檔案相比具有一定的特殊性，所以其檔案服務對象也具有特殊性。通過研讀近年來關于干部人事檔案服務相關文獻并調(diào)研組織部門干部人事服務情況后發(fā)現(xiàn)，干部人事檔案服務工作仍存在一些問題，主要表現(xiàn)在以下三個方面。

2.1？服務目的有待轉(zhuǎn)變

一方面，主動服務理念不強，不利于檔案數(shù)據(jù)信息綜合分析、預測等環(huán)節(jié)工作的開展，繼而影響檔案資源的進一步開發(fā)利用。另一方面，服務主體的服務目的不明確，最終導致其收集的干部人事檔案無法全面展示人才的各種特征，難以為領導決策、組織機構(gòu)發(fā)展等提供有效的參考。

2.2？服務效率和效果不理想

檔案信息管理質(zhì)量和信息實時性是影響干部選任和提拔的關鍵因素。但當前，人事單位往往未能意識到這一點，在進行人員崗位調(diào)整、提拔工作時，常常由于信息掌握不全面、溝通交流不通暢、資料獲取不及時等原因致使相關人事工作出現(xiàn)不規(guī)范現(xiàn)象，造成不良社會影響[3]。與此同時，隨著檔案數(shù)字化轉(zhuǎn)型，人事檔案管理部門無法將大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)快速轉(zhuǎn)化，也未能關注檔案數(shù)據(jù)的關聯(lián)性，導致在開展人才選拔等工作時無法及時提供有效信息供相關部門參考，影響了檔案服務主體利用效率，也違背了以用戶需求為導向的服務宗旨。

2.3？服務形式單一

受網(wǎng)絡技術(shù)應用和相關人員專業(yè)程度的限制，目前干部檔案服務方式普遍較為簡單。且人事檔案管理系統(tǒng)功能不完善，越來越無法滿足利用主體需求，主要體現(xiàn)在：自身語料庫、知識庫建設能力有限[4]；智能檢索技術(shù)應用較少，且未同數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)關聯(lián)、語義理解與知識發(fā)現(xiàn)等技術(shù)相結(jié)合，梳理出“個人數(shù)據(jù)鏈”[5]等。上述問題造成干部人事檔案管理系統(tǒng)功能過于簡單，無法為用戶提供個性化與智能化服務。

3？干部人事檔案數(shù)據(jù)可視化與決策服務

目前，干部人事檔案管理系統(tǒng)中，多采用關鍵詞檢索方式來查詢個人信息，可視化技術(shù)應用還不成熟，無法形成有效決策服務方案。知識圖譜技術(shù)有助于提高數(shù)據(jù)分析、知識分類以及知識檢索能力，完善原有干部檔案管理系統(tǒng)檢索功能，并可通過實體消歧、實體校對等流程進行知識融合，實現(xiàn)干部個人信息的完整記錄存儲與智能檢索、適用人員推薦與輔助決策等功能。系統(tǒng)建設路徑如圖1所示。

3.1？數(shù)據(jù)獲取層

干部人事檔案所包含主體元數(shù)據(jù)有干部姓名、出生年月、政治面貌、最高學歷、學位、職務、職位、學術(shù)成果及考核情況等重要信息。元數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)集組成語義轉(zhuǎn)換的重要數(shù)據(jù)源[6]，通過語義匹配和本體構(gòu)建，可將檔案數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成關聯(lián)數(shù)據(jù)。隨著干部人事檔案數(shù)字化加工技術(shù)的不斷發(fā)展，檔案數(shù)據(jù)種類與數(shù)量越來越多，其中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可直接應用，但半、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則需要借助一定的方法和手段轉(zhuǎn)化為可被機器識讀的數(shù)據(jù)，才能對其進一步加工。這些檔案數(shù)據(jù)是描述干部個人特征的最有價值的數(shù)據(jù)，可將其劃分為履歷數(shù)據(jù)、學歷數(shù)據(jù)、考核數(shù)據(jù)、任免數(shù)據(jù)、獎懲數(shù)據(jù)和政審數(shù)據(jù)等類型，形成完整的個人數(shù)據(jù)鏈（如圖2），為主題、人物、時間、地點等語義內(nèi)容信息抽取奠定基礎。

3.2？知識加工層

為提高檔案資源的關聯(lián)度，滿足精確檢索與統(tǒng)計等需求，需要對結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行細粒度加工處理。干部檔案的深層次揭示主要包括對檔案信息進行實體抽取、屬性揭示與關系描述，借助語義設計組織知識邏輯和物理結(jié)構(gòu)識別到內(nèi)容層，從而實現(xiàn)干部檔案價值增值和主體需求的滿足。對于檔案實體抽取，本文將采用基于規(guī)則的檔案實體識別方法[7]和實體詞性關系抽取法。

3.2.1實體識別

本文以基于實體詞性的檔案關系抽取為方法，以提高關系抽取的正確率。將命名實體抽象成命名實體的詞性，用實體的詞性來替代實體本身。例如人物和任職經(jīng)歷或獎項的關系，可用實體的詞性來替代實體本身，通過對詞性的充分利用來提高關系抽取的正確率。將數(shù)據(jù)進行詞性替換預處理之后，再用深度學習方法對關系屬性特征進行學習，最后完成實體關系抽取。抽取實體構(gòu)成可按主題劃分，采取與干部人事檔案分類標準相趨同的數(shù)據(jù)集方案，分為履歷數(shù)據(jù)、學歷數(shù)據(jù)、考核數(shù)據(jù)、任免數(shù)據(jù)、獎懲數(shù)據(jù)和政審數(shù)據(jù)等類型進行實體與詞性標注。以某高校所有處級干部檔案為例，先按類別對數(shù)據(jù)進行實體詞性判別，例如，履歷數(shù)據(jù)中任職信息以“某人在某地曾任某職務”等模式定位詞性；學歷數(shù)據(jù)中項目信息以“某年，某項目、類型、狀態(tài)、成果”等模式編排，均可按詞性劃分，具體見表1。其中，用n表示名詞，c代表連詞，v代表動詞，a代表形容詞，tn代表時間名詞等。如以<時間名詞-行為動詞-專有名詞>為結(jié)構(gòu)模板，分別用<-tn>、<-v>、<-zn>等進行表示。

以表1為標準建立詞性規(guī)則，以此類推其他類型實體詞性，抽取實體特征數(shù)據(jù)，將實體映射到數(shù)據(jù)庫表字段中，提高實體識別過程效率。

3.2.2 關系抽取

依存句法分析的檔案關系抽取是通過在語料中進行分詞、詞性標注預處理之后提取出語料句法關系，并基于句法關系對實體之間的關聯(lián)關系特征進行學習的過程。句法結(jié)構(gòu)關系包括核心（KEB）、主謂關系（SBV）、定語結(jié)構(gòu)（ATT）、動賓關系（VOB）、并列關系（COO）等，如表2所示。

通過將句子成分映射到知識圖譜三元組中，從而實現(xiàn)關系抽取。例如，經(jīng)過對語料的依存句法分析發(fā)現(xiàn)，若沒有并列關系，則句子應該包含核心關系（KEB）、主謂關系（SBV）、動賓關系（VOB）三種關系才能進行有效的關系抽取。利用OCR掃描技術(shù)獲得文本內(nèi)容后分析句子成分，如“某干部某年申請國家某項目”例子中，屬于“某干部”（人員實體）和“基金項目”（主題實體）之間的關系。名詞短語識別結(jié)果為“某人 申請 某項目”，句子結(jié)構(gòu)類型屬于〈主語，核心動詞，賓語名詞短語+賓語名詞〉，語義依存關系如圖3所示，抽取的關系為〈某干部，申請，[某類型]某項目名〉。

在圖3中，帶有方向的弧線代表依賴順序，即箭頭終點詞語依賴箭頭起點詞語；弧線上的標簽文字代表依賴類型，矩形塊表示變化識別的結(jié)果。依存句法分析結(jié)果中指明了每一個詞組的依存類型與其前序依存對象，可從這些分析結(jié)果中提取實體關系的特征數(shù)據(jù)。通過識別數(shù)據(jù)預處理示例可以看出，原文經(jīng)過預處理手段進行分詞和詞性標注的格式，為本體構(gòu)建與知識表示打下基礎，盡可能清晰地描述出實體與實體之間的關系。

3.2.3 屬性抽取

屬性抽取一般是抽取較為基礎的屬性信息，根據(jù)履歷類實際數(shù)據(jù)需求，從各類型元數(shù)據(jù)集中，抽取用戶所需要的信息。通過屬性抽取可以更準確地對抽取實體進行揭示。總的來說，干部人事檔案知識圖譜中實體屬性抽取，可分為兩種：一種是實體所對應的概念所具有的屬性，只需要抽取其屬性值即可；一種是沒有所屬的屬性，需要抽取其屬性和屬性值。針對第一種情況，模式層中的關系包括對屬性間屬性關系抽取，即屬性與屬性值范圍的界定等信息，因此，在數(shù)據(jù)層中可以復用模式層部分數(shù)據(jù)概念與值域。

3.3？語義關聯(lián)層

3.3.1 本體構(gòu)建

RDF以 XML 語法為基礎，由資源、屬性、屬性值構(gòu)成的三元組描述資源[7]。構(gòu)建檔案學領域本體，為不同知識庫與系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)與知識的利用提供接口，增加知識的復用[8]。根據(jù)干部人事檔案數(shù)據(jù)類型自身結(jié)構(gòu)特點進行不同規(guī)則實體抽取、關系抽取和屬性描述，為本體構(gòu)建提供消歧實體及知識清洗，以此構(gòu)建檔案本體架構(gòu)。

3.3.2語義信息關聯(lián)

由于干部檔案的特殊型，選取較易獲得的個人基本信息與科研成果等作為研究切入點進行探究。將抽取實體的關系進行梳理，整體關系描述如表3所示，包含某干部個人基本信息、工作信息以及科研成果等方面的數(shù)據(jù)，清楚呈現(xiàn)工作單位、性別、年齡、學歷學位、職稱、曾任職務和項目等實體之間的關聯(lián)關系。進一步加快干部知識圖譜構(gòu)建，用圖譜形式清晰展現(xiàn)個人特征信息。

借助知識圖譜可視化技術(shù)，構(gòu)建描述干部自身特征的本體模型，包含干部履歷、學歷學術(shù)、鑒定考核與任免等數(shù)據(jù)，利用規(guī)則和詞性進行關系分析和抽取，將抽取實體進行語義關系描述，構(gòu)建出“某干部知識圖譜”，如圖4所示，可采用圖知識庫進行存儲。其他類別信息同樣可按上述方式操作，這里不再具體展示。

3.4？知識服務層

由于人事檔案類別之間存在較大差異，因此，知識抽取獲得的數(shù)據(jù)會存在一定差異，知識的語義表達會受到影響，需要進行如下處理。知識融合包含模式層和數(shù)據(jù)層，模式層階段構(gòu)建要注意概念、概念上下位和概念屬性的統(tǒng)一，避免屬性概念有歧義，以便于對實體包含的信息進行融合和聚類；數(shù)據(jù)層針對不同來源數(shù)據(jù)進行實體對齊與消歧，如在履歷類中會出現(xiàn)個人成果，包括科研成果和參與實踐活動所獲得獎勵成果等，而第四大類中也含有科研學術(shù)材料，此時就應注意是否表征同一實體，進行自動實體對齊和知識融合，構(gòu)建干部人事檔案專用詞典，提升知識融合效果。除不同數(shù)據(jù)源造成的檔案資源中實體間相互沖突或者實體指向不明等問題，為便于計算機的理解與計算，可以消除冗余數(shù)據(jù)，進一步精簡并形成高質(zhì)量科研檔案知識圖譜。以檔案資源與知識的融合為根基，提煉干部個人基本信息、科研成果、獎勵、會議等有價值信息，為決策人員提供可靠、智能的經(jīng)驗與知識儲備方案，增強與各知識庫之間的知識融合[9]，真正實現(xiàn)智能推薦與知識服務的目標（整體流程如圖5）。

多個環(huán)節(jié)之間要保持緊密溝通與對接，保證異構(gòu)數(shù)據(jù)庫的實時更新和維護，從而保障干部人事檔案信息完整和真實有效，為人才管理與干部選任等工作提供知識決策服務。

注釋與參考文獻

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