健身運動知識表達與智能查詢系統(tǒng)構(gòu)建

摘 要 科學健身運動在促進大眾體質(zhì)健康、心理健康等方面均發(fā)揮著重要作用。在數(shù)智時代背景下，健身運動知識的智能查詢與精準查詢成為延伸全民健身公共服務(wù)供給，提高全民健身公共服務(wù)質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。鑒于此，通過知識圖譜與大語言模型的協(xié)同互補，探索構(gòu)建知識圖譜驅(qū)動的健身運動知識智能查詢系統(tǒng)，提出涵蓋知識抽取與表達、知識整合與管理、知識查詢與問答于一體的實施方案，進而為實現(xiàn)精準化健身運動知識智能查詢的研究與應(yīng)用提供參考。

關(guān)鍵詞 健身運動知識；知識圖譜；智能查詢；大語言模型

中圖分類號：G804 學科代碼：040302 文獻標志碼：A

DOI：10.14036/j.cnki.cn11-4513.2024.05.003

Abstract Scientific exercise and fitness play an important role in promoting physical health， mental health， and overall development. In the digital intelligence era， the intelligent and precise querying of fitness and exercise knowledge has become a key aspect in expanding the supply and enhancing the quality of public exercise services. Therefore， a study was conducted to construct a knowledge graph-driven intelligent query system for fitness and exercise knowledge， utilizing the complementary strengths knowledge graphs and large language models. An integ-rated implementation approach that encompasses knowledge extraction and representation， knowledge organizat-ion and management， as well as knowledge inquiry and Q&A， was proposed. This will provide support for the development and implementation of intelligent querying in the fitness and exercise knowledge domain.

Keywords fitness and exercise knowledge; knowledge graph; intelligent query; large language model

隨著全民健身國家戰(zhàn)略的實施和主動健康理念的推廣，我國廣大民眾對精準化健身運動知識查詢及個性化健身運動指導(dǎo)的需求日益增長。在數(shù)智時代，搜索引擎仍是大眾在互聯(lián)網(wǎng)上獲取健身運動知識的重要工具。然而，在網(wǎng)絡(luò)信息爆炸式增長的態(tài)勢下，傳統(tǒng)搜索引擎的局限逐漸暴露［1］。由于缺乏知識層面的統(tǒng)一描述和概念之間的語義聯(lián)系，傳統(tǒng)搜索引擎的搜索結(jié)果精準度不高，用詞習慣不一、詞語概念定義表達不明確、術(shù)語間關(guān)系界定不清晰等現(xiàn)象普遍存在。這不僅增加了大眾獲取科學健身運動知識的難度，導(dǎo)致出現(xiàn)了“信息迷航”“認知過載”等問題［2］，也使得因知識不足、方法不當造成的運動損傷在大眾健身運動實踐過程中頻繁發(fā)生?？梢?，實現(xiàn)健身運動知識的高效查詢已經(jīng)成為推動全民健身與全民健康深度融合的途徑之一。然而，如何實現(xiàn)健身運動知識的統(tǒng)一表達、組織整合與智能查詢，滿足大眾多樣化、精準化與個性化的需求，是亟待解決的科學問題。

《全民健身計劃（2021—2025年）》中提出：“提供全民健身智慧化服務(wù)”［3］。當前，面臨著信息檢索的挑戰(zhàn)，而以知識圖譜為典型的知識工程技術(shù)為健身運動知識的有效查詢提供了新視角［4］。知識圖譜（KG）是一種由節(jié)點和邊構(gòu)成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通常用于描述客觀世界存在的實體概念及其相互之間的關(guān)系［5］。知識圖譜的出現(xiàn)使得領(lǐng)域知識的組織整合與管理復(fù)用變得方便、快捷，相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)輿情［6］、非遺檔案［7］、醫(yī)療健康［8］等領(lǐng)域應(yīng)用。此外，作為支撐機器向認知智能轉(zhuǎn)化的重要基石［9］，知識圖譜為實現(xiàn)精準化診斷、開放式問答、個性化推介等智能場景提供了結(jié)構(gòu)化、語義化、邏輯化的知識資源。鑒于知識圖譜相關(guān)方法能夠從形式多樣、多源異構(gòu)的領(lǐng)域知識信息資源中重構(gòu)其知識層次與概念之間的語義聯(lián)系［10］，實現(xiàn)健身運動知識的統(tǒng)一表達和整合，本研究將重點探討知識圖譜驅(qū)動的健身運動知識智能查詢模式的構(gòu)建框架及實施方案，以期為精準化健身運動知識查詢、個性化健身運動指導(dǎo)的實現(xiàn)提供新的思路和參考。

1 健身運動知識智能查詢系統(tǒng)的構(gòu)建框架

1.1 本體化的健身運動知識表達

健身運動知識的有效查詢和使用有利于科學健身理念和健身運動方法的推廣，幫助健身人群在健身運動實踐過程中獲得針對性的指導(dǎo)，實現(xiàn)相應(yīng)的健身目標。然而，多源化、碎片化、截面化的健身運動領(lǐng)域知識信息致使語義模糊、多詞同義、信息冗余等問題普遍存在，對健身運動知識的高效查詢造成阻礙。因此，形成系統(tǒng)化、邏輯化的健身運動知識表達方法是解決上述問題的先決條件［11］，也是實現(xiàn)健身運動知識智能查詢的重要基礎(chǔ)。

知識表達也稱知識表示，主要作用是將認知對象中的要素與知識進行關(guān)聯(lián)，便于人們對知識進行認知與理解［12］。當前，學界對知識表達方法進行了較為全面的研究。丁華等學者采用面向認知對象為主、產(chǎn)生式規(guī)則和過程表示為輔的混合知識表示模式，實現(xiàn)了對認知對象信息、設(shè)計過程和經(jīng)驗規(guī)則的集中表達，為建立知識庫奠定了良好基礎(chǔ)［13］。劉培奇等學者基于產(chǎn)生式規(guī)則和概念圖的知識表達方法在自然語言理解中存在的問題提出了擴展產(chǎn)生式規(guī)則的知識表達方法，但是關(guān)于該方法的推理效率有待進一步提高［14］。李佳靜等學者針對所述知識涉及多重領(lǐng)域、知識間關(guān)系復(fù)雜等問題，提出基于本體的知識表達方法，并利用本體對跨專業(yè)領(lǐng)域概念的關(guān)系進行語義定義，解決了知識表達中概念異構(gòu)、關(guān)系模糊等問題［15］。通過上述方法之間的對比，將基于本體的知識表達法應(yīng)用于健身運動知識表達是一種較為理想的技術(shù)手段。

本體一詞源于亞里士多德對事物存在的本質(zhì)的研究，在哲學上被定義為存在論，即對客觀存在事物作出的系統(tǒng)性說明［16］。最初是從形而上學的角度，描述或假設(shè)物質(zhì)存在基本范疇和關(guān)系，以便在其框架內(nèi)定義實體及實體類型［17］。隨后，本體逐漸演變成一種數(shù)據(jù)模型，旨在系統(tǒng)地闡述領(lǐng)域概念、術(shù)語及其相互之間的關(guān)系，并通過類層次結(jié)構(gòu)的形式，對定義的概念進行模塊化呈現(xiàn)［18］。鑒于本體的抽象功能較強，且具備邏輯推理能力，所以基于本體的知識表達方法在應(yīng)急管理［19］、公共衛(wèi)生［20］、醫(yī)療［21］、文獻遺產(chǎn)［22］等多個領(lǐng)域得以應(yīng)用。因此，本研究采用基于本體的知識表達方法解決健身運動知識概念異構(gòu)、信息模糊、關(guān)系界定不清晰等問題。首先，通過建立健身運動知識表達框架，從健身人群、健身目的、健身方式、健身補劑、損傷預(yù)防、反興奮劑等角度分析大眾在健身運動實踐過程中可能涉及的知識要素。其次，抽取健身運動領(lǐng)域核心知識源中的概念、關(guān)系、屬性、規(guī)則等本體構(gòu)成元素，建立健身運動知識統(tǒng)一表達模型。然后，依托相關(guān)軟件（如Protégé等）構(gòu)建健身運動知識本體。最后，通過對應(yīng)實例進行本體驗證，以實現(xiàn)本體化的健身運動知識表達。

1.2 知識圖譜支持下的健身運動知識整合

在數(shù)智時代，知識圖譜作為知識整合的重要途徑之一，因其強大的功能，廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域的知識服務(wù)場景中。例如，在中醫(yī)領(lǐng)域，為實現(xiàn)智能診療，楊濤等學者以知識圖譜為基礎(chǔ)，提出包含知識抽取、知識整合和輔助診療于一體的中醫(yī)智能診療模型及其構(gòu)建方法［23］。在教育領(lǐng)域，為了實現(xiàn)智慧教學，羅江華等學者探討了多模態(tài)學科知識圖譜的基本內(nèi)涵、構(gòu)建框架和應(yīng)用場景［24］。在航天領(lǐng)域，彭仕鑫等學者利用本體建模、知識抽取、知識融合等方法，通過Neo4j圖數(shù)據(jù)庫構(gòu)建了知識圖譜可視化系統(tǒng)［25］?？梢姡R圖譜為海量、多源的領(lǐng)域知識提供了一種高效的整合和管理方式［26］，是實現(xiàn)領(lǐng)域知識集成共享、提高領(lǐng)域知識服務(wù)效率的重要技術(shù)手段。

鑒于健身運動知識專業(yè)性強、實例數(shù)量大、更新速度快且實體間語義關(guān)系復(fù)雜，本體化的知識表達成為健身運動知識整合的起始環(huán)節(jié)。健身運動知識本體，不僅可以完成領(lǐng)域概念的分類，避免歧義的產(chǎn)生，還可以通過概念關(guān)系形成的語義表達，實現(xiàn)領(lǐng)域知識的總體描述，為知識圖譜提供結(jié)構(gòu)化的基礎(chǔ)［27］。此外，由于概念及概念之間的相互關(guān)系在本體中得到了明確的定義，所以健身運動知識圖譜能夠基于健身運動知識本體進行擴展和豐富，并清晰地展示其推理過程，進一步為大語言模型支持下的健身運動知識查詢與問答結(jié)果賦予可解釋性。因此，在健身運動知識本體的基礎(chǔ)上，構(gòu)建健身運動知識圖譜以整合與管理多源異構(gòu)的健身運動領(lǐng)域知識信息，進而為健身運動知識智能查詢提供基礎(chǔ)支撐。

鑒于健身運動領(lǐng)域知識信息多源化、碎片化和截面化的特點，本研究選用基于圖數(shù)據(jù)庫的知識圖譜技術(shù)進行健身運動知識的整合與管理。相較于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，圖數(shù)據(jù)庫采用圖論方式存儲復(fù)雜的健身運動知識實體和概念關(guān)系，并支持圖算法進行深入分析和挖掘［28］。圖數(shù)據(jù)庫可以實現(xiàn)健身人員所使用的運動項目、運動技術(shù)、動作規(guī)范、運動損傷預(yù)防、運動補劑等相關(guān)知識的靈活存儲，以及健身人群、健身目的、健身方式、健身規(guī)范等不同本體模塊所屬實體之間關(guān)系的圖示體現(xiàn)。據(jù)此，大眾可以通過瀏覽健身運動知識圖譜，探究不同類別健身運動知識之間的關(guān)聯(lián)，并通過搜索功能圍繞概念節(jié)點進行查詢。

1.3 大語言模型支持下的健身運動知識查詢

生成式人工智能（GAI）技術(shù)正引領(lǐng)新一輪人工智能研究范式的轉(zhuǎn)變，并對智能查詢方式產(chǎn)生了深刻影響。隨著以Chat GPT等為典型的生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展，大語言模型（LLM）可賦能并支持科學健身知識查詢、指導(dǎo)和問答。大語言模型是以Transformer為基礎(chǔ)的特殊深度學習模型［29］，其核心技術(shù)包括自注意力機制、位置編碼、前饋網(wǎng)絡(luò)等。自注意力計算公式如下。

Attention（Q，K，V）=softmax（） 1），

式中：Q、K、V分別表示查詢、鍵和值矩陣，由輸入矩陣通過不同的權(quán)重矩陣轉(zhuǎn)換生成；dk表示鍵向量的維度，用于縮放點積，防止點積過大導(dǎo)致softmax函數(shù)進入梯度較小的區(qū)域。然而，由于Transformer模型缺乏循環(huán)或卷積結(jié)構(gòu)，為了確保該模型能夠兼顧序列中詞語的先后順序，需要輸入位置編碼，見式（2）和式（3）。

PE（pos，2i）=sin（ pos / 10 000）2），

PE（pos，2i+1）=cos（pos/10 000） 3），

式中：pos表示位置；i表示維度；dmodel 表示模型的維度。通過這種方式，每個位置將被賦予獨特的位置編碼，模型即可利用上述信息捕捉序列中的詞語的相對位置。隨后，在每個Transformer塊內(nèi)，自注意力層的輸出會被進一步傳遞至一個前饋網(wǎng)絡(luò)，并對各個位置的詞語進行獨立的、一致的操作，這一過程如式（4）所示。

FFN（x）=max（0，xW1+b1 ） W2+b2 4），

式中：W1 、W2 、b1和b2均表示網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使用ReLU作為激活函數(shù)。

在自然語言處理（NLP）技術(shù)的持續(xù)演進中，大語言模型的學習機制與決策模式相較于傳統(tǒng)深度學習模型呈現(xiàn)出明顯差異。具體體現(xiàn)在以下2個方面。1）在學習方面，改變傳統(tǒng)有監(jiān)督學習方式，轉(zhuǎn)而融合自監(jiān)督學習與強化學習策略以增進其性能。具體而言，自監(jiān)督學習輔助大語言模型可以深入洞察文本內(nèi)在的上下文語義聯(lián)系，而強化學習則通過大語言模型與環(huán)境的動態(tài)交互，在對話系統(tǒng)、文本生成等特定任務(wù)中，引導(dǎo)大語言模型學習并采納最優(yōu)決策路徑。2）在決策方面，與傳統(tǒng)的分類或回歸輸出不同，大語言模型采用了生成式的結(jié)果輸出方式［30-31］，以生成更加豐富和靈活的內(nèi)容。這種決策模式顯著增強了自然語言處理技術(shù)在文本生成、機器翻譯、自動摘要等領(lǐng)域的功能，使其能夠基于上下文生成更加連貫、符合語言習慣的文本［32］。

由于傳統(tǒng)搜索引擎依賴于關(guān)鍵詞匹配和排序算法［10］，大語言模型則可以彌補傳統(tǒng)搜索引擎的不足，更好地滿足大眾查詢健身運動知識的需求。然而，針對專業(yè)領(lǐng)域知識的查詢與問答，大語言模型則存在不足之處［33-34］。受限于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量與范圍，大語言模型生成結(jié)果的準確性可能降低。在嘗試填充信息空缺時，大語言模型會依賴內(nèi)部生成邏輯創(chuàng)造不存在的事實，即“幻覺事實”［35］。例如，當用戶詢問如何進行某項運動時，大語言模型會利用習得的普遍性知識，生成一個看似標準的答案。然而，這種答案缺乏對個體差異的考慮，如身體狀況、運動能力、傷病史等。因此，其生成答案可能并不完全準確或適用于所有個體。此外，基于數(shù)據(jù)更新的頻率和算法的局限性，大語言模型可能無法及時捕捉并反映最新的信息，這將導(dǎo)致大語言模型提供的健身運動建議與最佳實踐成效產(chǎn)生偏差。

為了解決上述問題，引入并應(yīng)用專業(yè)領(lǐng)域知識圖譜尤為關(guān)鍵。作為一種結(jié)構(gòu)化模型，知識圖譜能夠顯示、存儲經(jīng)過嚴格驗證的精確事實性知識［10］?；趯I(yè)領(lǐng)域知識圖譜，大語言模型不僅能夠更好地理解和適應(yīng)該領(lǐng)域的知識體系和相關(guān)術(shù)語，生成更具領(lǐng)域針對性的文本內(nèi)容，還能依托專業(yè)領(lǐng)域知識圖譜的結(jié)構(gòu)進行深度推理，并且可以有效規(guī)避事實性錯誤的風險［36］。此外，專業(yè)領(lǐng)域知識圖譜實時更新的特性有助于大語言模型在文本生成過程中迅速抓取最新信息，進一步提高其輸出內(nèi)容的準確性和有效性。鑒于此，本研究結(jié)合大語言模型與知識圖譜擬構(gòu)建健身運動知識查詢系統(tǒng)（見圖1），實現(xiàn)健身運動知識的智能查詢。

具體而言，本研究所構(gòu)建的健身運動知識查詢系統(tǒng)側(cè)重于在大眾實踐過程中應(yīng)用，其目標用戶是有健身指導(dǎo)需求的非體育專業(yè)人群。健身運動知識查詢系統(tǒng)框架如圖1所示，構(gòu)建流程主要包括以下內(nèi)容：基于健身運動領(lǐng)域核心知識源數(shù)據(jù)構(gòu)建系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)集和知識庫，利用自然語言處理技術(shù)對數(shù)據(jù)源進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。在健身運動知識圖譜的基礎(chǔ)上，利用大語言模型補充完善健身人群、健身目的、健身方式、健身規(guī)范等范圍內(nèi)的實體及實體之間的關(guān)系，形成健身運動知識圖數(shù)據(jù)庫。通過大語言模型的快速學習，將健身運動領(lǐng)域?qū)＜蚁闰炛R與健身運動領(lǐng)域多源知識相結(jié)合，提高健身運動知識查詢與問答的專業(yè)水平與準確率，并設(shè)計健身運動知識查詢系統(tǒng)的用戶界面。

2 健身運動知識智能查詢模式的實施方案

為了實現(xiàn)健身運動知識的智能查詢，本研究提出的健身運動知識智能查詢模式構(gòu)建的實施方案（如圖2所示）包含知識抽取與表達、知識整合與管理、知識查詢與問答三大核心模塊。

如圖2所示：1）知識抽取與表達模塊主要對多源異構(gòu)的健身運動領(lǐng)域知識信息進行規(guī)?；诰蚺c收集，基于抽取結(jié)果建立具有領(lǐng)域共識的健身運動知識統(tǒng)一表達模型，并構(gòu)建相互依存的健身運動知識本體；2）知識整合與管理模塊主要對健身運動領(lǐng)域知識進行對齊與融合，并以圖數(shù)據(jù)庫作為整合引擎，實現(xiàn)健身運動知識的集中集成、共享分析和管理復(fù)用；3）知識查詢與問答模塊主要利用大語言模型的深度推理，生成準確、專業(yè)的問答結(jié)果，以實現(xiàn)健身運動知識的智能查詢。

2.1 知識抽取與表達

在技術(shù)層面，本體化的健身運動知識表達需建立在知識抽取基礎(chǔ)上。

首先，針對研究目的與應(yīng)用需求，在參考各國官方身體活動指南、運動科學和生理學相關(guān)專業(yè)書籍、中英文體育學權(quán)威學術(shù)期刊論文的基礎(chǔ)上，梳理健身運動領(lǐng)域知識范圍，確立健身運動領(lǐng)域核心知識源。同時，參考健身運動領(lǐng)域?qū)I(yè)詞表，依照健身運動領(lǐng)域知識本質(zhì)屬性或其他顯著特征，由健身運動領(lǐng)域?qū)＜以O(shè)計健身運動知識本體分類模塊。

其次，從運動項目、健身器械、損傷類型、身體部位、健身補劑、個體特征、健康特征、環(huán)境特征等方面切入，綜合詞頻、詞義、詞形、用戶使用習慣等多種因素收集健身運動領(lǐng)域核心概念優(yōu)選詞。在完成一定數(shù)量的概念優(yōu)選詞的收集和整理后，對健身運動知識本體分類模塊進行適用性測試，通過知識梳理與識別、知識產(chǎn)生與萃取、知識收集與評審等流程反復(fù)測試，促進健身運動知識本體分類模塊的逐步完善。在此過程中，需要評估每個概念的重要性，形成健身運動知識分類詞表，進而結(jié)合邏輯分析、語義分析等方法，從本體分類模塊出發(fā)，建立包含健身運動領(lǐng)域知識邏輯抽象和本體建模主要過程的健身運動知識表達框架。引入類（或概念）、屬性、關(guān)系、函數(shù)、實例和公理6個本體基本構(gòu)成元素，定義健身運動概念類、健身運動概念類的通用關(guān)系和健身運動概念類的通用屬性，構(gòu)建基于本體的健身運動知識表達模型，其形式化定義如公式（5）所示。

O=< C，R，Ac，AR，H，X > 5），

式中：O表示健身運動知識本體；C表示類的集合（指健身運動知識中的概念、術(shù)語的集合）；R表示類的關(guān)聯(lián)關(guān)系集合；Ac表示概念屬性的集合（對健身運動知識中的概念本身的特征進行描述）；AR表示關(guān)系的屬性集合，H表示實例集（指健身運動知識中的實例的集合）；X表示公理（指已有事實，能夠約束類或關(guān)系，是健身運動知識推理的基礎(chǔ)約束）。

最后，根據(jù)斯坦福大學醫(yī)學院創(chuàng)設(shè)的本體構(gòu)建“七步法”［37］，結(jié)合健身運動知識分類詞表，使用軟件“Protégé”為預(yù)先設(shè)置的健身運動知識表達模型添加實例與屬性，完成健身運動知識本體的構(gòu)建?；诘聽柗品?，對健身運動知識本體的命名規(guī)則、體系架構(gòu)及邏輯層次進行評價、修改和完善，以建立本體化的健身運動知識表達標準。

2.2 知識整合與管理

在健身運動知識本體的基礎(chǔ)上構(gòu)建健身運動知識圖譜，旨在整合與管理健身運動領(lǐng)域知識信息，為健身運動知識查詢系統(tǒng)提供基礎(chǔ)支撐。健身運動知識圖譜的實施方案如下。

首先，對健身運動領(lǐng)域核心知識源語料進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括文本清洗、去噪、格式標準化等流程。其中，標準化處理即將數(shù)據(jù)按照比例縮放，使之處于一個特定區(qū)間。常見的方法有Min-Max標準化和Z-score標準化。公式（6）和公式（7）分別對應(yīng)Min-Max標準化和Z-score標準化，通過消除錯誤、冗余和非結(jié)構(gòu)化元素，為結(jié)構(gòu)化輸入提供清晰而一致的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

x'= 6），

式中：x是原始數(shù)據(jù)，x'是標準化后的數(shù)據(jù)。

z=7），

式中：μ是數(shù)據(jù)的均值，σ是數(shù)據(jù)的標準差。

其次，利用自然語言處理技術(shù)，如命名實體識別（NER）技術(shù)，確定構(gòu)成健身運動知識圖譜的基本元素（包括運動項目、技術(shù)要領(lǐng)、比賽規(guī)則、器材裝備、運動場地等）。為了減少命名實體識別的誤差，從數(shù)據(jù)集優(yōu)化、特征表示優(yōu)化、模型參數(shù)調(diào)整、外部知識引入、反饋機制建立等方面入手，綜合應(yīng)用上述技術(shù)方法，持續(xù)增強其在識別準確性、召回率、處理速度、泛化能力等方面的功能。

再其次，采用實體對齊、屬性融合、關(guān)系匹配等方法，對多源異構(gòu)的健身運動領(lǐng)域知識信息進行整合、消歧、加工等知識融合處理。同時，利用大語言模型，通過在預(yù)訓(xùn)練過程中設(shè)定特定任務(wù)，如關(guān)系預(yù)測、知識補全等任務(wù)，提高健身運動知識注入的效率及準確性。

最后，根據(jù)所抽取數(shù)據(jù)的性質(zhì)和特點，選用適合的圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j等），對健身人群、健身目的、健身方式、健身規(guī)范等不同本體模塊所屬實體、屬性及其之間的關(guān)系進行導(dǎo)入，構(gòu)建成健身運動知識圖譜。進而定期對其進行維護和更新，以反映健身運動知識領(lǐng)域的最新變化。

基于圖數(shù)據(jù)庫可視化功能形成的健身運動知識圖譜是健身運動知識查詢系統(tǒng)實現(xiàn)知識傳播的關(guān)鍵部分?？梢暬侵附∩磉\動領(lǐng)域知識信息的可視化，該功能可使健身運動領(lǐng)域核心知識源的復(fù)雜的實體與不同的健身運動方式產(chǎn)生聯(lián)系，并轉(zhuǎn)換成直觀的圖形界面，諸如個體特征、健康特征、環(huán)境特征及健身目的。與此同時，該功能還為健身運動領(lǐng)域知識信息的動態(tài)展示提供了技術(shù)支持。用戶可以根據(jù)個性化查詢觀察所需健身運動知識節(jié)點的變化與比較結(jié)果。

2.3 知識查詢與問答

在健身運動知識圖譜的基礎(chǔ)上，大語言模型被用于補充完善實體及其之間的關(guān)系，以形成全面和完善的健身運動知識圖數(shù)據(jù)庫。此外，為了應(yīng)對大語言模型固有的黑箱特性，可通過向量知識庫、詞條關(guān)系數(shù)據(jù)庫及圖數(shù)據(jù)庫的協(xié)同應(yīng)用，增強大語言模型在健身運動知識查詢與問答任務(wù)中的解釋性和靈活性。

具體而言，向量知識庫作為存儲向量化知識數(shù)據(jù)的載體，可涵蓋健身運動領(lǐng)域核心知識源文本內(nèi)的專業(yè)術(shù)語、相關(guān)概念、運動項目類型、動作要領(lǐng)等。運用詞嵌入等向量化方法可以使健身運動領(lǐng)域知識間的相似性與關(guān)聯(lián)性得以高效度量，進而對向量相似度進行深入分析，能夠顯著增強大語言模型的可解釋性，從而提升其在健身運動知識查詢系統(tǒng)中應(yīng)用的可信度和有效性。向量空間模型的靈活性賦以向量知識庫擴展性和更新能力，這一特性使得向量知識庫能夠兼容多種類型的知識表示和查詢，以滿足健身運動知識查詢系統(tǒng)用戶的多樣化的場景需求。

詞條關(guān)系數(shù)據(jù)庫則基于健身運動知識本體的存儲和詞條關(guān)系、屬性的管理而形成。其主要功能在于存儲詞條的關(guān)聯(lián)信息，包括同義詞、反義詞、上下位概念關(guān)系等多種類型。在大語言模型的訓(xùn)練過程中，結(jié)合詞條關(guān)系數(shù)據(jù)庫，可以引入詞匯關(guān)系約束，進一步優(yōu)化大語言模型對健身運動領(lǐng)域相關(guān)詞匯和短語的識別與生成能力。同時，詞條關(guān)系數(shù)據(jù)庫能夠針對用戶的查詢進行語義層面的深入擴展與精確修正，進而顯著增強健身運動知識問答系統(tǒng)的精確度和魯棒性。

如前文所述，圖數(shù)據(jù)庫主要用于表達健身運動領(lǐng)域?qū)嶓w間的關(guān)系，并描述健身運動領(lǐng)域關(guān)鍵事件的演進歷程。通過運用圖算法，大語言模型能夠深入剖析健身運動領(lǐng)域知識的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和深層聯(lián)系，并且圖數(shù)據(jù)庫具有的可視化功能，可以使大語言模型在回答問題時的推理路徑得以清晰展現(xiàn)。

綜上所述，向量知識庫、詞條關(guān)系數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫與大語言模型的緊密協(xié)作，為健身運動知識問答系統(tǒng)功能模塊的形成提供了強有力的支撐。通過構(gòu)建知識問答、知識查詢及知識探究三大功能模塊，該系統(tǒng)能夠以更加智能、高效的方式處理與展示健身運動知識，并為用戶提供豐富的探究體驗。具體而言，健身運動知識問答模塊旨在回答用戶關(guān)于健身運動領(lǐng)域的各類開放式問題。健身運動知識查詢模塊包含健身人員在健身運動過程中需運用的運動項目、運動技術(shù)、動作規(guī)范、運動損傷預(yù)防、運動補劑、興奮劑防范等相關(guān)知識。健身運動知識探究模塊通過直觀描述健身運動領(lǐng)域知識信息的復(fù)雜關(guān)系，輔助用戶探究并理解不同類別健身運動知識間的聯(lián)系。

有關(guān)健身運動知識查詢系統(tǒng)的智能問答功能設(shè)計，主要注重建立閉環(huán)的學習系統(tǒng)。該功能運用多項技術(shù)實現(xiàn)對用戶問題的精準回答，并通過持續(xù)學習可以不斷地提供更優(yōu)質(zhì)的答案。首先，當用戶提出問題時，該系統(tǒng)通過向量知識庫進行初步搜索，將用戶問題與核心知識源范圍內(nèi)的內(nèi)容進行匹配和聚焦，以確保與問題的相關(guān)性和適用性。若問題與其中的內(nèi)容高度相關(guān)，系統(tǒng)將利用向量表示的高相似性，將信息輸入至大型語言模型進行深度推理。基于深度學習等技術(shù)，大語言模型能夠理解開放式問題的語義含義，并可以生成答案。據(jù)此，健身運動知識查詢系統(tǒng)將以較為完善的語言回答用戶的問題，并提供相應(yīng)的健身運動知識。用戶得到答案后，該系統(tǒng)允許用戶提供反饋。用戶反饋的結(jié)果將被納入大語言模型的學習過程，以此優(yōu)化大語言模型，提高健身運動知識回答的準確性和科學性。這一循環(huán)過程使得健身運動知識查詢系統(tǒng)可以持續(xù)改進，并為用戶提供更為精準和全面的健身運動知識。

健身運動知識查詢系統(tǒng)的智能查詢功能同樣建立循環(huán)式學習機制。首先，當用戶提出問題時，該系統(tǒng)通過查詢健身運動知識圖數(shù)據(jù)庫，搜索與問題相關(guān)的詞條、概念關(guān)系和屬性，從圖數(shù)據(jù)庫中獲取可能與用戶問題相關(guān)的知識片段。其次，隨著健身運動領(lǐng)域知識的持續(xù)更新以及詞條、概念關(guān)系的變化，健身運動知識查詢系統(tǒng)的智能查詢功能需要保持與圖數(shù)據(jù)庫的同步更新。因此，在通過查詢健身運動知識圖數(shù)據(jù)庫獲得初始信息之后，該系統(tǒng)憑借實時數(shù)據(jù)同步機制，可以確保所提供的答案屬于最新的領(lǐng)域知識。最后，該系統(tǒng)將這些答案反饋給用戶，同時也允許用戶提供反饋。這種循環(huán)式學習機制有助于健身運動知識查詢系統(tǒng)更為精準地滿足用戶對健身運動個性化和多樣化知識的需求。

3 結(jié)束語

當前，大眾對健身運動知識和科學鍛煉方法的需求日益凸顯，數(shù)字技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展為科學健身運動知識和方法的查詢提供了新的思路和視角。為了實現(xiàn)健身運動知識的智能查詢，助力全民健身國家戰(zhàn)略的實施，本研究對知識圖譜驅(qū)動的健身運動知識智能查詢系統(tǒng)進行了探索，提出了涵蓋知識抽取與表達、知識整合與管理、知識查詢與問答于一體的實施方案。然而，在實施技術(shù)路線和方法等方面，仍面臨一些挑戰(zhàn)和問題。因此，需要進一步探究如何更高效、精準地整合與管理健身運動領(lǐng)域知識信息，進而為健身運動知識智能查詢的實施提供基礎(chǔ)和參考。

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