概率论知识图谱构建的思考与实践

概率论是统计学、人工智能（AI）等学科的基础，由于传统的知识载体多以线性文本形式呈现，知识之间的关联关系被隐藏，因而无法直观地展现知识体系的全貌。为满足AI等领域的研究者学习与应用概率论体系结构的需求，概率论知识图谱的构建具有重要的现实意义。鉴于当前概率论知识图谱的构建，尚缺乏深层逻辑关联挖掘，本文围绕概率论知识图谱的构建展开研究，通过分析概率论知识体系的结构特征，提出一套完整的知识图谱构建方法，涵盖知识抽取、表示、融合与存储等关键步骤，并结合具体示例验证方法的有效性。最后探讨概率论知识图谱在自主学习与智能教学等领域的应用策略，为相关领域的知识工程实践提供理论参考与技术支撑。