网络数据呈井喷式增长,然而在这些数据中隐藏的大量知识还没有被充分的挖掘,为了能够高效利用这些数据,国内外的研究学者和众多企业开始通过构建知识图谱来组织这些信息。知识图谱将现实世界中存在的概念、实体、事件及其关系形成语义网络图,并将数据信息以更接近人类认知世界的形式表达出来。目前,现有的知识图谱主要面向通用领域,没有很好的方法来构建和表示特定领域的知识图谱,特别是在军事领域,知识图谱的研究工作进程缓慢,因此本文针对如何构建全面稳定的军事领域知识图谱以及如何高效利用其进行知识检索和问答等应用展开研究。本文研究了如何构建军事领域知识图谱及军事知识图谱的应用实现,通过将知识图谱的技术应用到军事领域,实现对开放军事数据的高效利用。首先,本文采用爬虫框架从互动百科、环球军事等网站采集结构化和非结构化数据,并进行数据的处理与完善补充,然后基于这些数据的分类和各要素之间的内在关系进行了领域本体建模;其次,本文完成了军事知识抽取,包含实体识别和关系抽取两个子任务,本文首先利用K最近邻算法进行军事实体分类,构建了包含七万九千多个实体的军事实体库,采用BiLSTMCRF算法完成军事实体识别任务,再利用PCNN算法对实体间的关系进行抽取获得三元组信息,根据抽取到的知识构建了层次清晰、结构灵活的军事知识图谱;最后,本文采用Neo4j图数据库存储数据,在已构建的军事领域知识图谱上开发实现了军事实体的识别和查询、关系查询、军事知识概览、军事知识问答和图片检索六个功能,对用户关心的军事信息进行更智能、更全面地反馈。