每个人的生活方式900字左右,每个人的生活作文,每个人的生活方式都不一样 各有各的精彩,每个人的生活方式都不一样

【简介】下面是小编为大家准备的碎片化的生活，我们该如何做自己作文900字（共18篇），欢迎阅读借鉴。在此，感谢网友“好好学习的小王”投稿本文！

在移动互联网大为发展的今天，我们的生活逐渐都变碎片化了――碎片化的时间，碎片化的阅读，碎片化的购物，碎片化的社交……碎片化的生活无时无刻不在影响着我们的心态与认知。

我们使用手机帮助我们完成许多事情，这是使生活变得碎片化的最大的原因，人们就因为看手机时间久，才使生活碎片化。那么究竟是利大于弊还是弊大于利呢？

碎片化的时间，人们的一天都是靠着手机“活”下来的。有人做过测试，把5个人分别关进5个房间里，这里面有生活需要的所有物品――除了电子产品。不到4小时，就有人焦躁不安放弃了实验。实验证明人们依赖手机做任何事情，把生活分成一块一块的，这对我们的生活有好有坏。

碎片化的阅读，大家把阅读时间了分成好几次。这对于记性不好的人来说是有弊的，因为这会使阅读不完整，断断续续。也许这样，他们会忽略了一些重点词汇，可能让他们不理解接下来的情节。但是，对于记性好的人来说却是有利的，他们知道自己上次读到哪儿，对阅读没有影响。碎片化的阅读使他们节约了时间，能抽空做更多事情。

碎片化购物，从前，我们在超市购物，推着购物车满超市溜达，享受购物的乐趣。如今我们却只需打开手机，在“盒马生鲜”、“淘宝”、“京东”这种网上超市，挥两下手指就可以解决，别提有多方便啦。碎片化购物使人们节省了时间，这让工作的人们更省力，但全家一起去逛超市能让家人们感到温馨，这是网上购物体会不到的乐趣！

碎片化社交，比如“微信”、“QQ”这种讨人喜欢的聊天APP真是几乎人人都用呢！出去新认识朋友，想更了解对方，就会说“你加我‘微信’吧！”，“你加我QQ吧！”这些APP拉近了朋友与朋友之间的距离，使朋友间保持联系。这就不再是以前的“飞鸽传书”，发电报，写信，现在已经变成科技时代，改用手机聊天啦！可现在许多游戏里，都有聊天功能，有些人会和网友见面，但也使一些犯罪份子有了可乘之机。

其实生活已经被分成了许多的碎片拼凑出来的一天，碎片化的运动，碎片化的娱乐，碎片化的休闲方式……它有好有坏，我们也不确定到底是利大于弊还是弊大于利。

你遇上了碎片化的生活，你觉得是好还是坏呢？

时代在发展，科技在进步。现在，时间仿佛是一个个小碎片，在生活这个大沙漏里飘动……

早晨，阳光明媚，温和的风从黑发之间逃走，像是一个调皮的小精灵。我喜欢在充满暖意的阳光下，泡上一杯热乎乎的茶，静静的看书，光，洒在书上，很宁静，很美丽。看着看着，清脆的*打断了我的思路，于是，我离开阳台上的小桌，走向了手机。又有新消息了，我打开一看，原来是同学发了一句话给我，我也马上回了她一句话，放下了手中的书……

要吃早饭了，我走下楼，看见一盘荷包蛋，和几碗粥。我坐到椅子上，向厨房一瞟，果然，妈妈在倒牛奶给我们喝呢！吃着早饭，我开始想着待会的作业，一顿饭吃完了。

写作业时，我认真的思索着，刚写下这道题的解法，肚子就不争气的“咕咕”叫了起来，我只好起身去卫生间。回到房间，我一下子躺在了床上，想偷会儿懒，这时，手机又响了起来。我拉住手机的挂绳，慢慢拖到我面前，看起了消息，看完了消息后，一个有趣的热点标题映入了我的眼帘，我的好奇心促使我点开了它，我饶有兴趣的看着，忘记了手上的作业……

晚上，我靠在娃娃堆上，手里捧着一本书，津津有味的读着，哗哗的翻书声在宁静的房间里响起。这时，爸爸走了进来，见我在看书，就轻轻地问我：“我们去散步啦！你去不去？”“好呀！”我放下手中的书，站了起来，拍拍身上的灰，跟着爸爸走了出去。走着走着，我们看见了一个商店，我们走了进去，兴致勃勃的用眼睛捕捉着一切。逛了一会儿街，我们找了一家咖啡店坐了下来，点了一些甜点，我们都各自看起了手机，沉浸在自己的世界里了。

回到家里，我洗了一个舒舒服服的澡，又看起了书，可门外的电视声又吸引了我，我就走出房间，和爸爸妈妈一起看起了电视。一边吃着零食，一边看着电影，生活太惬意了。看着看着，我觉得有些无聊，就回房做起了手工，好像一个人静静的也挺好。手工做腻了，又玩起了游戏，“叩叩”的键盘敲击声传入了我的耳朵。一天结束了，我进入了梦乡……

科技化的世界方便快捷，可是把我原来安排好的生活都打乱了，还隔开了我和爸爸妈妈亲人之间的关系，一人一个世界有什么意思呢？我希望那碎片化的生活早点离开我，离开我们，让我们回到那个不机械的时代吧！

我在一个寄宿学校读书，一个星期有三分之二的时间都待在学校，所以在学校的生活也是我生活中不可或缺的一部分。

在班级中，我们最多的就是八卦啦，可千万不要以为我们风气不正，我相信其他学校也会传八卦，只是不在作文上写出来而已。这次我就说一个关于被八卦的故事吧。

刚入学的时候，我们学校是要进行军训的。在参加君训的第一晚，同学们都在讨论对哪个男生有好感，还有讨厌哪个男生之类的话题，这应该是每年新生必讨论的话题吧。

我站在一旁，吃着零食喝着饮料倚着墙壁静静地看着她们热络的讨论着。

突然间，所有人都将目光聚焦到了我的身上，“馨仪姐，我们都说了，你也说出来吧。”我一口饮料都差点喷出来，这分分钟是一道送命题啊！其实我讨厌的男生是有的，但讲出来光是得罪人就把男生全得罪光了吧。于是，我就说：“没有。”

结果，我的一个朋友自己跳出来装作惊讶地说：“馨仪姐，难道你跟我们班所有男生都有关系？”我立即反驳道：“没有啦，什么鬼！”“哦”她诡异地笑着说：“没有关系啊，这么亲密！”所有人都相视一笑，并发出了“哦”的声音。

而老师也知道了这件事，她找到我说：“八卦嘛，就是用来听一听，传一传的，真假谁都说不定，就像明星们，天天被八卦，却一样好好地与人交流，况且像这种离谱的八卦也没有多少人会相信，你就当讲了一个笑话，供大家娱乐嘛。”

抱着这样的心态，我继续若无其事地与人交流，果然，尽管那帮损友还是会将这件事情拿出来反复地说，但别人也就听了以后一笑而过，并不在意。

而那帮损友呢，有时候我还真那她们没办法，直到有一次，作业太多了，我和一个男生说完话，便立刻从桌肚里掏出一本作业，心想着他们一定又会过来。果不其然，他们又飞一般的出现在我的身后我用余光瞟了一眼，看见她们边咿咿呀呀的说着边像麻雀一样的跳来跳去。

我也没有认真听她们在说些什么，但我知道她们肯定又在损我，于是没有理会，她们觉得没劲，便走了。

我发现那帮损友呢，只要不理她们，让她们唱独角戏，久而久之，便不再提起此事。

这就是我生活中的一个片段，在每个方面都有几个片段，拼在一起，便是我的生活。

人们常说：生活就是平平淡淡的过日子；生活就是要和自己的家人生活在一起；生活就是柴米油盐酱醋茶。"没错，的确如此。但我的生活，却是碎片化的。

在周一至周五，是大人们所谓的工作日，而大人们的工作日，则是我们学生的学习日。在这五天我们的学习生活是平淡而又充实的，但在这五天里，令我印象最深的，还是星期二的课程。因为在星期二里，有着两节与众不同的课程。它就是――信息课。在信息课上，我们既能放松心情，又可以学到许多关于电脑的知识，真是一举两得呀！

星期二的头两节就是信息课，在第一节信息课里我们学习了一个小编程，它的名字叫做十块七。不过它的真实名字并不叫十块七，而是一个英文单词，这个编程的名字现在之所以叫十块七，是因为我忘了这个英文单词怎么拼，所以便给它取了一个外号。十块七是一个非常有趣的小编程，在这里面有许多好玩的动作，比如：向前走一百步；向后退一千步；向右旋转一百八十度等等。在老师的指导下，我和我的同桌完成了我们的第一个作品。

我们刚刚做好后便下课了，老师就让我们把做好的编程保存到桌面上，然后再用电脑传给她。在回到教室的路上，我一直在想：为什么上信息科的时间会过得这么快呢！后来我转念一想：大概是因为我做的太投入了吧，所以没感觉到时间过得飞快。这也应了一句话：光阴似箭。以前不知道时间过得有多么的快，但是现在自己亲身体验了一下，不得不承认时间一眨眼就过去了，所以我们应该好好珍惜时间。

回到教室后，我们上完了接下来的两节课后，便开始了我们的午餐之旅。在吃午饭的时候，我们是安安静静地吃完之后，再安安静静地开始写我们要在学校里完成作业。

下午的头两节课就是体育课和语文课，但是我还是比较喜欢体育课，因为在体育课上，我们不仅可以强身健体，还可以适当的放松一下我们的筋骨。但是，在前几节的体育课里，我们要学习一套广播体操――舞动青春。在刚刚开始学习的时候，我们做得还不是很好。不过我们也没有放弃，因为我们相信――坚持就是胜利。果然，功夫不负有心人，我们得到了老师的表扬，同学们的称赞。

这就是我的生活，在学习之日的生活，但我们在周末的时候也在无时无刻的学习，因为学习是为了我们的将来，所以我们应当为我们的将来打下良好的基础，这样我们才能成为以后社会中的人上人，这样我们才能回报养大我们的父母！

生活碎片化作文900字

当今社会，随着信息科技的发展，移动互联网也大为发展。现在人手一部手机成为普遍现象。然而互联网的发展使我们的生活变得碎片化，碎片化的世界、阅读、学习、购物、社交。碎片化的生活正无时无刻地影响着我们的心态与认知。

我们的时间碎片化了。生活变得随意，因为互联网的发展，时间被分割开成为一小块一小块。人们经常在应该干这个事的时间时去干另一件事。人们经常把吃饭睡觉的时间用来上网。网络虽然能知万事，但要在恰当的时间去使用它，不能沉迷上网而废寝忘食。

阅读碎片化。现在在车厢内能看见越来越多的的人在用手机看小说。现在电子书逐渐代替了纸质书。虽然看起来读书的人多了，但读的书的质量却下降了。现在人们看书更多是为了放松，而非为了获取知识，了解文章的魅力。所以人们一般会选择小说来阅读。而正是因为这些，人们才会对那些著作不了解，甚至于不知道。碎片化的阅读也无法使人完整地感受到阅读的乐趣。因为往往只是匆匆掠过，并没有体验到其中蕴含的真理。

学习碎片化。随着手机和互联网的发展。学生们可以利用上下学的`时间以及课余时间来学习、做题，现在还出现了网上在线课程。这些在一定程度上帮助了学生们提高学习成绩，但也有不好的一面，一些学生不自己独立完成回家作业，而去网上搜答案，而一到考试就束手无策。还有一些学生做作业时玩手机，原本三十分钟就能完成的功课，他却用了一到二小时，更有甚者在上课时玩起了手机。这些使学生的学习变得碎片化，使他们没有利用效率，使学习变得“事半功倍”。对于那些没有自律的学生而言，手机、互联网百害而无一利。

购物碎片化。随着互联网的发展，一些网上商家也随之兴起，比如“淘宝”“天猫”等。它为人们带来了便捷，便宜的新购物方式。在这些商店中，我们可以买到几乎所有我们想要的东西。但也少了一些亲手购物的乐趣。现在可以随时随地地“逛淘宝”，十分便捷，也有人以此作为乐趣。

社交碎片化。现在的社交已不是以见面这种形式了。而是通过“微信”等软件结实交友。使我们人际关系更为广泛。随时随地聊天，通话使我们的生活不再那么孤独。

碎片化的生活改变了我们，但有些使我们无法体验到完整的好处，人生的乐趣。

遇上碎片化生活作文900字

过去，在人们想要买东西、和朋友聊天、吃饭等事时，都需要出门。而如今，随着科学技术的飞快发展，人们足不出户就可以完成这些事。想要买东西，可以上天猫、淘宝；想要和朋友聊天，打开微信和QQ就可以；吃饭不想出门，用手机订外卖就行……还有等等别的例子。科学技术的飞速发展还真是给我们带来了很多便利。

但随着这样的生活方式，人们也逐渐发现了弊端：生活开始变得“碎片化”。要让我来解释这碎片化，说实话我还真解释不清楚。不过我多多少少也能够理解一点，在这里，就让我举两个例子吧。科技的进步，让我们的生活变得越来越便利，几乎所有的一切，只要用一个手机就能搞定了。但就在这无比方便的同时，也给我们的生活带来了一定的弊端。就拿人际关系来说吧，可能有人会说：见面了是聊天，不见面也是聊天，那还不如呆在家里呢。但在我眼里，却不一定是这样的。也许同样能够聊天，但我觉得找不到的是两个人或几个人呆在一起的温暖，感受不到对方真正的情绪，只是隔着一个冷冰冰的电子屏幕，总给我一种冷寂的感觉。听我妈妈说，以前她们的同学聚会，大家都凑在一起聊聊天，唱唱歌，说说以前学校里的事。但现在一吃完饭，大家大多都抱着手机。

还有就是购物和外卖的事，因为现在有了快递和送餐这两项服务，有些人也就变得越来越懒，都不愿意自己动。还有些过分的更是气人，别人辛辛苦苦帮他送货上门，他反倒还埋怨送货员动作不够快。我曾经就听说过这样一件事：有一个人订了一份外卖，那时候还是冬天，因为送货员晚了几分钟，他就不满意，满嘴叫嚷着要去投诉。这样的事想想还是比较寒心的`，毕竟人家送货员不管风吹雨打日晒都要工作，也是很辛苦，我们应该多体谅他们。

还有一方面就是我们学生的学习问题。现在有许多自制力差的学生，经不住电子产品的诱惑，说实话，我也是其中的一个。回到家，有时候想的不是先做作业，而是先玩。或者就是做作业做到一半开始看电子产品。这样“碎片化”的学习，其实对我们是有很大的影响的，会影响我们的学习质量。家长要加强管理，而我们的自控能力也非常重要。

如今科技发达，技术便捷的这个时代，却让我们的生活开始变得“碎片化”，这究竟是好事？还是件坏事呢？

现代生活和娱乐方式的多元化，让我们在分分秒秒间对信息的处理应接不暇，我们不得不将事物分散成一块块残缺的碎片，重新进行细节化的整合。碎片化的生活，意味着也要承担更多的风险。

互联网为我们提供了便利，人们不必再为一件事到处奔波。表面上这样的生活，带给我们极大的利益，随时随地可以进行的阅读、社交、娱乐等，让我们的生活变得简单，然而与此同时，我们不再容易集中精力去完成更复杂的任务了，我们的思维模式也逐渐变得单一化。碎片化的生活意味着我们有时会失去一些固有的能力，而造成这一切的正是我们不正确的观念所致。

过去，没有互联网的时代，也有碎片化的生活。人们在没有高科技帮助的情况下，要充分利用碎片化的时间做事，使解决问题的效率提升，也能节省下更多时间学习、思考，从而形成一个良性循环。

现在，是一个有互联网的时代，人们从一种积极的心态逐渐转变得消极、不思进取，碎片化的生活更多地折射出人们的一种价值观，放大了人的惰性，比起过去珍视时间，把握更多使自己变强大的机会，现在碎片化的生活更多地是在打发时间。在这个快节奏的时代，你追我赶，竞争愈加激烈，有些人没有适当地注重效率，却企图在速度方面分个上下，导致最后看似赢得了片面的胜利，实则不念大局，最终一事无成，这其实也是一种主次颠倒的表现。我们所做的从原来需要花费很多时间和精力才能完成的工程变为一个草草了事的过程，一旦习惯于这种碎片化的生活，我们很难还有进步的空间，长时间下去不仅耽误了自己的前途，还会与生活的正轨渐行渐远。

碎片化的生活意味着我们未来的不确定性，纵使这种生活方式可以谋得了一时安逸，但在未来迎接我们的结局，始终取决于我们持有的生活态度。

这样的选择权交到我们手中，如何才能利用好碎片化的时间就显得尤为关键。碎片化的生活并非就是杂乱无章的，合理安排时间，制定好自己的计划表，在规定时间内尽自己全力做好每一件事，那么即使是茶余饭后之际，每天利用零碎的时间弥补自己的不足，巩固自己的长处，那么到了关键时刻，成功也就是水到渠成的事了。

碎片化的生活中，我们不能在不属于自己的世界呆的太久，因为那样会迷失自我。我们不能轻易为虚假的快乐动摇，因为现实中还有更多值得我们去争取、为之背水一战的荣誉和信仰。但我们必须要记得，时刻为自己而战，那么即使在碎片化的生活中，在无法轻易改变处境的情况下，我们也能找到完整的自己！

再来说说碎片化的时间。我认为，一天的时间都是被规划好的，几点起床，上学，放学，回家等。但缝隙中也有许多碎片化的时间。课间可以预习下一节课要上的内容；中午可以做一些回家作业；放学回家的路上可以眺望车窗外的风景来放松放松。这么多的事情是可以利用碎片化的时间来做的。但碎片化的时间同样也有坏处，碎片化的时间不利于我们做事保持的高质量。当我们在利用碎片化的时间做一件事时，周围的环境是嘈杂的，也有时可能会来不及，让我们变得仓促，草草了事。譬如当在课间时订正作业，当上课铃响起老师慢慢离开教室，但手中的订正还差一点没搞懂，便可能会向周围的同学询问答案，草草写上答案来完成任务。长此以往会养成注意力不集中，草草了事的坏习惯。

碎片化的生活已经到来，与之到来的应该是我们的好习惯，碎片化的生活对有着好习惯的我们也许是个益处，但与之相反，若我们没有一个好习惯带来的或许就是个坏处了。

21世纪是一个互联网时代，因为互联网的加入使我们的生活渐渐碎片化，碎片化的生活无时无刻不在影响我们的心情。

碎片化的生活对我们有利也有弊，利在去了解事物的方式上有了跟大的范围，o了解的知识也更为多元化，但同时如果不利用好也会养成各种不好得习惯。所以，碎片化的生活也让我们必须养成良好的自控力，当做作业时手机响起，发现是一条自己感兴趣的消息时，是继续做作业还是先去一探究竟？当中午作业还未订正完是与小伙伴先一同去操场玩耍还是先将作业订正完？在家中是先背诵老师要求的内容还是先去玩手机将需要背诵的内容第二天上学的路上匆匆背完？这都需要我们有良好的自控力。、

就拿我们每天都会接触到的阅读来说，阅读一样变得碎片化，什么是碎片化阅读？就是指通过书本、电子书、网络等进行的、断断续续的阅读。毫无疑问，我们现在已经进入了碎片化阅读的时代。每天从手机、网络上，我们能接触到海量信息，似乎一切信息、知识唾手可得，阅读显得如此轻松。但凡事总有两面，碎片化阅读却具有一个致命的缺陷，那就是我们所读到的信息太随意化，并不有助于我们的长期积累。举个例子，每天在上学路上，嘈杂的公共环境中进行短时间的阅读，但阅读内容中的知识往往并不能让我们牢固的积累下来。

早上六点，闹钟声打破了宁静。依旧睡眼朦胧的她奋力蹭了几下蓬松柔软的枕头，十分不舍地掀开暖被，初秋的天已经有些凉了，风吹过半开的窗户发出咯吱的响声。摸出枕头下的手机打开QQ、微信，刷上一条“早安“的动态顺便扫了一眼私信，随意回复几句。

再次醒来已近八点，阳光暖暖地照在身上。洗漱*结束后就半躺着回私信。内容基本上都是问价格、质量、效果的。于是她叹口气起身从桌上拿起一片面包随意抹上些果酱放进嘴里咀嚼，果酱有些甜腻，不过配上咸面包却意外地好吃。三两下就解决了早餐。

上午来到仓库打包快件，今天是寄件的日子。一条条的地址搞得她心烦气躁……一个个订单处理好已是下午，揽件的小哥风风火火赶到……当小哥消失在视线中她仔细摆放好存根，拍照，上传。

晚上，趟在沙发里，无心欣赏夕阳映照下艳丽的楼房和街景，飞块地刷着朋友圈，哪些放毒党们发着各种诱人的美味佳肴，默默百度一下加入行列，再为自己泡了一大碗方便面。

没有网络的生活不能想象，我们已经习惯了智能手机带给我们的各种便利。不少人每天漫游在各种网上，用QQ微信和朋友聊天，出门在外带好手机也都不是问题。从导航、订餐、订机票酒店及支付，方便快捷。这一切都是互联网技术的功劳。然而互联网也将我们的生活变得越来越碎片化。

通过网络我们获得的信息量暴涨，但已经被各式各样的分类分解成信息片段。因此要获得完整的信息还是远远不够的。通过网络我们可以找到太多吸引我们的东西，然而我们的生活也已经逐步被碎片化了。那些偶像剧、综艺节目、娱乐花边、手机游戏、热点新闻，无一不在吸引着有不同需求的人，不知不觉中它们偷走了你的很多时间精力和金钱，碎片化了你的生活，比如你正在专心地做作业，突然鬼使神差拿起手机微信群里问同学写完没；再比如正在读着一本书不知怎么就被琐事打断。我们的生活被碎片化了，我们的思维要保持专注也变得越来越困难。

记得小学时妈妈给我订阅了几本杂志。每当收到杂志我都迫不及待看完。那可是我的精神食粮，但现在每天都处在洪流般的信息世界中，从大片到游戏，从搞笑段子到八卦新闻，这些新鲜刺激的信息比细嚼慢咽式的阅读和学习轻松有趣的多，所以本来可以学习充电的时间都浪费在了手机屏幕上。

因此更需要我们自己加强意志力，不能放弃努力的主动性，才能不自毁于高科技的陷阱中。

让我们的人生不因为这个碎片化的时代而梦碎。

互联网工具使我们能够同时完成很多件事情，但当一个人想去同时完成多件事的时候，那他会每件事都做得不精。还有随着如今信息量的增大，人们不得不整天用娇嫩的双眼盯着恶魔般的手机屏幕，哪怕实在很疲倦了，他也只事用手揉一下，继续摧残着那双娇嫩的双眼。这一群低头族不单摧残自己的双眼，更严重的是使我们的情感遭到无情的侵蚀和破坏，导致人与人的关系不断的疏远。有句俗话说得好：世界上最远的不是生与死的距离，而是我就在你面前你却在玩着手机。

碎片化时代的人的思想主要分为三种，一种是狮子，主动进攻，二是骆驼，被动负重，三是婴儿，纯洁天真。现在的社会不缺少进攻的狮子和负重的骆驼，我希望这个时代的更多人成为天真的婴儿，拥有怀抱天真去面对生活，张开好奇的双眼去发现世间，发现人间的幸福。

如果问当今时代的同学们，你们对幸福的定义是什么，他们肯定回答得不准确，很多同学们都会觉得幸福就是爸爸妈妈能让我上网，刷屏，聊天。其实幸福是很简单，而且是无处不在，例如父母一次鼓励，同学一次掌声，老师一次表扬，老朋友一次拥抱都会让我们感受到暖暖的幸福。可悲的是，信息时代的我们往往只关注到远处的高峰，却忽略了近处的美景。这正如顾成的一句名言：黑夜给了我一双黑色的眼睛，我却用他来寻找光明。有一双善于发现的眼睛，我们方能感到幸福，不为碎片化的生活所遮挡我们明锐的眼睛。懂得幸福是灵魂的成就，而不是金钱的功劳。

同学们，家长们，朋友们，让我们拒绝碎片化时代，重新做一个完整的自己，真正感受我们人生的幸福。

随着互联网的快速发展，我们如今的生活早已经被碎片化。碎片化有好处，同时也有坏处，好的是比如我们上网查找资料，不需一会儿时间，只需输入几个字，便能精准的找到我们想得到的资料，但是这使我们养成了一个坏习惯，就是只要我们稍有不会的东西，不动大脑思考就直接到网络上搜索相应信息，也不会去判断网络信息的准确性，有点像鹦鹉，人云亦云。同样也有很多人没有什么耐心去阅读稍微长一点的文章，惰性一点点的在蔓延，使得人们在获取知识的途径走得越来越远。现在大多数人都会在手机中惊醒，在QQ中睡去，在视频中乘车，在短信中上课，在网游中吃饭等等，碎片化的休息正在无情的撕碎着我们的生活。

社会发展到二十一世纪，虽然科技、教育、生活各方面都有了很大的改善，但随之而来的碎片化时代，也让我们的生活产生了不少困扰。

先说说出行。现代化的出行工具：高铁、飞机、汽车，让目的地不再遥不可及，比如要前往地球的另一边，最多一天就可以到了，在以前，这是想都不敢想的事情。但是，这样的生活方式真的好吗？我们现在的出游，总是在工作日之间抽出一点时间，然后以最快的速度到达目的地，每到一个景点，拍张照片发个朋友圈就走人，看似节约时间，但是旅途的真正乐趣却没有享受到。在古代，出游最起码就是十天半个月，一路翻山越岭，虽然到达目的地需要不少时间，但沿途美景尽收眼底，岂不美哉？

现代工作的快节奏，也影响了我们的阅读生活。每天早高峰晚高峰挤地铁，拥挤的人群、零碎的时间，只能做一些碎片化的阅读。而不少软件推行的短文则颇受大众欢迎。诚然，现代化的社会追求高效，追求速度。在这样的环境下，长时间的阅读看似在短时间内毫无效率可言，所以逐渐被人们所抛弃。但是只有静下心来，仔细阅读，才能体会到文字的魅力，提升自己的思想境界。其实每天下班放学之后，都应该抽出一段时间读读报纸看看好书，才能让自己在碎片化的社会当中保持一颗平静的心。

碎片化的生活也让我们难以充分利用时间。自从微博、微信、朋友圈的横空出世，不少年轻人（现在中年人也开始了）都在空余时间刷手机。睡觉前、卫生间、公交地铁上低头刷手机时，不少人心里美其名曰“我在利用碎片化的时间”，实则大大浪费了我们宝贵的时间，有这时间不如看书、学习，以增强自己的能力。

当然，碎片化的生活也给我们带来了不少好处。

在互联网还没有普及的年代，每次分别都是充满了不舍与留恋。在古代，分别时要折柳，饮酒，有事还会互相赠诗。但是现在，互联网带给了我们碎片化的生活。只要连上网络，就能与亲朋好友面对面地聊天，大大拉近了人们之间的距离，也方便了我们的生活。

购物也变得简单了，以前到实体店购物，既花费精力有耗费时间。然而当今社会，人们很少有这样空余的时间和闲心，于是网络购物应运而生。足不出户就可以完成购买并享受送货上门的服务，这些都是带给我们碎片化生活的互联网带给我们的。

碎片化的生活，有利也有弊，正如所有事物都是两面性的，如果能够合理运用好时间，享受生活也是很容易实现的。

“碎片化”一词是描述当前中国社会传播语境的一种形象性的说法。所谓“碎片化”，原意为完整的东西破成诸多零块。在生活中，处处都可以遇见碎片化，而对于我们学生而言，学习上的碎片化是与我们密切相关的，那么碎片化学习到底是利大于弊呢？还是弊大于利呢？

我认为碎片化学习是弊大于利的。

虽然碎片化学习有时候可以节约时间，利用一些碎片化的时间学习，但是这样学习到的内容也是碎片化的。在知识方面，我们无法形成完整的知识体系，没有系统性。

碎片化学习往往一知半解，只知道表面而没有深入发掘。因为知识的没有深入思考，所以无法长时间记忆，有时候你的思路还会被打断，成为“碎片化”。为了节约时间而使思路凌乱，这样不值得。

所以，碎片化

知识图谱深度问答 知识图谱基础概念和构建

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随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。知识图谱（Knowledge Graph) 以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。最近，大规模知识图谱库的研究和应用在学术界和工业界引起了足够的注意力[1-5]。一个知识图谱旨在描述现实世界中存在的实体以及实体之间的关系。知识图谱于2012年5月17日由[Google]正式提出[6]，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，改善用户的搜索质量以及搜索体验。随着人工智能的技术发展和应用，知识图谱作为关键技术之一，已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、内容分发等领域。

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在维基百科的官方词条中：知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库。本质上, 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。 在具体介绍知识图谱的定义，我们先来看下知识类型的定义：

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知识图谱中包含三种节点：

实体: 指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。如某一个人、某一个城市、某一种植物等、某一种商品等等。世界万物有具体事物组成，此指实体。如图1的“中国”、“美国”、“日本”等。，实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。

语义类（概念）：具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。 概念主要指集合、类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等。

内容: 通常作为实体和语义类的名字、描述、解释等，可以由文本、图像、音视频等来表达。

属性(值): 从一个实体指向它的属性值。不同的属性类型对应于不同类型属性的边。属性值主要指对象指定属性的值。如图1所示的“面积”、“人口”、“首都”是几种不同的属性。属性值主要指对象指定属性的值，例如960万平方公里等。

关系: 形式化为一个函数，它把kk个点映射到一个布尔值。在知识图谱上，关系则是一个把kk个图节点(实体、语义类、属性值)映射到布尔值的函数。

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图1 知识图谱示例

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知识图谱的架构包括自身的逻辑结构以及构建知识图谱所采用的技术（体系）架构。

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1） 知识图谱的逻辑结构

知识图谱在逻辑上可分为模式层与数据层两个层次，数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。如果用(实体1，关系，实体2)、(实体、属性，属性值)这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储介质，例如开源的Neo4j[7]、Twitter的FlockDB[8]、sones的GraphDB[9]等。模式层构建在数据层之上，是知识图谱的核心，通常采用本体库来管理知识图谱的模式层。本体是结构化知识库的概念模板，通过本体库而形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。

知识图谱可以溯源到语义技术，知识图谱的模式层对应语义网中的本体，数据层对应语义网中的数据。

2） 知识图谱的体系架构

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图2 知识图谱的技术架构

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知识图谱的体系架构是其指构建模式结构，如图2所示。其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，也包含知识图谱的更新过程。知识图谱构建从最原始的数据（包括结构化、半结构化、非结构化数据）出发，采用一系列自动或者半自动的技术手段，从原始数据库和第三方数据库中提取知识事实，并将其存入知识库的数据层和模式层，这一过程包含：信息抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个过程，每一次更新迭代均包含这四个阶段。知识图谱主要有自顶向下(top-down)与自底向上(bottom-up)两种构建方式。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库，例如Freebase项目就是采用这种方式，它的绝大部分数据是从维基百科中得到的。自底向上指的是从一些开放链接数据中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式[10]。目前，大多数知识图谱都采用自底向上的方式进行构建，其中最典型就是Google的Knowledge Vault[11]和微软的【【微信】】知识库。现在也符合互联网数据内容知识产生的特点。

根据覆盖范围而言，知识图谱也可分为开放域通用知识图谱和垂直行业知识图谱[12]。开放通用知识图谱注重广度，强调融合更多的实体，较垂直行业知识图谱而言，其准确度不够高，并且受概念范围的影响，很难借助本体库对公理、规则以及约束条件的支持能力规范其实体、属性、实体间的关系等。通用知识图谱主要应用于智能搜索等领域。行业知识图谱通常需要依靠特定行业的数据来构建，具有特定的行业意义。行业知识图谱中，实体的属性与数据模式往往比较丰富，需要考虑到不同的业务场景与使用人员。下图展示了现在知名度较高的大规模知识库。

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图3 ?代表性知识图谱库概览

大规模知识库的构建与应用需要多种技术的支持。通过知识提取技术，可以从一些公开的半结构化、非结构化和第三方结构化数据库的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素。知识表示则通过一定有效手段对知识要素表示，便于进一步处理使用。然后通过知识融合，可消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库。知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。分布式的知识表示形成的综合向量对知识库的构建、推理、融合以及应用均具有重要的意义。接下来，本文将以知识抽取、知识表示、知识融合以及知识推理技术为重点，选取代表性的方法，说明其中的相关研究进展和实用技术手段 。

知识抽取主要是面向开放的链接数据，通常典型的输入是自然语言文本或者多媒体内容文档（图像或者视频）等。然后通过自动化或者半自动化的技术抽取出可用的知识单元，知识单元主要包括实体(概念的外延)、关系以及属性3个知识要素，并以此为基础，形成一系列高质量的事实表达，为上层模式层的构建奠定基础。

实体抽取也称为命名实体学习(named entity learning) 或命名实体识别 (named entity recognition)，指的是从原始数据语料中自动识别出命名实体。由于实体是知识图谱中的最基本元素，其抽取的完整性、准确率、召回率等将直接影响到知识图谱构建的质量。因此，实体抽取是知识抽取中更为基础与关键的一步。参照文献[13]，我们可以将实体抽取的方法分为4种：基于百科站点或垂直站点提取、基于规则与词典的方法、基于统计机器学习的方法以及面向开放域的抽取方法。基于百科站点或垂直站点提取则是一种很常规基本的提取方法；基于规则的方法通常需要为目标实体编写模板，然后在原始语料中进行匹配；基于统计机器学习的方法主要是通过机器学习的方法对原始语料进行训练，然后再利用训练好的模型去识别实体；面向开放域的抽取将是面向海量的Web语料[14]。

1) 基于百科或垂直站点提取

基于百科站点或垂直站点提取这种方法是从百科类站点（如维基百科、百度百科、互动百科等）的标题和链接中提取实体名。这种方法的优点是可以得到开放互联网中最常见的实体名，其缺点是对于中低频的覆盖率低。与一般性通用的网站相比，垂直类站点的实体提取可以获取特定领域的实体。例如从豆瓣各频道(音乐、读书、电影等)获取各种实体列表。这种方法主要是基于爬取技术来实现和获取。基于百科类站点或垂直站点是一种最常规和基本的方法。

2) 基于规则与词典的实体提取方法

早期的实体抽取是在限定文本领域、限定语义单元类型的条件下进行的，主要采用的是基于规则与词典的方法，例如使用已定义的规则，抽取出文本中的人名、地名、组织机构名、特定时间等实体[15]。文献[16]首次实现了一套能够抽取公司名称的实体抽取系统，其中主要用到了启发式算法与规则模板相结合的方法。然而，基于规则模板的方法不仅需要依靠大量的专家来编写规则或模板，覆盖的领域范围有限，而且很难适应数据变化的新需求。

3) 基于统计机器学习的实体抽取方法

鉴于基于规则与词典实体的局限性，为具更有可扩展性，相关研究人员将机器学习中的监督学习算法用于命名实体的抽取问题上。例如文献[17]利用KNN算法与条件随机场模型，实现了对Twitter文本数据中实体的识别。单纯的监督学习算法在性能上不仅受到训练集合的限制，并且算法的准确率与召回率都不够理想。相关研究者认识到监督学习算法的制约性后，尝试将监督学习算法与规则相互结合，取得了一定的成果。例如文献[18]基于字典，使用较大熵算法在Medline论文摘要的GENIA数据集上进行了实体抽取实验，实验的准确率与召回率都在70%以上。近年来随着深度学习的兴起应用，基于深度学习的命名实体识别得到广泛应用。在文献[19]，介绍了一种基于双向LSTM深度神经网络和条件随机场的识别方法，在测试数据上取得的较好的表现结果。

图4 ?基于BI-LSTM和CRF的架构

4) 面向开放域的实体抽取方法

针对如何从少量实体实例中自动发现具有区分力的模式，进而扩展到海量文本去给实体做分类与聚类的问题，文献[20]提出了一种通过迭代方式扩展实体语料库的解决方案，其基本思想是通过少量的实体实例建立特征模型，再通过该模型应用于新的数据集得到新的命名实体。文献[21]提出了一种基于无监督学习的开放域聚类算法，其基本思想是基于已知实体的语义特征去搜索日志中识别出命名的实体，然后进行聚类。

语义类抽取是指从文本中自动抽取信息来构造语义类并建立实体和语义类的关联, 作为实体层面上的规整和抽象。以下介绍一种行之有效的语义类抽取方法，包含三个模块：并列度相似计算、上下位关系提取以及语义类生成 [22]。

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?并列相似度计算其结果是词和词之间的相似性信息，例如三元组（苹果，梨，s1）表示苹果和梨的相似度是s1。两个词有较高的并列相似度的条件是它们具有并列关系（即同属于一个语义类），并且有较大的关联度。按照这样的标准，北京和上海具有较高的并列相似度，而北京和汽车的并列相似度很低（因为它们不属于同一个语义类）。对于海淀、朝阳、闵行三个市辖区来说，海淀和朝阳的并列相似度大于海淀和闵行的并列相似度（因为前两者的关联度更高）。?

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当前主流的并列相似度计算方法有分布相似度法（distributional similarity） 和模式匹配法（pattern Matching）。分布相似度方法[23-24]基于哈里斯（Harris）的分布假设（distributional hypothesis）[25]，即经常出现在类似的上下文环境中的两个词具有语义上的相似性。分布相似度方法的实现分三个步骤：第一步，定义上下文；第二步，把每个词表示成一个特征向量，向量每一维代表一个不同的上下文，向量的值表示本词相对于上下文的权重；第三步，计算两个特征向量之间的相似度，将其作为它们所代表的词之间的相似度。 模式匹配法的基本思路是把一些模式作用于源数据，得到一些词和词之间共同出现的信息，然后把这些信息聚集起来生成单词之间的相似度。模式可以是手工定义的，也可以是根据一些种子数据而自动生成的。分布相似度法和模式匹配法都可以用来在数以百亿计的句子中或者数以十亿计的网页中抽取词的相似性信息。有关分布相似度法和模式匹配法所生成的相似度信息的质量比较参见文献。

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该该模块从文档中抽取词的上下位关系信息，生成（下义词，上义词）数据对，例如（狗，动物）、（悉尼，城市）。提取上下位关系最简单的方法是解析百科类站点的分类信息（如维基百科的“分类”和百度百科的“开放分类”）。这种方法的主要缺点包括：并不是所有的分类词条都代表上位词，例如百度百科中“狗”的开放分类“养殖”就不是其上位词；生成的关系图中没有权重信息，因此不能区分同一个实体所对应的不同上位词的重要性；覆盖率偏低，即很多上下位关系并没有包含在百科站点的分类信息中。?

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在英文数据上用Hearst 模式和IsA 模式进行模式匹配被认为是比较有效的上下位关系抽取方法。下面是这些模式的中文版本（其中NPC 表示上位词，NP 表示下位词）：?

NPC { 包括| 包含| 有} {NP、}* [ 等| 等等]?

NPC { 如| 比如| 像| 象} {NP、}*?

{NP、}* [{ 以及| 和| 与} NP] 等 NPC?

{NP、}* { 以及| 和| 与} { 其它| 其他} NPC?

NP 是 { 一个| 一种| 一类} NPC?

此外，一些网页表格中包含有上下位关系信息，例如在带有表头的表格中，表头行的文本是其它行的上位词。

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该模块包括聚类和语义类标定两个子模块。聚类的结果决定了要生成哪些语义类以及每个语义类包含哪些实体，而语义类标定的任务是给一个语义类附加一个或者多个上位词作为其成员的公共上位词。此模块依赖于并列相似性和上下位关系信息来进行聚类和标定。有些研究工作只根据上下位关系图来生成语义类，但经验表明并列相似性信息对于提高最终生成的语义类的精度和覆盖率都至关重要。

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属性提取的任务是为每个本体语义类构造属性列表（如城市的属性包括面积、人口、所在国家、地理位置等），而属性值提取则为一个语义类的实体附加属性值。属性和属性值的抽取能够形成完整的实体概念的知识图谱维度。常见的属性和属性值抽取方法包括从百科类站点中提取，从垂直网站中进行包装器归纳，从网页表格中提取，以及利用手工定义或自动生成的模式从句子和查询日志中提取。?

常见的语义类/ 实体的常见属性/ 属性值可以通过解析百科类站点中的半结构化信息（如维基百科的信息盒和百度百科的属性表格）而获得。尽管通过这种简单手段能够得到高质量的属性，但同时需要采用其它方法来增加覆盖率（即为语义类增加更多属性以及为更多的实体添加属性值）。

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图5 爱因斯坦信息页

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由于垂直网站（如电子产品网站、图书网站、电影网站、音乐网站）包含有大量实体的属性信息。例如上图的网页中包含了图书的作者、出版社、出版时间、评分等信息。通过基于一定规则模板建立，便可以从垂直站点中生成包装器（或称为模版），并根据包装器来提取属性信息。从包装器生成的自动化程度来看，这些方法可以分为手工法（即手工编写包装器）、监督方法、半监督法以及无监督法。考虑到需要从大量不同的网站中提取信息，并且网站模版可能会更新等因素，无监督包装器归纳方法显得更加重要和现实。无监督包装器归纳的基本思路是利用对同一个网站下面多个网页的超文本标签树的对比来生成模版。简单来看，不同网页的公共部分往往对应于模版或者属性名，不同的部分则可能是属性值，而同一个网页中重复的标签块则预示着重复的记录。?

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属性抽取的另一个信息源是网页表格。表格的内容对于人来说一目了然，而对于机器而言，情况则要复杂得多。由于表格类型千差万别，很多表格制作得不规则，加上机器缺乏人所具有的背景知识等原因，从网页表格中提取高质量的属性信息成为挑战。?

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上述三种方法的共同点是通过挖掘原始数据中的半结构化信息来获取属性和属性值。与通过“阅读”句子来进行信息抽取的方法相比，这些方法绕开了自然语言理解这样一个“硬骨头”而试图达到以柔克刚的效果。在现阶段，计算机知识库中的大多数属性值确实是通过上述方法获得的。但现实情况是只有一部分的人类知识是以半结构化形式体现的，而更多的知识则隐藏在自然语言句子中，因此直接从句子中抽取信息成为进一步提高知识库覆盖率的关键。当前从句子和查询日志中提取属性和属性值的基本手段是模式匹配和对自然语言的浅层处理。图6 描绘了为语义类抽取属性名的主框架（同样的过程也适用于为实体抽取属性值）。图中虚线左边的部分是输入，它包括一些手工定义的模式和一个作为种子的（词，属性）列表。模式的例子参见表3，（词，属性）的例子如（北京，面积）。在只有语义类无关的模式作为输入的情况下，整个方法是一个在句子中进行模式匹配而生成（语义类，属性）关系图的无监督的知识提取过程。此过程分两个步骤，第一个步骤通过将输入的模式作用到句子上而生成一些（词，属性）元组，这些数据元组在第二个步骤中根据语义类进行合并而生成（语义类，属性）关系图。在输入中包含种子列表或者语义类相关模式的情况下，整个方法是一个半监督的自举过程，分三个步骤：

模式生成：在句子中匹配种子列表中的词和属性从而生成模式。模式通常由词和属性的环境信息而生成。

模式匹配。

模式评价与选择：通过生成的（语义类，属性）关系图对自动生成的模式的质量进行自动评价并选择高分值的模式作为下一轮匹配的输入。

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关系抽取的目标是解决实体语义链接的问题。关系的基本信息包括参数类型、满足此关系的元组模式等。例如关系BeCapitalOf（表示一个国家的首都）的基本信息如下：?

参数类型：（Capital， Country）?

模式：?

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元组：（北京，中国）；（华盛顿，美国）；Capital 和 Country表示首都和国家两个语义类。?

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早期的关系抽取主要是通过人工构造语义规则以及模板的方法识别实体关系。随后，实体间的关系模型逐渐替代了人工预定义的语法与规则。但是仍需要提前定义实体间的关系类型。 文献[26]提出了面向开放域的信息抽取框架 (open information extraction,OIE)，这是抽取模式上的一个巨大进步。但OIE方法在对实体的隐含关系抽取方面性能低下，因此部分研究者提出了基于马尔可夫逻辑网、基于本体推理的深层隐含关系抽取方法[27]。

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开放式实体关系抽取可分为二元开放式关系抽取和n元开放式关系抽取。在二元开放式关系抽取中，早期的研究有KnowItAll[28]与TextRunner[27]系统，在准确率与召回率上表现一般。文献[29]提出了一种基于Wikipedia的OIE方法WOE，经自监督学习得到抽取器，准确率较TextRunner有明显的提高。针对WOE的缺点，文献[30]提出了第二代OIE ReVerb系统，以动词关系抽取为主。文献[31]提出了第三代OIE系统OLLIE(open language learning for information extraction)，尝试弥补并扩展OIE的模型及相应的系统，抽取结果的准确度得到了增强。?

然而，基于语义角色标注的OIE分析显示：英文语句中40%的实体关系是n元的[32]，如处理不当，可能会影响整体抽取的完整性。文献[33]提出了一种可抽取任意英文语句中n元实体关系的方法KPAKEN，弥补了ReVerb的不足。但是由于算法对语句深层语法特征的提取导致其效率显著下降，并不适用于大规模开放域语料的情况。

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联合推理的关系抽取中的典型方法是马尔可夫逻辑网MLN(Marko【【微信】】)[34]，它是一种将马尔可夫网络与一阶逻辑相结合的统计关系学习框架，同时也是在OIE中融入推理的一种重要实体关系抽取模型。基于该模型，文献[35]提出了一种无监督学习模型StatSnowball，不同于传统的OIE，该方法可自动产生或选择模板生成抽取器。在StatSnowball的基础上，文献[27,36]提出了一种实体识别与关系抽取相结合的模型EntSum，主要由扩展的CRF命名实体识别模块与基于StatSnowball的关系抽取模块组成，在保证准确
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