原創
2023/09/27 13:55:41
來源：天潤融通
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本文摘要
知識圖譜軟件，利用人工智能技術對海量的信息進行抽取、管理、存儲和應用，將企業各部門的知識進行關聯，構建基于本體的知識模型，實現多源異構數據的融合、語義關聯和推理，最終為用戶提供智能決策支持、內容管理與服務等功能。
知識圖譜軟件，利用人工智能技術對海量的信息進行抽取、管理、存儲和應用，將企業各部門的知識進行關聯，構建基于本體的知識模型，實現多源異構數據的融合、語義關聯和推理，最終為用戶提供智能決策支持、內容管理與服務等功能。軟件支持中文，英文，日文和韓文等多語言。
知識圖譜是一種表示方法，在互聯網上，以文本的形式存儲數據。通常是以數據形式表示一個概念或實體，并且在兩個以上的實體之間存在關系。
軟件作為一個開放的、可擴展的知識庫，它可以對包含數據進行可視化，可以應用于自然語言處理、智能問答、智能推薦、情報分析等領域。
產品優勢
1.結構化知識抽取，滿足企業內部信息系統的需要，幫助企業實現對數據的高效管理;
2.基于知識圖譜，實現從數據到決策的深度融合，為用戶提供智能決策支持;
3.基于語義檢索技術，幫助企業從海量數據中快速定位有用信息;
4.提供多種內容獲取方式，滿足用戶不同層次的獲取需求;
5.利用大數據分析技術，幫助企業更好地對數據進行挖掘和分析，為用戶提供智能分析結果。
產品功能
1.實體識別：將文本數據中的人名、機構名、地名、組織名等實體自動識別出來。
2.關系抽取：對文本數據中的關系進行抽取，包括實體之間的關系、實體與其屬性的關系等。
3.圖譜構建：從文本數據中自動生成結構化的圖譜。
4.知識搜索：提供基于自然語言處理技術的搜索服務，對用戶提供開放的、統一的搜索接口。
5.智能推薦：針對特定領域知識圖譜，基于本體進行智能推薦。
6.知識推理：對文本數據進行推理，提取文本中的有效信息，得出實體之間的關系以及屬性之間的關系。
7.數據集成：將所需要的數據信息集成到統一的平臺中，方便用戶查詢使用。
應用場景
知識圖譜軟件的應用場景非常廣泛，主要包括以下幾個方面：
1.企業的知識管理。
2.搜索引擎中的自然語言處理和語義理解。
3.信息檢索。
4.智能客服和問答系統。
5.智能推薦和智能搜索。
6.用戶畫像、個性化推薦等應用場景。
7.各種問答系統中的問答模塊，如問答機器人等。
技術架構
采用B/S架構，結合傳統的關系型數據庫存儲模式，將數據進行抽取、整合，進行數據清洗和預處理，形成統一的數據庫結構。采用TensorFlow、PyTorch、Keras等深度學習框架，以知識圖譜為核心構建數據庫，并通過自然語言處理技術實現對語義信息的分析與挖掘。
采用智能化構建方法，利用本體(Ontology)和規則(Rule-based)等技術進行知識建模和存儲，并在此基礎上提供豐富的應用功能。用戶可以通過可視化界面進行交互式操作，基于知識庫進行推理，得到精確的答案或解決方案。
技術支持
知識圖譜軟件提供了以下技術支持：
1、圖數據庫技術，包括圖數據庫(RDF)，關系型數據庫(RDF/OLAP)，NoSQL數據庫等。
2、本體技術，包括本體構建的各種技術和方法。
3、計算技術，包括基于深度學習的知識發現和推理技術等。
4、數據挖掘技術，包括數據清洗和分析等。
知識庫管理系統 知識庫管理系統
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