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知識圖譜軟件(構建基于本體的知識模型)

原創(chuàng)

2023/09/27 13:55:41

來源：天潤融通

作者：Tian

1961

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(yè)各部門的知識進行關聯(lián)，構建基于本體的知識模型，實現(xiàn)多源異構數(shù)據(jù)的融合、語義關聯(lián)和推理，最終為用戶提供智能決策支持、內(nèi)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(yè)各部門的知識進行關聯(lián)，構建基于本體的知識模型，實現(xiàn)多源異構數(shù)據(jù)的融合、語義關聯(lián)和推理，最終為用戶提供智能決策支持、內(nèi)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(lián)網(wǎng)上，以文本的形式存儲數(shù)據(jù)。通常是以數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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。

知識圖譜軟件

產(chǎn)品優(yōu)勢

1.結構化知識抽取，滿足企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)的需要，幫助企業(yè)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的高效管理;

2.基于知識圖譜，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到?jīng)Q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(yè)從海量數(shù)據(jù)中快速定位有用信息;

4.提供多種內(nèi)容獲取方式，滿足用戶不同層次的獲取需求;

5.利用大數(shù)據(jù)分析技術，幫助企業(yè)更好地對數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，為用戶提供智能分析結果。

產(chǎn)品功能

1.實體識別：將文本數(shù)據(jù)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?。簩ξ谋緮?shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(tǒng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集成：將所需要的數(shù)據(jù)信息集成到統(tǒng)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(yè)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(tǒng)。

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(tǒng)中的問答模塊，如問答機器人等。

知識圖譜軟件

技術架構

采用B/S架構，結合傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫存儲模式，將數(shù)據(jù)進行抽取、整合，進行數(shù)據(jù)清洗和預處理，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫，并通過自然語言處理技術實現(xiàn)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(guī)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(shù)據(jù)庫技術，包括圖數(shù)據(jù)庫(RDF)，關系型數(shù)據(jù)庫(RDF/OLAP)，NoSQL數(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn)和推理技術等。

4、數(shù)據(jù)挖掘技術，包括數(shù)據(jù)清洗和分析等。

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