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知識圖譜是一種大規模語義網絡,它以結構化的形式描述客觀世界中的概念、實體及其關系,并有以下特點:
建立了標準化概念,可對數據中的各種說法統一到知識圖譜
建立了各種概念之間的層次關系,可實現知識的層次推理
結構化數據知識抽取
半結構化數據知識抽取
非結構化數據知識抽取
支持實體對齊,歸一化處理,指代消歧等知識融合方式
支持基于規則的知識推理及補全,基于深度學習的知識預測等
支持知識質量評估,錯誤知識的發現與糾正、過期知識的更新等知識質量保證機制
支持時間、地理、事件、計算值等特性。同時兼容 FAQ、圖片、視頻、文檔、表格等多模態數據存儲。
支持多種部署模式及數據冗余架構(單機、主從、分片),線性橫向擴展,支持億級到千億級三元組存儲。
采用關系數據庫、NoSQL 數據庫和圖數據庫混合存儲的架構,根據知識的特性,選擇不同的存儲模式。
兼容國產 CPU 和操作系統,采用國產關系數據庫(達夢)和圖數據庫(gStore和GalaxyBase)
支持基于 API 的知識查詢,可查概念、查實體、查關系
支持模糊查詢和精確查詢
支持多種基于圖模型的分析算法,包括子圖分析,社群發現,路徑分析,關聯分析,圖中心性分析等
支持通過已有的實體、關系、屬性推斷出未知的知識
支持運用現有的知識推導或歸納出新的知識
支持概念搜索、實體搜索、關系搜索、屬性搜索
支持知識圖譜的搜索服務,包括知識的索引、語義召回與排序
支持多種組織形式的知識可視瀏覽,清晰描述事件隨時間或地點變化的演進
通過路徑分析、關聯分析、焦點分析、路徑探索挖掘隱藏價值信息
基于用戶輸入的詞條或者短語中的關鍵詞,以實體鏈接和意圖理解為基礎,與知識圖譜中的實體進行實體鏈接,實現語義級搜索。
包括智能文檔推薦和問句推薦兩類功能;在內容相似度和共現訪問分析基礎之上,采用知識圖譜推理和語義理解技術,實現文檔和問句推薦。
通過對問句進行實體發現與鏈接、關系抽取、機器閱讀理解和計算語義相似度,實現問題的語義解析與匹配,在圖譜和文檔庫中精準找到答案知識。
基于知識圖譜技術構建工業系統故障智能診斷體系,提供系統檢修標準知識服務,提供故障類案推理服務,從而實現系統故障的智能化診斷和運維。
基于知識圖譜和自然語言理解技術,從行業規范、技術標準中抽取知識,建立行業技術規范知識圖譜?;诖?,可實現業務數據的規范性審核校驗、質量控制。