知识图谱中台带来的应用价值

文 | Smartbi大数据百科 2021-08-24 阅读次数：1789 次浏览

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1、以知识图谱为中心的支持模式

一是知识获取：支持从文本、图像、语音、数据库中把知识抽取出来；二是知识构建：包括知识存储与知识计算，一方面大规模存储、高性能查询、动态更新已经获取的知识，另一方面分析挖掘知识潜在的关联关系，产生隐性知识；三是知识服务：主要体现在智能搜索和智能问答。

2、让知识结构化、可视化的沉淀

基于知识图谱的行业解决方案，包括图谱自动抽取、实体消歧等，实现专业化的知识生产，提升知识信息密度与关联度，提供更加面向业务的知识组织能力；利用交互式机器学习技术，根据推理、纠错、标注等交互动作的学习能力，不断沉淀知识逻辑和模型，提高系统智能性，将知识沉淀在企业内部，降低对经验的依赖。

3、知识图谱搜索更精确，提升工作效率

利用强大的自然语言理解技术和精准的搜索排序技术，支持附件内容、知识图谱等多种类型数据的搜索，快速获取想要的知识，高效满足企业员工业务检索、信息获取、专业咨询等场景的需求，所搜即所需，大幅提升员工工作效率；提供针对txt、word、pdf文档内数据的检索能力，无需每次单独打开特定文件后再搜索，快速查找自己需要的资料，数据的快速定位能力提升1倍以上。

4、提升知识的丰富度

打破传统的知识形态，将企业数据组织成多类型、多维度的丰富知识形态，面向场景建模，便于前台快捷的获取多样知识；同时为多个前台服务渠道和场景提供信息支持，让前台服务交付和创新更顺畅。

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1、以知识图谱为中心的支持模式 2、让知识结构化、可视化的沉淀 3、知识图谱搜索更精确，提升工作效率 4、提升知识的丰富度

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知识图谱中台带来的应用价值

1、以知识图谱为中心的支持模式

2、让知识结构化、可视化的沉淀

3、知识图谱搜索更精确，提升工作效率

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