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:538 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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