掃一掃NLP知識圖譜
一.知識圖譜概念與分類以結構化的形式描述客觀世界中概念，實體及其之間的關係，將互聯網的信息表達成更接近認知世界的形式，提供一種更好組織，管理和理解互聯網海量信息的能力。
將知識集成到計算機係統從而完成隻有特定領域專家才能完成的複雜任務，在大數據時代，知識工程是從大數據中自動或半自動獲取知識，建立基於知識的係統，以提供互聯網智能知識服務。
知識圖譜分類方式很多，例如可以通過知識種類，構建方法等劃分，從領域上來說，知識圖譜通常分為通用知識圖譜和特定領域知識圖譜。
三.知識圖譜係統架構
四.本方案優勢
- 助力各行業客戶，全方位整合企業各種數據資源，打通數據隔離，完整理解數據
- 構建知識服務中台，支撐企業應用場景，提升業務能力
- 探索分析數據價值，提升企業智慧，提升企業知識服務能力
- 可視化圖譜構建，降低圖譜構建成本，自定義圖譜構建和應用邏輯
- 策略算法集成迭代：平台化的引入知識圖譜構建通用算法集合，並支持使用自有數據訓練的迭代模型
- 平台化數據生產：提供集成數據生產流控，離線存儲，數據管理的可視化數據生產平台，降低知識構建成本
- 豐富的應用技術：結合已構建好的行業知識圖譜，豐富的應用技術可解決行業客戶的問題，包括搜索、問答、圖檢索、智能寫作、行業推理等
- 強大的技術支撐：基於需求、生產、供應和市場數據的提取和深度挖掘，幫企業更好地管理供需關係，提升生產效率，降低運營風險
- 業務專家團隊：兼具豐富的的行業知識和產品知識，可協同客戶根據實際需求進行業務建模和定製化方案設計
智慧政務知識圖譜解決方案：基於熱點事件的輿情知識，提供從數據接入到業務應用的全流程能力，包含數據彙聚、治理、開發、共享等技術組件、功能模塊和產品套件，支撐政務建設。
智慧醫療知識圖譜解決方案：構建醫療場景的大規模複雜專業知識圖譜，基於知識圖譜提供圖譜查詢檢索及智能問答應用服務，支持智能導診，智能問診，智能診療等AI應用。
基於強大的語義處理與開放互聯能力，知識圖譜對醫學領域而言，能夠建立較係統完善的知識庫並提供高效檢索；麵對知識管理、語義檢索、商業分析、決策支持等方麵需求，醫學知識圖譜能推進海量數據的智能處理，催生上層智能醫學的應用。
知識圖譜在政務領域應用在於處理源源不斷的海量數據。引入知識圖譜技術將很好的打破了行業的數據孤島難題，同時在將數據進行連接之後，挖掘出數據背後更多有價值的信息，科技挖掘數據背後的故事。
知識圖譜廣泛應用於金融行業，在於其基礎設施好、信息化較早且成熟，數據標準化程度高；業務由數據驅動，應用範圍較廣；市場規模大，金融機構在數據業務的付費意願高，付費能力強。
