GaussMind知识图谱解决方案
2012 年谷歌提出知识图谱的概念之后,这项技术迅速火爆,给互联网语义搜索、智能问答带来了活力,让人工智能具备认知能力和逻辑能力,从此之后,知识图谱与大数据和深度学习一起,成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
越来越多的企业在构建知识图谱落地的时候会发现一些问题,比如通常情况下构建图谱的数据存在多源异构的情况。异构数据可能是结构化的,或者是半结构化的,甚至是非结构化的,如何从非结构化、不同格式、不同系统的数据中构建结构化的图谱,是影响知识图谱应用落地的关键。
基于上述痛点,沃丰科技GaussMind推出AI中台・知识图谱解决方案,基于自研“原心引擎”深度学习的NLP算法,使用搜索、语义识别、机器学习等技术,帮助企业建立数据知识体系:
知识图谱构建:帮助企业完成上传、标注数据,自定义构建模型训练,构建可视化图谱;
知识图谱展示:大图展示知识图谱的知识点和关系,便于全面理解数据的关联和影响;
知识应用:图谱问答、搜索、推理等应用能力,适合企业复杂多变的业务场景。
沃丰科技GaussMind知识图谱应用场景
搜索与推荐:将相关知识点绘制成知识图谱。通过自然语言理解,识别用户查询中的实体和属性信息,基于知识图谱的知识计算能力,为用户搜索和推荐满足需求的结构化信息内容。
智能问答:基于客户常见问题建立大规模知识库,构建知识图谱。机器通过理解,将用户的问题转化为对知识图谱上的知识点查询,自动回复用户关心的问题答案。
分析与决策:知识图谱通过语义连接帮助理解大数据,获得对大数据的洞察,提供决策支持,应用于各行业。
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