扫一扫NLP知识图谱
一.知识图谱概念与分类以结构化的形式描述客观世界中概念，实体及其之间的关系，将互联网的信息表达成更接近认知世界的形式，提供一种更好组织，管理和理解互联网海量信息的能力。
将知识集成到计算机系统从而完成只有特定领域专家才能完成的复杂任务，在大数据时代，知识工程是从大数据中自动或半自动获取知识，建立基于知识的系统，以提供互联网智能知识服务。
知识图谱分类方式很多，例如可以通过知识种类，构建方法等划分，从领域上来说，知识图谱通常分为通用知识图谱和特定领域知识图谱。
三.知识图谱系统架构
四.本方案优势
- 助力各行业客户，全方位整合企业各种数据资源，打通数据隔离，完整理解数据
- 构建知识服务中台，支撑企业应用场景，提升业务能力
- 探索分析数据价值，提升企业智慧，提升企业知识服务能力
- 可视化图谱构建，降低图谱构建成本，自定义图谱构建和应用逻辑
- 策略算法集成迭代：平台化的引入知识图谱构建通用算法集合，并支持使用自有数据训练的迭代模型
- 平台化数据生产：提供集成数据生产流控，离线存储，数据管理的可视化数据生产平台，降低知识构建成本
- 丰富的应用技术：结合已构建好的行业知识图谱，丰富的应用技术可解决行业客户的问题，包括搜索、问答、图检索、智能写作、行业推理等
- 强大的技术支撑：基于需求、生产、供应和市场数据的提取和深度挖掘，帮企业更好地管理供需关系，提升生产效率，降低运营风险
- 业务专家团队：兼具丰富的的行业知识和产品知识，可协同客户根据实际需求进行业务建模和定制化方案设计
智慧政务知识图谱解决方案：基于热点事件的舆情知识，提供从数据接入到业务应用的全流程能力，包含数据汇聚、治理、开发、共享等技术组件、功能模块和产品套件，支撑政务建设。
智慧医疗知识图谱解决方案：构建医疗场景的大规模复杂专业知识图谱，基于知识图谱提供图谱查询检索及智能问答应用服务，支持智能导诊，智能问诊，智能诊疗等AI应用。
基于强大的语义处理与开放互联能力，知识图谱对医学领域而言，能够建立较系统完善的知识库并提供高效检索；面对知识管理、语义检索、商业分析、决策支持等方面需求，医学知识图谱能推进海量数据的智能处理，催生上层智能医学的应用。
知识图谱在政务领域应用在于处理源源不断的海量数据。引入知识图谱技术将很好的打破了行业的数据孤岛难题，同时在将数据进行连接之后，挖掘出数据背后更多有价值的信息，科技挖掘数据背后的故事。
知识图谱广泛应用于金融行业，在于其基础设施好、信息化较早且成熟，数据标准化程度高；业务由数据驱动，应用范围较广；市场规模大，金融机构在数据业务的付费意愿高，付费能力强。
