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                揭秘拓爾思TO B 企業級知識圖譜核心產品
                【字體: 】 【打印】 【收藏】 2020-09-30
                 知識圖譜于2012年5月17日由Google正式提出,其初衷是為了提高搜索引擎的能力,改善用戶的搜索質量以及搜索體驗。隨著人工智能技術的發展和應用,知識圖譜作為關鍵技術之一,已被廣泛應用于智能搜索、精準分析、知識畫像、知識圖譜計算、智能問答、個性化推薦等領域。

                拓爾思對于知識圖譜的理解:

                ★知識圖譜是用對象、屬性和關系來描述世界的一種方法。

                ★知識圖譜庫是按照知識對象、屬性和關系的方式存儲數據的資源庫,采用混合模式支持分布式的搜索和圖譜計算。

                ★知識圖譜應用是基于知識圖譜的應用工具,包括面向普通用戶的智能搜索和分析應用,以及面向專家的分析師工具。

                 

                基于對知識圖譜的理解,拓爾思研發出TRS安拓知識圖譜平臺,重點面向政府、媒體、公安、部隊、國家安全和企業等領域用戶,提供“智能問答+知識圖譜”、“學科知識+知識圖譜”、“開放數據+知識圖譜”、“網絡空間數據+知識圖譜”、“企業數據+知識圖譜”等知識搜索和深度分析服務。通過大量的落地實踐,以及眾多用戶的反饋,證明這款產品是一款最佳的領域大數據知識圖譜產品。今天,我們就來了解一下這款產品。

                 

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                平臺概述

                 

                TRS安拓知識圖譜平臺是一款通用的領域大數據知識圖譜產品,融合了大數據、可視化和知識圖譜、自然語言處理等相關技術,能夠對海量多源異構數據進行融合、關聯、標注以及知識化處理,構建形成大規模領域知識圖譜。


                該平臺可實現知識構建管理、知識語義檢索、智能文本提取、智能問答、智能推薦、圖譜關系分析、地理空間分析、知識管理等。支持跨機構、不同職能、不同地區用戶的協同應用,對外提供知識圖譜應用接口,支持第三方擴展應用使用,有效支撐更多通用和特定領域的應用場景。

                 

                02

                平臺架構


                 

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                核心功能


                 

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                技術特色


                ·基于動態本體的知識圖譜

                能夠滿足圍繞業務目標的數據整合、數據源增加、數據結構變化等資源整合問題,實現面向目標的知識加工工作,輕松應對知識結構擴充演變。

                 

                ·基于深度學習的自然語言處理

                利用NLP語義分析、深度學習的方式,自動抽取出對象、屬性、關聯關系等,并根據實體屬性聯系、時空聯系、已知聯系、特征聯系等建立相互關系,進行知識加工處理,構建具有行業特性的海量多維實體關系網絡,實現海量數據的快速關聯挖掘、線索發現和預警預測。

                 

                ·內置知識計算引擎和知識挖掘推理算法

                平臺內置高性能的實體對齊、頻繁子圖、知識深度探索、緊度中心性、知識推理等圖挖掘算法,并支持用戶自定義配置圖譜挖掘模型。

                 

                ·實現組織內部知識共享和分析協同

                支持多人、異地、跨部門的協同分享,實現相關組織間的情報傳遞和知識共享。

                 

                ·符合信息系統安全保護要求

                采用加密傳輸、原子級控制、接口授權使用、完善嚴謹權限體系等手段,有效保障知識內容安全、接口安全、部署安全和傳輸安全,與國家信息系統安全保護標準要求保持一致。

                 

                ·支持多租戶空間

                TRS安拓知識圖譜平臺支持統一本體下的多租戶功能,實現租戶間的數據隔離。

                 

                ·適配各種云平臺

                平臺數據采用開放的混合架構,主要的存儲架構是Hbase、ES和圖數據庫,可以通過適配的方式,支持華為、阿里等云廠商的大數據組件。

                 

                05

                典型應用

                 

                案例一:基于互聯網數據的知識圖譜分析

                在相關案例中,用戶通過TRS安拓知識圖譜平臺整合百科、境內外新聞媒體、境內外社交網站、智庫報告等互聯網數據,構建公開的知識圖譜庫,運用互聯網思維方式建設搜索總導航,幫助用戶快速準確地找到目標對象并完整地呈現知識鏈條,實現了“從資源檢索轉變為知識檢索、從關鍵字檢索轉變為復雜語義檢索、從單一檢索模式轉變為無限關聯檢索模式”三大轉變,將搜索引擎工具轉變為集檢索和分析為一體的創新型應用,充分地發揮了大數據資源的應用效能。

                 

                案例二:情報領域知識圖譜


                在此案例中,用戶利用TRS安拓知識圖譜平臺,從公開渠道收集、關注與目標相關的人物、組織、新聞報道、事件、視頻、圖片等,以關注目標為中心串聯相關內容,并以時間、地圖、關系圖、對象瀏覽等方式進行分析,為情報收集和分析研判提供支撐。

                 

                案例三:智能問答機器人


                某市政府引入TRS安拓知識圖譜平臺建設智能服務機器人,利用知識構建工具對海量非結構化知識源文檔進行導入提取,一鍵生成標準化的問答知識圖譜,實現知識梳理智能化。并基于此,利用機器學習算法、知識圖譜數據關聯特性等,實現復雜語言的理解、解析等,有效應對問題多樣化,提升寒暄、白話文等非標準提問的回答準確性。

                 

                知識圖譜是通向強人工智能之路的能源,也是人工智能進步的階梯。拓爾思推出的TRS安拓知識圖譜平臺融合動態本體知識建模、知識圖譜、大數據和可視化等多種技術,為知識圖譜應用帶來了顯著的技術提升和變革,鑒于此,該平臺也成為證監會通過的募投項目。未來,公司將秉持“All in KG”的戰略思維,繼續堅持在這一領域的技術研發,并攜手各方積極探索“知識圖譜+領域場景”綜合解決方案,希望為更多行業賦能。

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