背景

2012年5月谷歌推出知識圖譜,探索世界有了新的方式。知識圖譜強大的事物關聯能力使得信息更容易被搜索,換句話說知識圖譜更加直觀地描述這個世界,我們想要的結果顯而易見。與此同時,各大互聯網搜索企業紛紛宣布搜索進入圖譜時代。 例如搜索畫家達芬奇,圖譜不僅僅能列出達芬奇的信息,還能展示出與之相關聯的人物和時代信息,與之同時代的其他畫家也被搜索出來,并不需要在長長的搜索結果中點開鏈接逐個閱讀一遍。

知識圖譜除了提升搜索能力,它在其他領域同樣可以展示強大威力。2011年基地恐怖組織頭目本·拉登被美國軍方擊斃,他的死知識圖譜功不可沒。 著名的安全領域數據公司Palatir利用圖譜工具分析大量的數據和線索準確預測本拉登的行蹤,為軍隊斬首行動提供了必要條件。從此知識圖譜進入各行各業。

眾所周知,許多企業經過多年的經營和累積,擁有了大量的行業數據,這里面蘊含的價值卻鮮有人挖掘得出來。知識圖譜的引入使得數據喚發新的生機,誰能挖掘出價值,誰將在下一輪競賽中跑到最前列。

知識圖譜優勢

數據模型

更適合復雜、互聯性、 低結構化的數據

信息檢索

精確度、完整性、關聯度、智能化程度更高,互操作和用戶體驗更好

分析能力

基于關系和圖的分析能力更強

知識圖譜的組成

1、行業數據資源
2、圖譜引擎
3、可視化分析器
4、人機交互設備

構建知識圖譜

1.支持結構化與半結構化數據源

2.采用自然語言(NLP)規則引擎及機器學習提取,人工抽樣審核校驗的方式

3.主要輸出實體、關系、標簽和屬性

數據源
數據庫 文本、語音 圖片 視頻
手段
NLP 規則引擎 機器學習 人工
知識類型
實體 屬性 標簽 關系
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