知识发展中的困难表明建立行业知识图的重要性

知识发展中的困难表明建立行业知识图的重要性

1。概述

尽管人工智能通过机器学习和深度学习取得了迅速的进步，但它们是薄弱的人工智能。对于机器训练，需要大量数据来喂养它。更重要的是，人们需要手动标记数据。对于强大的人工智能而言，这不是建议。为了实现真正的人类智能，机器需要掌握许多常识知识，并使用人类思维模式和知识结构来进行语言理解，视觉场景分析和决策分析。

2。什么是知识图

百度百科全书定义：知识图也称为科学知识图，该图被称为图书馆和信息社区中的知识领域可视化，或知识领域映射图，该图用于显示知识发展过程和结构之间关系的一系列不同图形，并使用可视化技术来描述知识资源和载体，并描述知识资源和载体，并分析，构建，构建，绘制，绘图和展示知识和与每个人的关系。

乳腺癌知识图

3。为什么需要知识图？

1。知识图通过数据挖掘，信息处理，知识测量和图形图来显示复杂的知识领域和知识系统，代表该领域的发展趋势和定律，并为该领域的研究提供了全面，整体和关系的参考。

2。知识图是智能社会中重要的生产手段。如果将人工智能与“大脑”进行了比较，那么深度学习就是“大脑”的运作方式，而知识图是“大脑”的知识基础，支持大数据，GPU平行计算和高性能计算等技术是对“大脑”思维的运作的支持。

3。知识图是现实世界的语义表示。每个节点代表连接节点的实体的边缘。实体之间的相应关系通过集成表示为知识。图表的表达图像人类理解世界的方式。知识图非常适合整合非结构化数据以从分散数据中发现知识，从而帮助组织实现商业智能。

4。知识图的诞生

当您从不熟悉的领域学习时，您将无法掌握要点和整体框架，以便您的检索效率效率低下，无法入门，知识图就会出现。

自2012年5月以来，知识图已应用于其搜索引擎，以提高其搜索服务功能，显示从搜索结果旁边的信息框中收集的相关信息，并以结构化模块的形式向用户提供。

它的搜索结果主要从三个方面改善：

1。语言的歧义，显示差异化的结果并缩小搜索范围。

2。信息的相关性，理解和总结信息之间的关系，并了解事物的相关性。

3。系统的广泛性，建立一个完整的知识系统，发现新事实或新的联系，并促进一系列新的搜索查询。

知识图显示

5。知识图原理

知识图使用结构化数据处理，使用三元物体，点，线和表面来表示本体学之间的关系，并使用关系来组织所有对象（实体）形成有向的图形结构。知识是指与点或边缘相对应的信息。

知识图基于语义分析技术，模型为核心，并基于数据，它使用智能处理技术，例如深神经网络和NLP框架语义理解，以对输入单词，单词，单词和章节进行多层次和多维信息分析，从而提供可远程易受的 ，例如分类，并提供相关性。建立一个多场知识图平台，以服务于不同的行业和应用程序方案。

知识图相关技术

构建知识图是一个迭代更新过程。根据知识获取的逻辑，每个迭代都可以分为三个阶段：

1。信息提取：从各种数据源中提取实体，属性和相互关系，并在此基础上形成本体论知识表达；

2。知识整合：在获得新知识之后，有必要将其整合以消除矛盾和歧义。例如，某些实体可能具有多个表达式，并且特定标题可能对应于多个不同的实体等。

3。知识处理：对于综合的新知识，有必要进行质量评估（需要手动参与筛选），然后才能将合格零件添加到知识库中以确保知识库的质量。

知识图技术架构

6。知识图的发展方向

“纯净的通用人工智能没有意义，人工智能的未来方向必须是工业化。”

因此，构建行业知识图尤其重要。首先，行业知识图系统的构建应由大量数据聚合和融合，快速的感知和认知，强大的分析和推理，适应性以及自我优化以及行业智能决策制定。

以下是对通用知识图和行业知识图构建之间差异的描述：

通用知识图基于开放的互联网数据，例如或社区众包作为主要来源，并逐渐扩大其规模。主要是基于三重事实的知识，对开放域的更多网络提取物具有一定的容忍知识质量，并通过知识融合来提高数据质量。该应用程序字段主要需要搜索和问答中的推理较低。例如：Baidu，，Yahoo等。

行业知识图将数据从现场或企业内作为其主要来源，通常需要快速扩大规模和行业障碍的建设。知识结构更为复杂，通常包括本体论和基于规则的知识。知识提取的质量要求很高，更多地依赖于企业中结构化，非结构化和半结构化数据的联合提取，它需要手动审查和验证以确保质量。通常需要收敛多个字段来源是扩展数据的有效手段。申请表更加全面。除了搜索问题和答案外，它还包括决策分析，业务管理等，并且对推理和强大的解释性有更高的要求。主要领域包括电子商务，金融，农业，安全，医疗服务等。

以行业为导向的知识谱系系统的建设

大数据的采集，分析和计算能力不再是障碍。困难在于算法背后的知识图的构建。实际上，企业数据和业务变化是灵活的，因此数据源，数据结构和数据内容将随时更改，对业务和数据解释的理解也将发生变化。因此，建立一个动态知识图特别重要，该图形是实时敏捷，灵活，可扩展且智能适应性的。

7。行业知识图的重要性

由于IT时代的快速发展，已经形成了数据聚合。作为基础，数据和算法促进了DT时代的出现，为知识图的构建提供了新的可能性。尽管知识图作为AI的支持基础正在缓慢发展，但它是人工智能的唯一途径。因为它显示了语义搜索，智能问答，数据分析，自然语言处理，视觉理解和物联网设备的价值不断增加。

例如：上一篇文章中提到的语音对话系统建立的机器人，如果机器人有趣且有趣，则有必要建立一张通用知识图表，以使机器人具有强大的逻辑，了解人们与事物之间的关系，人与事物之间的关系，人与事物之间的关系，人与事物的属性，了解人类的关系链，了解人类的关系链，灵活地响应用户的各种聊天需求，并使机器般的智能具有人类型的智能。该行业知识图可帮助用户回答有关行业的基于任务的需求，协助用户做出决策，进而帮助人类学习。

如今，人工智能正处于发展的早期阶段，主要由技术驱动，并且是用锤子找到指甲的时期。尽管企业以行业 + AI为中心，但他们还应注意行业 +知识图。因为未来的技术绝对不是公司的核心竞争力，而多年来积累的行业数据是障碍。数据培养AI，AI反馈数据。

行业知识图已在许多领域都很好地应用。

例如：和的公司知识图，数据包括：基本企业数据，投资关系，雇佣关系，企业专利数据，公司投标数据，公司招聘数据，公司诉讼数据，公司违反信托数据和公司新闻数据；

公司知识图

使用知识图来集成上述数据，创建公司知识图，并在企业知识图上使用图形特征来为金融业务场景制作一系列应用程序。

1。公司风险评估

根据企业基本信息，投资关系，诉讼和违反信任的多维相关数据，我们使用图形计算和其他方法来构建科学和严格的公司风险评估系统，以有效避免潜在的运营风险和资本风险。

2。企业社会图

基于投资，就业，专利，投标股票和与诉讼相关的关系，目标企业被扩散到外层，形成了网络关系图，在直觉上和三维上显示了公司的关系。

3。企业的权威

基于股票投资关系的最大股东比率的股东最终将追溯到自然人或国有资产管理部门。

4。企业关系路径

根据公平，职位，专利，投标股票和与诉讼相关的关系形成的企业之间的最短路径，企业之间的最短路径是测量的。

5。企业的发展历史

根据企业知识图中的投资和融资事件的时间顺序，记录了企业的发展历史。

6。企业信息的智能问答

用户通过语音输入，系统将用户输出通过语音想要的答案。

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