产品优势

产品优势

  • 一站式服务

    一站式、全流程的知识图谱构建、应用平台
    一站式、全流程的知识图谱构建、应用平台
  • 高度自定义

    用户无需关注底层实现细节,通过专门设计的知识图谱构建流水线,可以自定义知识图谱构建过程中的各个步骤
    用户无需关注底层实现细节,通过专门设计的知识图谱构建流水线,可以自定义知识图谱构建过程中的各个步骤
  • 功能全面

    基于多样化的基础设施,提供了丰富的信息抽取、知识融合方案,知识图谱可以随时进行全量、增量更新,保证知识的可靠、时效性
    提供丰富的信息抽取、知识融合方案,知识图谱可以随时进行全量、增量更新
  • 稳定可靠

    华为云知识图谱服务支持海量数据的信息抽取、知识融合,功能、效率稳定可靠
    华为云知识图谱服务支持海量数据的信息抽取、知识融合,功能、效率稳定可靠

全栈全周期,行业第一梯队的功能服务

  • 本体设计

  • 信息抽取

  • 知识映射

  • 知识融合

  • 知识服务

本体设计

人机协同的本体设计

构建知识图谱的第一步就是本体( ontology)。本体是知识图谱的模型,是对构成知识图谱的数据一种模式约束。 构建本体时,由和垂直领域专家合作完成。构建本体的输入包括领域知识、术语词典、专家的人工经验等。输出包括构成知识图谱的实体类别,以及类别之间的关系,特定类别的实体需要具备的属性集合等等。


通过模式学习等手段,自动从文档中抽取典型模式,辅助人工设计本体,提高本体设计效率
→本体管理平台
→本体设计


信息抽取

灵活可扩展的信息抽取

针对结构化、半结构化输入数据,提供插件化、配置化、可扩展的信息抽取模块,结合相应的配置及源数据,自动完成信息抽取过程。对于非结构化数据,提供实体关系标注、模型训练发布功能,可通过算法模型自动抽取相应的三元组信息。


AI算法半监督学习:

命名实体识别

关系抽取模型

半监督、迁移学习技术

模式学习


知识映射

统一的知识表示

经过信息抽取后的数据,需要结合已定义本体进行知识映射,完成内部知识的统一表示。统一的内部表示方便于多源知识融合、知识图谱应用的推理等。


通过配置化、自定义接口方式,完成信息抽取结果与定义本体之间的知识映射,实现知识的内部统一表示。

· 知识表示——RDF

业务通用框架,可以用各种不同的格式表示,如XMLN-TriplesN3JSON-LD

·知识表示——RDFS

提供了一个用于描述RDF resources的属性(properties)和类型(classes)的术语表(vocabulary

知识融合

灵活全面的实体对齐与融合

提供多种实体对齐方法,同时支持分组索引、实体聚合机制,可完成大规模数据的知识融合。同时,支持自定义模式完成个性化的实体对齐融合方法。对于对齐融合后的结果,提供验证机制保证融合结果的质量。


通过配置化、自定义接口方式,完成实体对齐与融合过程,实现多源异构数据的有效融合互补,获得全面丰富的知识图谱。

配置化方式、可自定义接口

预置分组索引策略

预置多种实体聚合方法

提供验证流程,保证融合结果质量

知识服务

可视化与查询服务

提供知识图谱查询服务接口,方便知识图谱应用直接调用。提供可视化服务,通过人机交互方式,可以快速的查询拓展实体及关系信息。


通过查询接口服务知识图谱应用,同时提供可视化界面,支持便捷的可视化查询与展示功能。

搜索与可视化展示

灵活的查询接口

为您提供知识图谱的一切

为您提供知识图谱的一切

  • 知识图谱问答

    通过实体识别链接、知识图谱查询推理、多轮对话、语言生成等相关技术,识别用户问题的实体、关系,进而理解用户问题的意图,映射成知识图谱查询语言,并生成自然语句返回给用户
    识别用户问题的实体、关系,理解问题意图,映射成知识图谱查询语言,并返回自然语句
  • 智能文案系统

    通过现有文稿的写作方式和结构,使用机器学习算法,自动生成新文案,并且结合知识图谱中的知识,得到信息更加完善的文档
    使用机器学习算法,自动生成新文案,并结合知识图谱中的知识,得到信息更完善的文档
  • 精准实体识别链接
    精准实体识别链接
    针对不同量级的训练数据,多种实体识别链接算法可供选择,保证高精度的实体识别链接
    针对不同量级的训练数据,多种实体识别链接算法可供选择,保证高精度的实体识别链接
  • 跨领域能力强
    跨领域能力强
    拥有业界有竞争力的跨领域语义匹配、意图理解,支持通过可视化的界面进行业务场景的配置,一键化训练部署
    拥有业界有竞争力的跨领域匹配、理解模型,支持通过可视化的界面进行业务场景的配置,一键化训练部署
  • 多轮对话
    多轮对话
    具有上下文理解能力,能够实时跟踪用户的意图,保持用户的状态。通过上下文信息对用户问题进行理解,支持进一步引导用户
    具有上下文理解能力,能够实时跟踪用户的意图,保持用户的状态。通过上下文信息对用户问题进行理解,支持进一步引导用户
  • 实时生成
    实时生成
    快速响应,完成大量文案的生成
    快速响应,完成大量文案的生成
  • 信息准确
    信息准确
    通过图谱,自动获取最新信息
    通过图谱,自动获取最新信息
  • 知识丰富
    知识丰富
    通过图谱得到更加丰富的素材,得到内容更加丰富的文案
    通过图谱得到更加丰富的素材,得到内容更加丰富的文案
  • 行业知识图谱解决方案

    结合行业基础数据,构建面向行业场景的知识图谱,提供图谱查询、智能问答、智能文案、推荐等多种丰富的应用服务
    构建面向行业场景的知识图谱,提供图谱查询、智能问答、智能文案、推荐等多种应用服务
  • 智能知识推荐

    结合知识图谱中的实体及实体之间的关系结构,从海量数据中过滤出有价值的相关信息,协助用户快速做出决策
    结合知识图谱中实体及实体间的关系结构,从海量数据中过滤出有价值的信息,协助用户快速做决策
  • 行业插件化
    行业插件化
    针对不同行业,可快速构建知识图谱
    针对不同行业,可快速构建知识图谱
  • 更新融合更容易
    更新融合更容易
    通过少量的配置,即可自动完成图谱更新及融合
    通过少量的配置,即可自动完成图谱更新及融合
  • 开放自定义能力
    开放自定义能力
    面向高度定制化需求、复杂场景以及复杂流程的需求,平台支持自定义各模块能力,可直接快速扩展当前平台能力
    平台支持自定义各模块能力,可直接快速扩展当前平台能力

满足各个行业的场景需求

  • 汽车

  • 医疗

  • 政务

  • 能源

汽车

汽车知识图谱驱动业务技术变革

针对汽车这种属性很多的实体领域,汽车知识图谱可以有非常好的应用。将不同品牌不同型号的汽车产品信息整合,为消费者提供全面的导购地图。


在售前场景中,消费者经常关心的询价、比价、保养、配置参数、性能比较等问题,同时,能够给用户引导推荐指定车型的突出特性,比如科技、安全性等。我们通过构建汽车领域的知识图谱,搭建基于知识图谱的多轮对话系统。可以分析用户话语中的实体和关系,根据实体和关系进行知识图谱的查询和推理,根据结果选择相应的对话策略。


图谱应用

产品研发
精准营销
驾乘体验
汽车后市场
医疗

医学知识图谱构建技术与研究

不同医生诊断习惯不同,可能对相同病症给出同样的治疗方法,也可能完全不同。利用知识图谱的能力,可以从海量的临床案例中提炼成为知识,最终转化为机器思维。同时聚合核心医学概念,全方位的医疗生态圈知识,打造真正的智慧医疗。


图谱应用

医疗大数据智能
临床智能决策
智能诊疗
政务

智能高效的政务知识服务

政务领域存在多源海量政策文档,利用知识图谱可以聚合政策信息,提供统一的数据访问视图,支撑高效政务搜索和问答,提升政务处理效率。


图谱应用

一网通办
政务机器人
政务大屏
能源

通向人工智能之路的能源

油气勘探开发过程中会产生多种形式的海量数据,这些数据被油气公司视为最珍贵的数据资产。利用知识图谱有效聚合这些多源异构数据,助力油气行业实现数字化和智能化转型。


基于勘探知识图谱可以提供丰富的油气应用,例如语义搜索、油藏类比、油气知识推荐,支撑油气勘探开发增储上产、降本增效。


图谱应用

油气藏搜索
油气层识别

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