AD_知识网络生成

海量结构化和非结构化数据,传统知识管理难以应对

·知识文档分布散乱

·知识整理耗费大量资源

·定期需要对知识进行更新

传统知识管理,过度依赖“人”的全程主导

传统知识管理,
过度依赖“人”的全程主导

传统知识管理,过度依赖“人”的全程主导

知识网络生成与优化全流程

传统知识管理,过度依赖“人”的全程主导

知识网络优化

增量构建

更多数据,发现更多知识

添加业务数据

业务关联,增加知识相关性

添加行业术语或关键词

领域知识,提升知识网络适应性

添加知识抽取模型

不同模型,适应不同场景

技术优势 1

多数据源连接

多数据源连接

多数据源连接

技术原理

·不同数据源,分别抽取知识

·根据实体关系,连接多源知识

应用价值

·多维度知识挖掘,打破知识壁垒

·提升知识应用效果,如知识搜索

技术优势 2

内置领域模型

内置领域模型

技术优势 2

技术原理

·基于领域数据,持续优化模型

·生成最优模型,内置于 AnyDATA

应用价值

·内置领域模型,用户可直接使用

·无需自行训练,降低用户使用复杂度

内置领域模型

内置领域模型

技术优势 3

新词发现

内置领域模型

新词发现

技术原理

·基于分词模型,获得基础分词结果

·基于 N-Gram 模型,发现新词

应用价值

·通过AI发现知识,降低知识运营者的门槛

·理解用户意图,实现精准知识搜索

·通过知识间的关联关系,实现知识推荐

技术优势 4

概念解释抽取

概念解释抽取

技术优势 4

技术原理

·基于算法,训练规则树

·发现并筛选知识的概念解释

应用价值

·自动化概念发现

·便于使用与学习

概念解释抽取

内置领域模型

用户价值

借助技术,释放人力

·自动化知识积累和更新,提高知识管理效率

·AI发现隐性知识,弥补人为知识遗漏

服务业务,提升价值

·通过模型关联业务,知识来源于业务

·知识服务于实际业务,提升业务价值

知识网络应用于知识管理场景

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