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渊亭科技参与业界首个《知识图谱白皮书》编写制订

随着大数据时代的到来,各种信息资源呈指数增长,各行各业巨大的数据储藏库正在逐渐生成。但传统的数据内容组织结构松散,难以进行智能处理和应用,给大数据环境下的知识组织带来了很大的挑?#20581;?#36817;年来,知识图谱理论、技术和产品发展迅速,正在成为大数据管理、数据分析?#22270;?#20540;挖掘乃至人工智能技术领域的重要支撑。


知识图谱作为一种智能、高效的知识组织方式,能够帮助用户迅速、准确地查询到自己需要的信息。


为了促进知识图谱技术的研究,中国信息通信研究院联合渊亭科技、百度、搜狗、腾讯等企业专家共同编写了

《知识图谱白皮书(1.0版)》


本白皮书分为五大部分:


第一部分诠释了知识图谱的概念定义、技术本质、发展历程以?#30333;?#29992;和意义;


第二部分展开介绍了知识抽取挖掘、知识整合建模、知识存储检索、知识推理表示等构建通用知识图谱的技术脉络;


第三部分从应用实践的角度出发阐述了知识图?#33258;?#20844;安、金融、教育、工业等领域的应用;


第四部分重点介绍了知识图谱技术的发展趋势与挑战;


第五部分结合实战经验,介绍了知识图谱相关应用场景的技术实践案例。


1

业内第一本介绍知识图谱主要技术内容和应用场景的白皮书

2

阐述通用知识图谱构建过程中的关键技术要素和所需的技术工具

3

详细描述公安、金融、教育、工业等行业知识图谱的构建方法和应用场景

4

提供众多知识图谱优秀厂?#19994;?#23454;践案例


本白皮书将于2018年4月18日大数据产业峰会上重磅首发,期待与业界共同携手,推动知识图谱技术进步与应用推广!



渊亭科技自2014年初成立就专注于【数据智能、知识图谱】领域,并于2014年7月发布DataExa-Sati知识图谱平台 1.0(现名为:DataExa-Sati认知计算平台),是国内最早从事研究知识图谱技术和应用的公司之一。


在多年知识图谱技术研究和应用的基础上,渊亭科技在本次白皮书编写中主要负责:

【知识推理、知识表示】【公安、医疗等行业应用案例】



知识推理知识表示

是知识图谱中最重要的组件,也是难度最大的部分。


知识推理

知识推理和知识表示是知识图谱中最重要的组件,也是难度最大的部分。


知识推理从狭义上出发主要完成知识价值挖掘、逻辑判定、因果推?#31995;?#24037;作,从广义上出发则代表了知识进化,也就是智慧,是认知计算的终极任务,甚至可以成为通往通用人工智能的一条研究路径。


从学术的角度,知识推理可以分为基于符号逻辑、基于统计学习等推理方?#20581;?/span>


(在本次白皮书中,我们更多从实践的角度,将知识推理方式和推理策略结合,包括语义推理、间接推理、基于规则引擎的推理、基于表示学习的推理、正向推理、反向推理等。)


知识表示

知识表示从一般意义上?#33756;?#26159;将客观世界符号化、模型化。


它是认知科学、人工智能两个领域共同面对的问题,在认知科学里,它关系到人类如何储存和处理资料,在人工智能里,其主要目的是把人类知识表示成机器处理的数据结构,是为了让程序能够处理知识,进而达到甚至超越人类的智慧水平。


(在本次白皮书中,我们重点描述了知识表示形式(包括语义网络、本体表示等)和知识表示数据结构(包括RDF、PGM等)。)





 DataExa-Sati  认知计算平台


DataExa-Sati是一个高效实用的认知计算平台,基于自然语言处理、图存储计算、推理引擎、智能问答等技术,提供一套成熟的行业知识图谱构建体系,深度挖掘海量非结构、半结构化数据背后隐藏的价值,并进行精准的人机交互。


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