可視化構(gòu)建知識圖譜,所見即所得,0代碼知識構(gòu)建模式。只需通過簡單的拖拽操作即可輕松完成知識圖譜的構(gòu)建任務(wù),極大的降低圖譜構(gòu)建難度,對使用者的技術(shù)要求
系統(tǒng)預(yù)置大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽取、三元組抽取構(gòu)建模型,可供用戶自由選擇、靈活組合使用。滿足用戶不同應(yīng)用場景、不同領(lǐng)域圖譜的快速構(gòu)建的需求
覆蓋本體設(shè)計、知識抽取、知識融合、圖數(shù)據(jù)管理、應(yīng)用發(fā)布等全流程功能,同時,支持多種格式文件,具有較好的兼容性。滿足跨平臺、多用戶協(xié)同使用的需求
通過項目管理將技術(shù)與業(yè)務(wù)有機結(jié)合,實現(xiàn)知識圖譜的有效分工。使設(shè)計人員輕松駕馭圖譜構(gòu)建,更專注于圖譜業(yè)務(wù)的設(shè)計優(yōu)化,而技術(shù)人員無需參與重復(fù)性的基礎(chǔ)工作
可視化Schema設(shè)計
“以圖構(gòu)圖”設(shè)計模式
“自動化”信息抽取
智能化圖譜構(gòu)建
預(yù)置基礎(chǔ)服務(wù)
圖探索
“0代碼”構(gòu)建圖譜
一鍵式圖譜生成
“低難度”構(gòu)建圖譜
可視化數(shù)據(jù)映射
智能派單主要面向智能客服、智能運維等應(yīng)用場景中的工單的派發(fā),通過對目標派發(fā)工單內(nèi)容包括工單標題、訴求地址、工單內(nèi)容、訴求目的等信息進行語義理解分析,識別關(guān)鍵信息內(nèi)容,系統(tǒng)自動識別,智能推算預(yù)判工單處置部門,推薦工單派發(fā)部門并給出推薦單位預(yù)測值,輔助業(yè)務(wù)人員快速實現(xiàn)工單的派發(fā)
通過運用關(guān)鍵詞提取、詞向量表達、地址抽取、相似度計算等技術(shù),結(jié)合知識圖譜對事件的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析。以事件為中心,從時間、空間、地理位置等多維構(gòu)建分析模型。真正實現(xiàn)“一人多訴、同人同訴、多人同訴”等事件的合一處置,居民關(guān)心的同訴事件的優(yōu)先處理
通過對目標工單文本內(nèi)容進行語義理解分析,識別關(guān)鍵地址命名實體,從而實現(xiàn)系統(tǒng)自動從文本數(shù)據(jù)中抽取出工單內(nèi)容中的地址信息。后續(xù)用戶可實現(xiàn)工單的地圖標注,及投訴事件的區(qū)域熱度分析等
在城市大腦個性化推薦中,以“我”為中心整合服務(wù)資源并進行個性化定制,通過知識圖譜分析用戶行為習(xí)慣和環(huán)境信息,使用圖嵌入、圖路徑分析、社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法等方法,智能推送用戶關(guān)注度高、關(guān)聯(lián)性強的信息,主動提供服務(wù)
通過構(gòu)建,設(shè)計知識圖譜問答(KBQA)系統(tǒng),支持多實體多跳(Multi-hop)匹配和推理?;谀X庫知識圖譜組件和腦庫時空構(gòu)建組件將空間和非空間數(shù)據(jù)結(jié)合,實現(xiàn)空間推理。通過知識圖譜語義問答和GIS的結(jié)合,將位置和相應(yīng)的屬性精準返回,實現(xiàn)知識和地圖的可訪問及互操作,為城市服務(wù)提供便捷
基于多年政務(wù)行業(yè)積累,為政務(wù)用戶提供分析預(yù)警模型,圍繞居民基礎(chǔ)信息、被訴主體信息、工單信息等,分析城市事件發(fā)展趨勢、規(guī)律、特點等,城市事件的周期性、趨勢性變化,對熱點輿情、突發(fā)事件進行實時預(yù)警研判。真正實現(xiàn)“主動處置、未訴先辦”的目標
城市知識圖譜覆蓋設(shè)備、承載物、管理、事件、領(lǐng)域和規(guī)則等概念,構(gòu)建城市多領(lǐng)域知識底座,用于處理城市服務(wù)和城市治理問題。例如當(dāng)發(fā)生占用消防車道事件時,消防通道傳感器記錄相關(guān)信息,并進行報警。同時,將涉事車輛相關(guān)信息反饋給管理部門,業(yè)務(wù)人員再根據(jù)地址區(qū)域、規(guī)章等信息對違章停車事件快速干預(yù)處理。相關(guān)構(gòu)建和應(yīng)用研究方法被CCKS2021收錄3