教育知识图谱

知识图谱作为一种技术体系,是大数据时代知识工程的代表性进展。知识图谱可以用于将文献、知识可视化,绘制成直观且关系紧密的知识网络,帮助研究者更好地理解知识、运用知识、推理知识。具体可以应用到知识图谱勘误、知识图谱补全、知识图谱去噪等场景

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知识可视化

通过自动抓取整合海量多源异构数据,生成包含实体、实体属性与实体间关系的可视化图谱,支持多种交互、探索概念关系、挖掘隐式信息。有助于研究人员快速了解和预测前沿科研动态,有助于在复杂的科研信息中开辟新的未知领域
直观展现的可视化图像不仅可以挖掘、分析和显示该领域知识、联系、历史路径和发展前沿,还可以为后续选题和研究走向提供合理化建议

知识推理

相比于传统知识中非结构化表达的形式,知识图谱以结构化的方式表达知识,将事物的属性以及事物之间的语义关系显式地表示出来;相比于结构化表达的形式,知识图谱中事物的属性以及事物之间的联系以三元组的形式刻画,更加简洁直观、灵活丰富。
面向知识图谱的知识推理由于知识图谱自身实例为主导的特征,不局限于本体主要的概念层面的抽象推理,可以有更具体化的推理方法。除了知识图谱补全与去噪,知识推理在垂直搜索、智能问答、机器翻译等领域也发挥了重要作用。

学科教研知识图谱

将交互学科涉及的知识点及其相互关系的建立就需要耗费专业教师大量的时间,以及对应题目的知识点标注,这些工作无穷无尽且、效率低下、耗资昂贵且准确率不高
通过知识图谱将多源异构数据整合,构建出简单易用的学科知识图谱,帮助教师掌握动态、关联的学科信息,有助于因材施教,提高教研效率

  • 全面的企业数据
  • 可靠的应用数据
  • 多维的风险数据
  • 可视的关联关系
  • 多维的视图展示
  • 多元的平台应用
  • 精准的查找方式
  • 便捷的检索方式
  • 专业的解决方案
  • 数据清洗

    数据采集、预处理;知识结构化与数据融合

  • 图谱构建

    实体构建、实体属性挖掘、实体关系识别与链接、知识推理

  • 场景应用

    多种展现形式、智能信息挖掘模块、关系挖掘