可视化展示

通过知识抽取、深度学习、语义分析等技术对海量多源异构数据进行融合,将庞大复杂的数据通过图谱的方式进行可视化展现,帮助用户更好地理解数据、展示数据、应用数据,更好地进行知识表示、知识访问和知识推理

联系我们

文本识别、多源异构数据整合

通过分词、形态处理、实体识别、语义分析等方式将海量文本数据形成可以使用的结构化数据,通过规则选择与三元组选取,构成基于主体、主体属性、属性值的主体,并建立主体间的关系

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

  • 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