KGB知识图谱在企业活动中能够实现哪些运用

2019-12-9 16:45:59 956

0 知识图谱技术和传统的知识管理相比，其分析文本数据和关系的能力实现了大的跨越。在具体的企业活动过程中，知识图谱的运用也将实现传统知识管理的一些功能盲区，扩展企业对收集信息的应用，降低企业在知识处理和分析方面的人力和物力投入。今天灵玖来为大家介绍一下知识图谱在企业活动中的经典运用场景。企业决策：如果企业的产品和销售规模较大，那么从产品的生产到销售要经历各种复杂环节。在将这些产品进行直接分配时，这些产品的分配量和分配时间等数据均需要经过仔细考量，同时还需结合当时的消费实况进行及时调整。这个分析过程中，数据多是非标准数据，实现这些数据分析将成为一个巨大的工作量，如果采用知识图谱技术实现非结构数据分析，将直接提高企业的生产效率和资源分配率。定位客户：无论是在售前寻找和筛选潜在客户,还是在售中与有意向的客户进行交谈,还是在售后对客户态度进行分析统计,对客户的分析和定位都十分重要。知识图谱能够基于人工智能技术，理解客户的意图,根据业务场景的需求,制定和品牌以及产品属性相关的知识图谱来进行细粒度的语义分析。例如,根据各大社交论坛中的用户评价,分析产品获得的及时反馈。对各种用户评价和用户信息进行语义分析，有利于企业更准确的定位客户。产品扩展：产品研发,通常需要阅读海量的专利文献、用户档案、用户评价、产品说明手册等文档,找出其中的知识点也十分重要。这个过程可以使用知识图谱。比如，在研发新药的过程中,借助于知识图谱, 可以结合病人信息、用药史、服药效果、症状这些知识点进行对比分析统计,开展新药研发。在研发新的保健产品的过程中,可以针对互联网的各种评价分析统计,得到用户群体对每一个产品功能维度的看法。 KGB知识图谱功能文档解析 KGB知识图谱引擎，可轻松解析多种格式与版本文档：TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等。尤其是PDF文件，可直接解析输出为word格式文件，保留文件中表格与文字格式等重要信息。对于图片信息，OCR可自动识别并抽取图片中的文字信息。知识抽取 KGB知识图谱引擎，可从结构化表格与非结构化文本中自适应识别并抽取关键知识（主体、客体、时间、地点、金额、条款等），准确率高达90%，实现知识的快速生成。知识关联 KGB知识图谱引擎深入挖掘知识关联，将一个个知识实体链接为具有完整意义的知识事实。并具有强大的知识推理能力，推理出暗含的知识与结论，丰富知识图谱。知识较验 KGB知识图谱加工厂能够对知识质量智能校验，包括对多种知识错误与冲突进行自动智能核查与修正，更有知识工程师进行知识精准校验，保证知识图谱的准确性。 KGB知识图谱特色 1、跨领域可扩展知识图谱加工厂具有通用的图谱构建引擎。知识抽取、知识关联与质量核查过程不依赖特定业务知识，结合用户知识图谱构建的需求，可以快速构建用户领域知识图谱。 2、知识质量智能核查知识图谱加工厂实现对多种知识错误与冲突的智能核查与校验，并对知识库进行实时自动更新，保证知识图谱准确性。 3、人机结合的服务知识图谱加工场人机构成：90%机器+10%的人工，只需要提供语料，就可以快速得到对应的知识图谱构建成果。 0
2019-12-9 16:45:59　　评论淘帖0 举报相关推荐 • KGB知识图谱技术能够解决哪些行业痛点？ 2094 • 知识图谱在工程应用中的关键技术、应用及案例 15 • 知识图谱在推荐系统中可能的应用价值 5760 • KGB知识图谱基于传统知识工程的突破分析 2793 • 知识图谱：知识图谱的典型应用 1931 • 知识图谱相关应用 2013 • KGB知识图谱帮助金融机构进行风险预判 2145 • 知识图谱 506 • NLPIR系统KGB知识图谱技术助力大数据深度挖掘 1339 • KGB知识图谱通过智能搜索提升金融行业分析能力 1549