【目录】
▍现有大数据应用面临的挑战
▍行业知识图谱解决方案
▍案例：企业知识图谱的构建与应用
▍总结和展望
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【目录】
知识聚集与挖掘
知识抽象与可视化
找到最想要的信息
提供最全面的摘要
发现知识深度和广度
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知识图谱是一系列结构化数据的处理方法，它涉及知识的提取、
表示、存储、检索等诸多技术。从渊源上讲，它是知识表示与推
理、数据库、信息检索、自然语言处理等多种技术发展的融合。
但传统的知识处理方法，在实际的工程应用，特别是互联网应用
中，面临实施成本高、技术周期长、熟悉该类技术的人才缺乏、
基础数据不足等诸多现实制约。实战中的知识图谱，需要充分利
用成熟的工业技术，不拘泥于特定的工具和方法，特别是不盲目
追求标准化、技术的先进性或者新颖性，以实际的业务出发，循
序渐进推进工程的实施。在本教程中，我们首先回顾知识图谱从
理念到工程逐步落地的发展历程，梳理各技术与知识图谱应用的
关系。然后，我们结合工程上具体的实例，来展示知识图谱的核
心理念和技术如何在成本约束下实施，包括结构化数据生成，可
维护的知识结构，海量知识的数据库管理，和多层次的语义检索
等。
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AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-理解短文本 共211页.pdf
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问答系统概述
•问答系统能够更为准确地理解以自然语言形式描述的用户提问，并通过
检索异构语料库或问答知识库返回简洁、精确的匹配答案 。
•相对于搜索引擎，问答系统能更好地理解用户提问的真实意图 , 同时更
有效地满足用户的信息需求。
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AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-图数据可视化辅助关联分析实践 共21页.pdf
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AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-问答与知识图谱 共91页.pdf
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4.68MB
AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-小i机器人在中文语义开放平台的研究与进展 共29页.pdf
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AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-医疗保健分析知识图谱 共56页.pdf
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22.91MB
AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-云知生-从语义到语用 共17页.pdf
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