| 推薦機(jī)構(gòu)： | 項(xiàng)目階段： | 所屬領(lǐng)域： |
| 知識產(chǎn)權(quán)情況：專利、新技術(shù) | 技術(shù)交易方式： | 意向交易額： |
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| 推薦機(jī)構(gòu) | 推薦人 | ||
| 委托機(jī)構(gòu) | 技術(shù)經(jīng)理人 | ||
| 項(xiàng)目名稱 | 全球泛目標(biāo)知識圖譜 | 項(xiàng)目持有人 | |
| 知識產(chǎn)權(quán)情況 | 專利、新技術(shù) | ||
| 項(xiàng)目所屬領(lǐng)域 | |||
| 項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn) | |||
| 原理路線 | 全球泛目標(biāo)知識圖譜系統(tǒng)旨在從多來源雜亂數(shù)據(jù)中提取信息，針對各類型目標(biāo)形成結(jié)構(gòu)化、精確、全面、廣泛關(guān)聯(lián)認(rèn)知，構(gòu)建專題圖譜多角度透視知識譜系，關(guān)聯(lián)、支持面向行業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘分析。系統(tǒng)主要包含數(shù)據(jù)采集模塊、泛目標(biāo)數(shù)據(jù)管理模塊、多源數(shù)據(jù)融合模塊、專題圖譜模塊，具備數(shù)據(jù)采集能力、海量目標(biāo)數(shù)據(jù)管理能力、異構(gòu)信息融合能力、復(fù)雜數(shù)據(jù)抽取能力、專題圖譜構(gòu)建能力和領(lǐng)域應(yīng)用支撐能力。 一、技術(shù)特點(diǎn) 數(shù)據(jù)采集能力：主要指從互聯(lián)網(wǎng)開源數(shù)據(jù)的采集，目前具備社交/應(yīng)用、新聞/門戶站點(diǎn)、開源知識庫、通用/專用搜索引擎等4大類數(shù)據(jù)源的采集能力。 數(shù)據(jù)管理能力：目前系統(tǒng)的管理數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá)到百億級別，主要數(shù)據(jù)包含實(shí)體目標(biāo)數(shù)據(jù)、社交言論數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等。 異構(gòu)信息融合能力：提供普適存儲及語義表達(dá)模型，能夠描述各類型泛在目標(biāo)及其各類屬性。將爬取、抽取的各類型數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為同一結(jié)構(gòu)、同一語義數(shù)據(jù)，清除重復(fù)、錯誤數(shù)據(jù)，形成對單個目標(biāo)多維度全面刻畫。 復(fù)雜數(shù)據(jù)抽取能力：針對行業(yè)文件、新聞報道、言論內(nèi)容等半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，利用自然語言處理技術(shù)，提取人物、機(jī)構(gòu)、事件等目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的各類屬性信息，目前針對命名實(shí)體抽取的準(zhǔn)確率在80%以上，召回率在90%以上。 專題圖譜構(gòu)建能力：針對某國家、機(jī)構(gòu)、事件、領(lǐng)域，全面歸集關(guān)聯(lián)目標(biāo)信息，清晰梳理目標(biāo)譜系及關(guān)聯(lián)，形成可視化、交互式分析報告。 二、應(yīng)用范圍 1.定制數(shù)據(jù)采集和可視化展示：根據(jù)業(yè)務(wù)單位的要求，結(jié)合目前項(xiàng)目具備的數(shù)據(jù)采集能力，針對性制定所需數(shù)據(jù)的采集渠道。 2.行業(yè)數(shù)據(jù)分析：不同領(lǐng)域的行業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，挖掘有效信息，提高數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化率。 3.企業(yè)數(shù)據(jù)處理：當(dāng)前企業(yè)擁有大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)往往存儲在系統(tǒng)中，結(jié)構(gòu)之間差異性加大，形成了難以進(jìn)行統(tǒng)一管理的“蜘蛛網(wǎng)”，可以幫助其建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺，便于統(tǒng)一維護(hù)管理，提供“一站式”的數(shù)據(jù)訪問服務(wù)。 三、效益分析 越來越多的行業(yè)或者企業(yè)積累了規(guī)模可觀的大數(shù)據(jù)，但是很多時候這些數(shù)據(jù)非但沒有創(chuàng)造價值，還成為了一筆負(fù)資產(chǎn)。這一現(xiàn)象的根本原因在于，當(dāng)前的機(jī)器缺乏諸如知識圖譜這樣的背景知識，機(jī)器理解大數(shù)據(jù)的手段有限，限制了大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)與精細(xì)分析，從而大大降低了大數(shù)據(jù)的潛在價值。知識圖譜的第二個的應(yīng)用是智慧搜索。下一代智慧搜索對機(jī)器認(rèn)知智能提出了需求。知識圖譜的的第三個應(yīng)用是智能推薦和智能解釋。 | ||
| 項(xiàng)目階段 | |||
| 市場應(yīng)用與前景 | |||
| 技術(shù)交易方式 | |||
| 意向交易額 | |||
| 備注 | |||
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