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智能知識圖譜產(chǎn)品功能
智能構建平臺 
支持知識圖譜全流程的
快速設計與靈活構建
智能圖析挖掘 
多種圖譜分析挖掘算法，
助力知識發(fā)現(xiàn)
智能知識問答
結合自然語言理解能力自動解析出問題答案，呈現(xiàn)多維度業(yè)務知識
失效歸因分析 
便捷準確地定位失效故障原因，
有效提升質量管理能力
智能構建平臺，支持多源數(shù)據(jù)管理與圖譜構建
針對傳感器、OA系統(tǒng)、經(jīng)營性數(shù)據(jù)、專家規(guī)則、統(tǒng)計報表等各類結構化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自動映射式構建；針對研報、財報、百科、新聞、 公告等非結構化文件，實現(xiàn)基于自然語言處理技術和OCR技術的智能抽取、語義分析與模型構建，實現(xiàn)的抽取式構建
智能圖析挖掘，提供圖計算與圖算法應用
圖遍歷
廣度優(yōu)先遍歷，深度優(yōu)先遍歷
路徑計算
節(jié)點間的路徑搜索，包括最短路徑，路徑搜索器 Dijkstra Floyd
統(tǒng)計計算
標簽統(tǒng)計，關系統(tǒng)計，屬性統(tǒng)計，三角形計數(shù)統(tǒng)計， 標簽云，關鍵詞云等
路徑探尋
給定兩個或多個節(jié)點，發(fā)現(xiàn)他們之間的關聯(lián)關系。
中心度分析
中心度分析，PageRank等
群體分析
全圖分析，社區(qū)發(fā)現(xiàn)（標簽傳播、隨機游走等），最大流算法。
智能知識問答，直擊答案知識溯源一秒解惑
知識圖譜作為知識融合的載體，所有知識點被具有語義信息的邊所關聯(lián)。從問句到知識圖譜的知識點的匹配關聯(lián)過程中,可以用到大量其關聯(lián)節(jié)點的關聯(lián)信息。這種關聯(lián)信息讓問句的語義理解更加精確。
失效歸因分析，自動定位原因和解決方案
基于知識圖譜技術，將過往積累的設備和產(chǎn)品失效知識如FMEA、FTA、FA等構建關系圖譜，實現(xiàn)智能故障診斷和失效歸因分析，以降低故障帶來的損失，并形成專家經(jīng)驗。
先進的深度語義理解技術，圖譜問答更準確
針對客戶所在行業(yè)，應用行業(yè)語言模型和領域語料庫，采用國內領先的NLP訓練模型，助力海量數(shù)據(jù)的自動化抽取和構建，深度分析用戶意圖，結合圖譜探索，給出更準確的回答。
中文分詞是計算機根據(jù)語義模型自動將漢字串切分為符合人類語義理解的詞匯，并進一步運用詞性標注 POS 技術自動識別相應的詞性。
對專有名詞進行識別，如人名、地名、時間等，可根據(jù)用戶行業(yè)進行定制，對領域專有名詞進行識別。
通過分析詞語之間的搭配與依存關系來解釋句法結構，使計算機模擬人類理解句子語義。
綜合考慮詞頻、詞性、詞語位置等特征因子，提取重要信息形成語義標簽，并計算出每個標簽的重要程度。
更完備的知識圖譜全生命周期構建與管理
行業(yè)內首次實現(xiàn)了知識圖譜全流程的構建、應用和管理，實現(xiàn)一體化的圖譜模式設計，全面的輔助客戶進行圖譜的管理、權限控制、任務調度。
獨創(chuàng)的基于知識圖譜的專家經(jīng)驗知識庫構建
將知識圖譜技術應用于制造業(yè)的質量管理體系中，實現(xiàn)對失效相關的文檔資料中的知識和經(jīng)驗圖譜化，并首次實現(xiàn)知識與知識、知識與人、知識在時間維度上的多維度連接，將無序的知識有序地關聯(lián)起來。
自研系統(tǒng)具有更強的兼容性與擴展性
達觀知識圖譜已獲得軟件著作權與PCT專利授權，已針對多模態(tài)知識表示和存儲、高可用冗余架構、分布式存儲架構、國產(chǎn)化支持等做了向上與向下兼容優(yōu)化處理，最大限度地滿足系統(tǒng)要求。同時針對知識圖譜基礎平臺具有更強的二次開發(fā)能力，系統(tǒng)調整更加靈活、快速。
入選科技創(chuàng)新榜單，榮獲國內外技術競賽大獎
戰(zhàn)支“智能爭鋒”語言信息處理競賽冠軍
戰(zhàn)略支援部隊2019 年舉辦的“智能爭鋒杯”智能語言信息處理大賽，達觀數(shù)據(jù)在4個比賽科目中獲總成績第一名
CCKS 中國知識圖譜與語義計算大賽亞軍
中國中文信息學會語言與知識計算專委會發(fā)起的面向全國研究人員的年度評測，達觀數(shù)據(jù)憑借在語義理解領域出色的技術實力，獲得CCKS 2019“公眾公司公告信息抽取”大賽任務亞軍
EMI黑客馬拉松算法競賽國際冠軍
參加EMI在英國倫敦舉辦的國際推薦算法黑客馬拉松競賽，開發(fā)的推薦系統(tǒng)預測精度力壓劍橋、牛津、密歇根大學等知名團隊，以優(yōu)異的效果榮獲冠軍。
KDD CUP 數(shù)據(jù)競賽國際亞軍
參加國際計算機學會ACM主辦的全球最高級別的ACM KDD-Cup國際數(shù)據(jù)競賽，開發(fā)的社交網(wǎng)絡推薦算法，在全球1000支競賽隊伍中榮獲亞軍，創(chuàng)大陸企業(yè)15年來的歷史最好成績
擁有數(shù)百項論文、技術發(fā)明專利及軟件著作權
知識圖譜應用場景
故障分析與質量風險控制
通過對關鍵設備運行參數(shù)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)建模，對產(chǎn)品失效知識解析構建關系圖譜，快速精準定位故障原因，實現(xiàn)智能故障診斷和失效歸因分析，形成專家經(jīng)驗，有效降低故障損失，提升質量風險控制能力。
文檔知識庫與輔助知識獲取
通過運用NLP自然語言解析技術，結合半自動校驗平臺、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)實現(xiàn)文本知識到結構化知識提煉全流程方案，提升知識獲取、解析效率，降低知識管理運營成本。
智能風控與智能營銷
通過內外部數(shù)據(jù)源解析融合，構建金融知識圖譜及多場景業(yè)務模型，實現(xiàn)智能風控與智能營銷，提升金融風控能力與運營效率。
知識圖譜應用案例
某運營商集團基于知識圖譜的智能制度審計
利用知識圖譜、語義理解等AI技術，充分挖掘制度規(guī)范的關聯(lián)性及層次性，實現(xiàn)制度審計能力，并開展制度間一致性校驗和制度沖突點檢查，此外通過建立制度推薦機器人，實現(xiàn)制度智能搜索和相關推薦
某頭部電池制造公司基于知識圖譜故障分析
通過失效知識圖譜技術，將過往積累的設備和產(chǎn)品失效知識如FMEA、FTA、FA等構建關系圖譜，實現(xiàn)基于知識圖譜的智能故障診斷和失效歸因分析
中船重工某所基于知識圖譜的數(shù)據(jù)分析平臺
分析軍用知識圖譜典型的在軍事應用場景及和功能需求，研制面向典型軍事智能應用的知識圖譜構建、演化和推理平臺，設計基于知識圖譜的知識管理平臺
智能知識圖譜平臺
達觀知識圖譜，基于客戶的多源異構數(shù)據(jù)整合構建知識中臺，為客戶量身打造基于知識圖譜的數(shù)據(jù)智能化應用，為制造、政務等行業(yè)客戶提供業(yè)務場景智能升級服務
智能知識圖譜產(chǎn)品功能
智能構建平臺
支持知識圖譜全流程的快速設計與靈活構建
智能圖析挖掘
多種圖譜分析挖掘算法，助力知識發(fā)現(xiàn)
智能知識問答
結合自然語言理解能力自動解析出問題答案，呈現(xiàn)多維度業(yè)務知識
失效歸因分析
便捷準確地定位失效故障原因，有效提升質量管理能力
智能構建平臺
支持多源數(shù)據(jù)管理與圖譜構建
針對傳感器、OA系統(tǒng)、經(jīng)營性數(shù)據(jù)、專家規(guī)則、統(tǒng)計報表等各類結構化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自動映射式構建；針對研報、財報、百科、新聞、公告等非結構化文件，實現(xiàn)基于自然語言處理技術和OCR技術的智能抽取、語義分析與模型構建，實現(xiàn)的抽取式構建
智能圖析挖掘
提供圖計算與圖算法應用
圖遍歷
廣度優(yōu)先遍歷，深度優(yōu)先遍歷
路徑計算
節(jié)點間的路徑搜索，包括最短路徑，路徑搜索器 Dijkstra Floyd
統(tǒng)計計算
標簽統(tǒng)計，關系統(tǒng)計，屬性統(tǒng)計，三角形計數(shù)統(tǒng)計， 標簽云，關鍵詞云等
路徑探尋
給定兩個或多個節(jié)點，發(fā)現(xiàn)他們之間的關聯(lián)關系
中心度分析
中心度分析，PageRank等
群體分析
全圖分析，社區(qū)發(fā)現(xiàn)（標簽傳播、隨機游走等），最大流算法
智能知識問答
直擊答案知識溯源一秒解惑
知識圖譜作為知識融合的載體，所有知識點被具有語義信息的邊所關聯(lián)。從問句到知識圖譜的知識點的匹配關聯(lián)過程中,可以用到大量其關聯(lián)節(jié)點的關聯(lián)信息。這種關聯(lián)信息讓問句的語義理解更加精確
失效歸因分析
自動定位原因和解決方案
基于知識圖譜技術，將過往積累的設備和產(chǎn)品失效知識如FMEA、FTA、FA等構建關系圖譜，實現(xiàn)智能故障診斷和失效歸因分析，以降低故障帶來的損失，并形成專家經(jīng)驗
先進的深度語義理解技術
圖譜問答更準確
針對客戶所在行業(yè)，應用行業(yè)語言模型和領域語料庫，采用國內領先的NLP訓練模型，助力海量數(shù)據(jù)的自動化抽取和構建，深度分析用戶意圖，結合圖譜探索，給出更準確的回答
更完備的知識圖譜
全生命周期構建與管理
行業(yè)內首次實現(xiàn)了知識圖譜全流程的構建、應用和管理，實現(xiàn)一體化的圖譜模式設計，全面的輔助客戶進行圖譜的管理、權限控制、任務調度
獨創(chuàng)的基于知識圖譜的
專家經(jīng)驗知識庫構建系統(tǒng)
將知識圖譜技術應用于制造業(yè)的質量管理體系中，實現(xiàn)對失效相關的文檔資料中的知識和經(jīng)驗圖譜化，并首次實現(xiàn)知識與知識、知識與人、知識在時間維度上的多維度連接，將無序的知識有序地關聯(lián)起來
自研系統(tǒng)具有
更強的兼容性與擴展性
達觀知識圖譜已獲得軟件著作權與PCT專利授權，已針對多模態(tài)知識表示和存儲、高可用冗余架構、分布式存儲架構、國產(chǎn)化支持等做了向上與向下兼容優(yōu)化處理，最大限度地滿足系統(tǒng)要求。同時針對知識圖譜基礎平臺具有更強的二次開發(fā)能力，系統(tǒng)調整更加靈活、快速
入選科技創(chuàng)新榜單
榮獲國內外技術競賽大獎
戰(zhàn)支“智能爭鋒”語言信息處理競賽冠軍
戰(zhàn)略支援部隊2019年舉辦的“智能爭鋒杯”智能語言信息處理大賽，達觀數(shù)據(jù)在4個比賽中獲總成績第一名
CCKS 中國知識圖譜與語義計算大賽亞軍
中國中文信息學會語言與知識計算專委會發(fā)起的面向全國研究人員的年度評測，達觀數(shù)據(jù)憑借在語義理解領域出色的技術實力，獲得 CCKS 2019“公眾公司公告信息抽取”大賽任務亞軍
EMI黑客馬拉松算法競賽國際冠軍
參加 EMI 在英國倫敦舉辦的國際推薦算法黑客馬拉松競賽，開發(fā)的推薦系統(tǒng)預測精度力壓劍橋、牛津、密歇根大學等知名團隊，以優(yōu)異的效果榮獲冠軍
KDD CUP 數(shù)據(jù)競賽國際亞軍
參加國際計算機學會 ACM 主辦的全球最高級別的 ACM KDD-Cup 國際數(shù)據(jù)競賽，開發(fā)的社交網(wǎng)絡推薦算法，在全球1000支競賽隊伍中榮獲亞軍，創(chuàng)大陸企業(yè)15年來的歷史最好成績
擁有數(shù)百項論文、技術發(fā)明專利
及軟件著作權
知識圖譜應用場景
故障分析與質量風險控制
通過對關鍵設備運行參數(shù)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)建模，對產(chǎn)品失效知識解析構建關系圖譜，快速精準定位故障原因，實現(xiàn)智能故障診斷和失效歸因分析，形成專家經(jīng)驗，有效降低故障損失，提升質量風險控制能力。
文檔知識庫與輔助知識獲取
通過運用NLP自然語言解析技術，結合半自動校驗平臺、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)實現(xiàn)文本知識到結構化知識提煉全流程方案，提升知識獲取、解析效率，降低知識管理運營成本。
智能風控與智能營銷
通過內外部數(shù)據(jù)源解析融合，構建金融知識圖譜及多場景業(yè)務模型，實現(xiàn)智能風控與智能營銷，提升金融風控能力與運營效率。
知識圖譜應用案例
某運營商集團基于知識圖譜的智能制度審計
利用知識圖譜、語義理解等AI技術，充分挖掘制度規(guī)范的關聯(lián)性及層次性，實現(xiàn)制度審計能力，并開展制度間一致性校驗和制度沖突點檢查，此外通過建立制度推薦機器人，實現(xiàn)制度智能搜索和相關推薦
某頭部電池制造公司基于知識圖譜故障分析
通過失效知識圖譜技術，將過往積累的設備和產(chǎn)品失效知識如FMEA、FTA、FA等構建關系圖譜，實現(xiàn)基于知識圖譜的智能故障診斷和失效歸因分析
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