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构建知识图谱的第一步就是本体（ontology）。本体是知识图谱的模型，是对构成知识图谱的数据一种模式约束。构建本体时，由和垂直领域专家合作完成。构建本体的输入包括领域知识、术语词典、专家的人工经验等。输出包括构成知识图谱的实体类别，以及类别之间的关系，特定类别的实体需要具备的属性集合等等。
通过模式学习等手段，自动从文档中抽取典型模式，辅助人工设计本体，提高本体设计效率
→本体管理平台
→本体设计
针对结构化、半结构化输入数据，提供插件化、配置化、可扩展的信息抽取模块，结合相应的配置及源数据，自动完成信息抽取过程。对于非结构化数据，提供实体关系标注、模型训练发布功能，可通过算法模型自动抽取相应的三元组信息。
AI算法半监督学习：
→命名实体识别
→关系抽取模型
→半监督、迁移学习技术
→模式学习
经过信息抽取后的数据，需要结合已定义本体进行知识映射，完成内部知识的统一表示。统一的内部表示方便于多源知识融合、知识图谱应用的推理等。
通过配置化、自定义接口方式，完成信息抽取结果与定义本体之间的知识映射，实现知识的内部统一表示。
·知识表示——RDF
业务通用框架，可以用各种不同的格式表示，如XML、N-Triples、N3、JSON-LD等
·知识表示——RDFS
提供了一个用于描述RDFresources的属性（properties）和类型（classes）的术语表（vocabulary
提供多种实体对齐方法，同时支持分组索引、实体聚合机制，可完成大规模数据的知识融合。同时，支持自定义模式完成个性化的实体对齐融合方法。对于对齐融合后的结果，提供验证机制保证融合结果的质量。
通过配置化、自定义接口方式，完成实体对齐与融合过程，实现多源异构数据的有效融合互补，获得全面丰富的知识图谱。
→配置化方式、可自定义接口
→预置分组索引策略
→预置多种实体聚合方法
→提供验证流程，保证融合结果质量
提供知识图谱查询服务接口，方便知识图谱应用直接调用。提供可视化服务，通过人机交互方式，可以快速的查询拓展实体及关系信息。
通过查询接口服务知识图谱应用，同时提供可视化界面，支持便捷的可视化查询与展示功能。
→搜索与可视化展示
→灵活的查询接口
汽车知识图谱驱动业务技术变革
针对汽车这种属性很多的实体领域，汽车知识图谱可以有非常好的应用。将不同品牌不同型号的汽车产品信息整合，为消费者提供全面的导购地图。
在售前场景中，消费者经常关心的询价、比价、保养、配置参数、性能比较等问题，同时，能够给用户引导推荐指定车型的突出特性，比如科技、安全性等。我们通过构建汽车领域的知识图谱，搭建基于知识图谱的多轮对话系统。可以分析用户话语中的实体和关系，根据实体和关系进行知识图谱的查询和推理，根据结果选择相应的对话策略。
图谱应用
医学知识图谱构建技术与研究
不同医生诊断习惯不同，可能对相同病症给出同样的治疗方法，也可能完全不同。利用知识图谱的能力，可以从海量的临床案例中提炼成为知识，最终转化为“机器思维”。同时聚合核心医学概念，全方位的医疗生态圈知识，打造真正的智慧医疗。
智能高效的政务知识服务
政务领域存在多源海量政策文档，利用知识图谱可以聚合政策信息，提供统一的数据访问视图，支撑高效政务搜索和问答，提升政务处理效率。
通向人工智能之路的能源
油气勘探开发过程中会产生多种形式的海量数据，这些数据被油气公司视为最珍贵的数据资产。利用知识图谱有效聚合这些多源异构数据，助力油气行业实现数字化和智能化转型。
基于勘探知识图谱可以提供丰富的油气应用，例如语义搜索、油藏类比、油气知识推荐，支撑油气勘探开发增储上产、降本增效。
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知识图谱服务基础知识
知识图谱服务简介
知识图谱API参考
知识图谱服务的终端节点参考
知识图谱部署实施及专家服务
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