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智能知識(shí)圖譜產(chǎn)品功能
智能構(gòu)建平臺(tái) 
支持知識(shí)圖譜全流程的
快速設(shè)計(jì)與靈活構(gòu)建
智能圖析挖掘 
多種圖譜分析挖掘算法，
助力知識(shí)發(fā)現(xiàn)
智能知識(shí)問答
結(jié)合自然語言理解能力自動(dòng)解析出問題答案，呈現(xiàn)多維度業(yè)務(wù)知識(shí)
失效歸因分析 
便捷準(zhǔn)確地定位失效故障原因，
有效提升質(zhì)量管理能力
智能構(gòu)建平臺(tái)，支持多源數(shù)據(jù)管理與圖譜構(gòu)建
針對(duì)傳感器、OA系統(tǒng)、經(jīng)營(yíng)性數(shù)據(jù)、專家規(guī)則、統(tǒng)計(jì)報(bào)表等各類結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)映射式構(gòu)建；針對(duì)研報(bào)、財(cái)報(bào)、百科、新聞、 公告等非結(jié)構(gòu)化文件，實(shí)現(xiàn)基于自然語言處理技術(shù)和OCR技術(shù)的智能抽取、語義分析與模型構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)的抽取式構(gòu)建
智能圖析挖掘，提供圖計(jì)算與圖算法應(yīng)用
圖遍歷
廣度優(yōu)先遍歷，深度優(yōu)先遍歷
路徑計(jì)算
節(jié)點(diǎn)間的路徑搜索，包括最短路徑，路徑搜索器 Dijkstra Floyd
統(tǒng)計(jì)計(jì)算
標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)，關(guān)系統(tǒng)計(jì)，屬性統(tǒng)計(jì)，三角形計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)， 標(biāo)簽云，關(guān)鍵詞云等
路徑探尋
給定兩個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)他們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)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(biāo)簽傳播、隨機(jī)游走等），最大流算法。
智能知識(shí)問答，直擊答案知識(shí)溯源一秒解惑
知識(shí)圖譜作為知識(shí)融合的載體，所有知識(shí)點(diǎn)被具有語義信息的邊所關(guān)聯(lián)。從問句到知識(shí)圖譜的知識(shí)點(diǎn)的匹配關(guān)聯(lián)過程中,可以用到大量其關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)信息。這種關(guān)聯(lián)信息讓問句的語義理解更加精確。
失效歸因分析，自動(dòng)定位原因和解決方案
基于知識(shí)圖譜技術(shù)，將過往積累的設(shè)備和產(chǎn)品失效知識(shí)如FMEA、FTA、FA等構(gòu)建關(guān)系圖譜，實(shí)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(yàn)。
先進(jìn)的深度語義理解技術(shù)，圖譜問答更準(zhǔn)確
針對(duì)客戶所在行業(yè)，應(yīng)用行業(yè)語言模型和領(lǐng)域語料庫(kù)，采用國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的NLP訓(xùn)練模型，助力海量數(shù)據(jù)的自動(dòng)化抽取和構(gòu)建，深度分析用戶意圖，結(jié)合圖譜探索，給出更準(zhǔn)確的回答。
中文分詞是計(jì)算機(jī)根據(jù)語義模型自動(dòng)將漢字串切分為符合人類語義理解的詞匯，并進(jìn)一步運(yùn)用詞性標(biāo)注 POS 技術(shù)自動(dòng)識(shí)別相應(yīng)的詞性。
對(duì)專有名詞進(jìn)行識(shí)別，如人名、地名、時(shí)間等，可根據(jù)用戶行業(yè)進(jìn)行定制，對(duì)領(lǐng)域?qū)Ｓ忻~進(jìn)行識(shí)別。
通過分析詞語之間的搭配與依存關(guān)系來解釋句法結(jié)構(gòu)，使計(jì)算機(jī)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(biāo)簽，并計(jì)算出每個(gè)標(biāo)簽的重要程度。
更完備的知識(shí)圖譜全生命周期構(gòu)建與管理
行業(yè)內(nèi)首次實(shí)現(xiàn)了知識(shí)圖譜全流程的構(gòu)建、應(yīng)用和管理，實(shí)現(xiàn)一體化的圖譜模式設(shè)計(jì)，全面的輔助客戶進(jìn)行圖譜的管理、權(quán)限控制、任務(wù)調(diào)度。
獨(dú)創(chuàng)的基于知識(shí)圖譜的專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)庫(kù)構(gòu)建
將知識(shí)圖譜技術(shù)應(yīng)用于制造業(yè)的質(zhì)量管理體系中，實(shí)現(xiàn)對(duì)失效相關(guān)的文檔資料中的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)圖譜化，并首次實(shí)現(xiàn)知識(shí)與知識(shí)、知識(shí)與人、知識(shí)在時(shí)間維度上的多維度連接，將無序的知識(shí)有序地關(guān)聯(lián)起來。
自研系統(tǒng)具有更強(qiáng)的兼容性與擴(kuò)展性
達(dá)觀知識(shí)圖譜已獲得軟件著作權(quán)與PCT專利授權(quán)，已針對(duì)多模態(tài)知識(shí)表示和存儲(chǔ)、高可用冗余架構(gòu)、分布式存儲(chǔ)架構(gòu)、國(guó)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(shí)針對(duì)知識(shí)圖譜基礎(chǔ)平臺(tái)具有更強(qiáng)的二次開發(fā)能力，系統(tǒng)調(diào)整更加靈活、快速。
入選科技創(chuàng)新榜單，榮獲國(guó)內(nèi)外技術(shù)競(jìng)賽大獎(jiǎng)
戰(zhàn)支“智能爭(zhēng)鋒”語言信息處理競(jìng)賽冠軍
戰(zhàn)略支援部隊(duì)2019 年舉辦的“智能爭(zhēng)鋒杯”智能語言信息處理大賽，達(dá)觀數(shù)據(jù)在4個(gè)比賽科目中獲總成績(jī)第一名
CCKS 中國(guó)知識(shí)圖譜與語義計(jì)算大賽亞軍
中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)語言與知識(shí)計(jì)算專委會(huì)發(fā)起的面向全國(guó)研究人員的年度評(píng)測(cè)，達(dá)觀數(shù)據(jù)憑借在語義理解領(lǐng)域出色的技術(shù)實(shí)力，獲得CCKS 2019“公眾公司公告信息抽取”大賽任務(wù)亞軍
EMI黑客馬拉松算法競(jìng)賽國(guó)際冠軍
參加EMI在英國(guó)倫敦舉辦的國(guó)際推薦算法黑客馬拉松競(jìng)賽，開發(fā)的推薦系統(tǒng)預(yù)測(cè)精度力壓劍橋、牛津、密歇根大學(xué)等知名團(tuán)隊(duì)，以優(yōu)異的效果榮獲冠軍。
KDD CUP 數(shù)據(jù)競(jìng)賽國(guó)際亞軍
參加國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)ACM主辦的全球最高級(jí)別的ACM KDD-Cup國(guó)際數(shù)據(jù)競(jìng)賽，開發(fā)的社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法，在全球1000支競(jìng)賽隊(duì)伍中榮獲亞軍，創(chuàng)大陸企業(yè)15年來的歷史最好成績(jī)
擁有數(shù)百項(xiàng)論文、技術(shù)發(fā)明專利及軟件著作權(quán)
知識(shí)圖譜應(yīng)用場(chǎng)景
故障分析與質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)控制
通過對(duì)關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)建模，對(duì)產(chǎn)品失效知識(shí)解析構(gòu)建關(guān)系圖譜，快速精準(zhǔn)定位故障原因，實(shí)現(xiàn)智能故障診斷和失效歸因分析，形成專家經(jīng)驗(yàn)，有效降低故障損失，提升質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)控制能力。
文檔知識(shí)庫(kù)與輔助知識(shí)獲取
通過運(yùn)用NLP自然語言解析技術(shù)，結(jié)合半自動(dòng)校驗(yàn)平臺(tái)、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)文本知識(shí)到結(jié)構(gòu)化知識(shí)提煉全流程方案，提升知識(shí)獲取、解析效率，降低知識(shí)管理運(yùn)營(yíng)成本。
智能風(fēng)控與智能營(yíng)銷
通過內(nèi)外部數(shù)據(jù)源解析融合，構(gòu)建金融知識(shí)圖譜及多場(chǎng)景業(yè)務(wù)模型，實(shí)現(xiàn)智能風(fēng)控與智能營(yíng)銷，提升金融風(fēng)控能力與運(yùn)營(yíng)效率。
知識(shí)圖譜應(yīng)用案例
某運(yùn)營(yíng)商集團(tuán)基于知識(shí)圖譜的智能制度審計(jì)
利用知識(shí)圖譜、語義理解等AI技術(shù)，充分挖掘制度規(guī)范的關(guān)聯(lián)性及層次性，實(shí)現(xiàn)制度審計(jì)能力，并開展制度間一致性校驗(yàn)和制度沖突點(diǎn)檢查，此外通過建立制度推薦機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)制度智能搜索和相關(guān)推薦
某頭部電池制造公司基于知識(shí)圖譜故障分析
通過失效知識(shí)圖譜技術(shù)，將過往積累的設(shè)備和產(chǎn)品失效知識(shí)如FMEA、FTA、FA等構(gòu)建關(guān)系圖譜，實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)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(shí)圖譜的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
分析軍用知識(shí)圖譜典型的在軍事應(yīng)用場(chǎng)景及和功能需求，研制面向典型軍事智能應(yīng)用的知識(shí)圖譜構(gòu)建、演化和推理平臺(tái)，設(shè)計(jì)基于知識(shí)圖譜的知識(shí)管理平臺(tái)
智能知識(shí)圖譜平臺(tái)
達(dá)觀知識(shí)圖譜，基于客戶的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合構(gòu)建知識(shí)中臺(tái)，為客戶量身打造基于知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用，為制造、政務(wù)等行業(yè)客戶提供業(yè)務(wù)場(chǎng)景智能升級(jí)服務(wù)
智能知識(shí)圖譜產(chǎn)品功能
智能構(gòu)建平臺(tái)
支持知識(shí)圖譜全流程的快速設(shè)計(jì)與靈活構(gòu)建
智能圖析挖掘
多種圖譜分析挖掘算法，助力知識(shí)發(fā)現(xiàn)
智能知識(shí)問答
結(jié)合自然語言理解能力自動(dòng)解析出問題答案，呈現(xiàn)多維度業(yè)務(wù)知識(shí)
失效歸因分析
便捷準(zhǔn)確地定位失效故障原因，有效提升質(zhì)量管理能力
智能構(gòu)建平臺(tái)
支持多源數(shù)據(jù)管理與圖譜構(gòu)建
針對(duì)傳感器、OA系統(tǒng)、經(jīng)營(yíng)性數(shù)據(jù)、專家規(guī)則、統(tǒng)計(jì)報(bào)表等各類結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)映射式構(gòu)建；針對(duì)研報(bào)、財(cái)報(bào)、百科、新聞、公告等非結(jié)構(gòu)化文件，實(shí)現(xiàn)基于自然語言處理技術(shù)和OCR技術(shù)的智能抽取、語義分析與模型構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)的抽取式構(gòu)建
智能圖析挖掘
提供圖計(jì)算與圖算法應(yīng)用
圖遍歷
廣度優(yōu)先遍歷，深度優(yōu)先遍歷
路徑計(jì)算
節(jié)點(diǎn)間的路徑搜索，包括最短路徑，路徑搜索器 Dijkstra Floyd
統(tǒng)計(jì)計(jì)算
標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)，關(guān)系統(tǒng)計(jì)，屬性統(tǒng)計(jì)，三角形計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)， 標(biāo)簽云，關(guān)鍵詞云等
路徑探尋
給定兩個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)他們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)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(biāo)簽傳播、隨機(jī)游走等），最大流算法
智能知識(shí)問答
直擊答案知識(shí)溯源一秒解惑
知識(shí)圖譜作為知識(shí)融合的載體，所有知識(shí)點(diǎn)被具有語義信息的邊所關(guān)聯(lián)。從問句到知識(shí)圖譜的知識(shí)點(diǎn)的匹配關(guān)聯(lián)過程中,可以用到大量其關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)信息。這種關(guān)聯(lián)信息讓問句的語義理解更加精確
失效歸因分析
自動(dòng)定位原因和解決方案
基于知識(shí)圖譜技術(shù)，將過往積累的設(shè)備和產(chǎn)品失效知識(shí)如FMEA、FTA、FA等構(gòu)建關(guān)系圖譜，實(shí)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(yàn)
先進(jìn)的深度語義理解技術(shù)
圖譜問答更準(zhǔn)確
針對(duì)客戶所在行業(yè)，應(yīng)用行業(yè)語言模型和領(lǐng)域語料庫(kù)，采用國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的NLP訓(xùn)練模型，助力海量數(shù)據(jù)的自動(dòng)化抽取和構(gòu)建，深度分析用戶意圖，結(jié)合圖譜探索，給出更準(zhǔn)確的回答
更完備的知識(shí)圖譜
全生命周期構(gòu)建與管理
行業(yè)內(nèi)首次實(shí)現(xiàn)了知識(shí)圖譜全流程的構(gòu)建、應(yīng)用和管理，實(shí)現(xiàn)一體化的圖譜模式設(shè)計(jì)，全面的輔助客戶進(jìn)行圖譜的管理、權(quán)限控制、任務(wù)調(diào)度
獨(dú)創(chuàng)的基于知識(shí)圖譜的
專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)庫(kù)構(gòu)建系統(tǒng)
將知識(shí)圖譜技術(shù)應(yīng)用于制造業(yè)的質(zhì)量管理體系中，實(shí)現(xiàn)對(duì)失效相關(guān)的文檔資料中的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)圖譜化，并首次實(shí)現(xiàn)知識(shí)與知識(shí)、知識(shí)與人、知識(shí)在時(shí)間維度上的多維度連接，將無序的知識(shí)有序地關(guān)聯(lián)起來
自研系統(tǒng)具有
更強(qiáng)的兼容性與擴(kuò)展性
達(dá)觀知識(shí)圖譜已獲得軟件著作權(quán)與PCT專利授權(quán)，已針對(duì)多模態(tài)知識(shí)表示和存儲(chǔ)、高可用冗余架構(gòu)、分布式存儲(chǔ)架構(gòu)、國(guó)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(shí)針對(duì)知識(shí)圖譜基礎(chǔ)平臺(tái)具有更強(qiáng)的二次開發(fā)能力，系統(tǒng)調(diào)整更加靈活、快速
入選科技創(chuàng)新榜單
榮獲國(guó)內(nèi)外技術(shù)競(jìng)賽大獎(jiǎng)
戰(zhàn)支“智能爭(zhēng)鋒”語言信息處理競(jìng)賽冠軍
戰(zhàn)略支援部隊(duì)2019年舉辦的“智能爭(zhēng)鋒杯”智能語言信息處理大賽，達(dá)觀數(shù)據(jù)在4個(gè)比賽中獲總成績(jī)第一名
CCKS 中國(guó)知識(shí)圖譜與語義計(jì)算大賽亞軍
中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)語言與知識(shí)計(jì)算專委會(huì)發(fā)起的面向全國(guó)研究人員的年度評(píng)測(cè)，達(dá)觀數(shù)據(jù)憑借在語義理解領(lǐng)域出色的技術(shù)實(shí)力，獲得 CCKS 2019“公眾公司公告信息抽取”大賽任務(wù)亞軍
EMI黑客馬拉松算法競(jìng)賽國(guó)際冠軍
參加 EMI 在英國(guó)倫敦舉辦的國(guó)際推薦算法黑客馬拉松競(jìng)賽，開發(fā)的推薦系統(tǒng)預(yù)測(cè)精度力壓劍橋、牛津、密歇根大學(xué)等知名團(tuán)隊(duì)，以優(yōu)異的效果榮獲冠軍
KDD CUP 數(shù)據(jù)競(jìng)賽國(guó)際亞軍
參加國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì) ACM 主辦的全球最高級(jí)別的 ACM KDD-Cup 國(guó)際數(shù)據(jù)競(jìng)賽，開發(fā)的社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法，在全球1000支競(jìng)賽隊(duì)伍中榮獲亞軍，創(chuàng)大陸企業(yè)15年來的歷史最好成績(jī)
擁有數(shù)百項(xiàng)論文、技術(shù)發(fā)明專利
及軟件著作權(quán)
知識(shí)圖譜應(yīng)用場(chǎng)景
故障分析與質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)控制
通過對(duì)關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)建模，對(duì)產(chǎn)品失效知識(shí)解析構(gòu)建關(guān)系圖譜，快速精準(zhǔn)定位故障原因，實(shí)現(xiàn)智能故障診斷和失效歸因分析，形成專家經(jīng)驗(yàn)，有效降低故障損失，提升質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)控制能力。
文檔知識(shí)庫(kù)與輔助知識(shí)獲取
通過運(yùn)用NLP自然語言解析技術(shù)，結(jié)合半自動(dòng)校驗(yàn)平臺(tái)、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)文本知識(shí)到結(jié)構(gòu)化知識(shí)提煉全流程方案，提升知識(shí)獲取、解析效率，降低知識(shí)管理運(yùn)營(yíng)成本。
智能風(fēng)控與智能營(yíng)銷
通過內(nèi)外部數(shù)據(jù)源解析融合，構(gòu)建金融知識(shí)圖譜及多場(chǎng)景業(yè)務(wù)模型，實(shí)現(xiàn)智能風(fēng)控與智能營(yíng)銷，提升金融風(fēng)控能力與運(yùn)營(yíng)效率。
知識(shí)圖譜應(yīng)用案例
某運(yùn)營(yíng)商集團(tuán)基于知識(shí)圖譜的智能制度審計(jì)
利用知識(shí)圖譜、語義理解等AI技術(shù)，充分挖掘制度規(guī)范的關(guān)聯(lián)性及層次性，實(shí)現(xiàn)制度審計(jì)能力，并開展制度間一致性校驗(yàn)和制度沖突點(diǎn)檢查，此外通過建立制度推薦機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)制度智能搜索和相關(guān)推薦
某頭部電池制造公司基于知識(shí)圖譜故障分析
通過失效知識(shí)圖譜技術(shù)，將過往積累的設(shè)備和產(chǎn)品失效知識(shí)如FMEA、FTA、FA等構(gòu)建關(guān)系圖譜，實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)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(shí)圖譜的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
分析軍用知識(shí)圖譜典型的在軍事應(yīng)用場(chǎng)景及和功能需求，研制面向典型軍事智能應(yīng)用的知識(shí)圖譜構(gòu)建、演化和推理平臺(tái)，設(shè)計(jì)基于知識(shí)圖譜的知識(shí)管理平臺(tái)

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達(dá)觀知識(shí)圖譜整體解決方案，一鍵完成全流程知識(shí)圖譜構(gòu)建
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