解读企业知识社区OhwYaa背后的核心技术及其知识图谱的构建和应用

2017-12-29

在企业办公中,如何将企业知识转化率提升300%,如何自动聚合企业社交圈子营造知识互动与创新氛围,东软平台云新一代企业知识社区OhwYaa背后的核心技术SaCaDeepCogni又是如何构建及智能应用知识图谱的?且听分解:

 

01

什么是知识图谱

在知识图谱的定义中有两个词明确了知识图谱的组成,即“节点”和“边”。“节点”和“边”提供的“关系”也就是知识图谱最有效的表示方式。以勒布朗·詹姆斯给大家举个例子:

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如图所示,人物、效力球队、地点、身高等都可以作为知识图谱中的节点,我们称这些节点为实体。实体可以由若干个属性表示,例如,人物这类实体有生日、身高、妻子等属性。球队实体有职责所属国家、教练、队友等。

通过实体的属性可以将不同的实体建立关联关系:

▪ 詹姆斯 (实体)-- 妻子(属性) -> 萨瓦娜·布林森(另一个实体)

▪  詹姆斯 – 效力球队 -> 克里夫兰骑士队

▪  克利夫兰骑士队 – 职责所属国家 -> 美国

现在大家应该对知识图谱有了直观的概念了。那,知识图谱是怎么来的?又有哪些应用?

 

02

知识图谱的构建

知识图谱这个概念最早由Google提出,主要是用来优化现有的搜索引擎。各大企业相继也推出了各自的知识图谱产品,东软也不例外。SaCa DeepCogni知识服务平台,基于先进的自然语言处理技术,可实现分词与词性标注、句法依存分析、命名实体识别、概念抽取、事件抽取、信息抽取等文本处理功能。

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SaCa DeepCogni知识服务平台

配合使用SaCa DeepCogni-Studio,开发者和用户可以有针对性地在专属垂直领域语料数据上进行实体标注及关系标注,训练自定义的知识图谱监督学习与半监督学习模型,快速构建垂直领域的专业知识图谱,并支持基于开放域数据的知识图谱的更新与维护。

 

03

知识图谱有哪些应用

知识图谱与医疗人工智能

传统的诊断在知识和信息更新上比较滞后,不能以自然语言处理,而SaCa DeepCogni基于开放数据源构建的医疗健康知识图谱在智能诊断技术上会更有优势。比如,根据“症状与疾病”的关系推测患者可能疾病,根据疾病可能性,推荐就诊科室、检查检验方案等。

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症状与疾病的关系

说明:现实中疾病和症状的关系是错综复杂的,本文中为简化示例图

目前,SaCa DeepCogni医疗健康知识图谱覆盖112个专业科室,1.6万种ICD-10编码疾病,1万余种症状和临床表现,106个身体部分,76种主要体检与辅检手段等医疗健康信息。在电子病历分析,医疗影像报告录入,自诊分诊机器人以及全科医生辅助诊疗等医疗人工智能认知服务与应用的研发工作中起到重要支撑作用。

基于知识图谱的推荐预测

基于SaCa DeepCogni 构建的技术·人才知识图谱,帮助客户在“找人才”的业务需求方面获得更加精准的推荐信息。面向领域的专家智库系统,对科研专题的专家基于用户需求进行基于知识图谱的推荐预测,综合考虑专家的学术影响力,社会影响力,专业细分匹配度等指标,快速满足企业对于专家人才的匹配业务需求。

而新一代企业知识社区OhwYaa在知识产权、新闻广电等领域,利用知识图谱数据进行的关联分析,个性化推荐,自动化估值等智能化服务已经被广泛应用。

基于知识图谱的知识服务

企业内部资料海量、庞杂,而知识图谱可以让搜索快速通往答案。新一代企业知识社区OhwYaa利用知识图谱推理,对数据进行组织标引与检索,对搜索结果进行更精确的知识挖掘,快速给出相应的反馈。

例如,某保险公司推出了一类保险产品A,旗下有诸多子产品A1、A2、A3,子产品包含主产品属性,但子产品功能属性各不同。(如下图所示)

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A3是A险的一款附加险,但是在A1和A2的相关材料里并没有给出描述,但是通过知识图谱,在搜索A1的情况下,能够通过推理告知用户A3的相关信息。

SaCa DeepCogni是基于自然语言处理、机器学习等技术的知识服务平台,提供包括分词、分类、概念抽取、实体识别、情感分析、关系抽取、自动摘要等各种语义分析服务,可以分析各种非结构化数据:社交媒体、互联网文章、企业内部文档、邮件等,帮助企业快速构建基于语义分析的人工智能应用。

OhwYaa是基于社交化、大数据,为大中型企业,政府机关,事业单位、 机构,组织打造的新一代企业知识管理系统,实现组织管理与员工参与的双向共建知识管理新模式。也适用于,企业将目标客户引入企业社群平台,这些目标相同的人聚合,便于企业精准营销,同时通过目标客户对产品及企业的反馈和分享来提高客户在产品销售运营的参与感,创建全新的双向紧密型客户关系。


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