<form id="vjp7v"></form>

      <sub id="vjp7v"><var id="vjp7v"><mark id="vjp7v"></mark></var></sub>

        <address id="vjp7v"><listing id="vjp7v"></listing></address>

          <address id="vjp7v"><listing id="vjp7v"></listing></address>
          <address id="vjp7v"><listing id="vjp7v"></listing></address>

          <form id="vjp7v"></form>

          HOME

          DIGITAL SERVICE數字化服務(BPO)

          知識加工服務
          KNOWLEDGE PROCESSING SERVICE
           
          1、基于知識圖譜的知識加工
          2012年5月,Google推出Google知識圖譜(Google Knowledge Graph),并利用其在搜索引擎中增強搜索結果。這是“知識圖譜”名稱的由來,也標志著大規模知識圖譜在互聯網語義搜索中的成功應用。
          知識圖譜(Knowledge Graph)旨在描述客觀世界的概念、實體、事件及其之間的關系。知識圖譜的具體實現包括本體定義規范、知識表示方案、知識的存儲管理、知識抽取方案、知識展示方式等幾方面。
          2、建設步驟
           
           
          3、本體定義規范
          ● 實體類型定義
             歷史人物屬性定義
             歷史事件屬性定義
             地點屬性定義
             職位屬性定義
             組織機構屬性定義
          ● 關系定義
             相同實體類型間關系
             不同實體類型間關系
          4、知識表示方案
          基于RDF(Resource Description Framework)來構建知識圖譜。根據RDF的規范,每一條知識將被表示為一個三元組。
          ● 屬性三元組,即(實體,屬性名,屬性值)
          ● 關系三元組,即(實體,關系,實體)
          5、知識加工方案
          ● 知識抽取有人工抽取和軟件自動抽?。ɑ谝巹t的抽取和基于機器學習的抽?。﹥煞N方式。
          ● 知識抽取的流程


           
          6、知識標引


           
          7、主題詞表構建
          每個主題詞條目由主題詞和參照系統組成,參照系統主要包括Y(用)、D(代)、S(屬)、F(分)、C(參)、Z(族),分別表示主題詞之間的等同關系、等級關系和相關關系等。
          8、知識可視化


           
          午夜快成播人免费网站

            <form id="vjp7v"></form>

              <sub id="vjp7v"><var id="vjp7v"><mark id="vjp7v"></mark></var></sub>

                <address id="vjp7v"><listing id="vjp7v"></listing></address>

                  <address id="vjp7v"><listing id="vjp7v"></listing></address>
                  <address id="vjp7v"><listing id="vjp7v"></listing></address>

                  <form id="vjp7v"></form>