知識圖譜讓知識比數(shù)據(jù)更重要，得知識者得天下

作者：趙滿滿

編輯：益韓

編審：楊小天

頭圖來源：freepic

近年來，人工智能相關(guān)技術(shù)持續(xù)演進(jìn)，與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)不斷融合，成為引領(lǐng)未來的新興戰(zhàn)略性技術(shù)，是驅(qū)動新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要力量。

在新科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的大背景下，人工智能產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化進(jìn)程不斷提速，正在加快與千行百業(yè)深度融合，正在促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)之間、新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)之間以及技術(shù)與社會的跨界融合發(fā)展。

中國軟件網(wǎng)、海比研究院認(rèn)為，人工智能與產(chǎn)業(yè)深度融合，將成為企業(yè)釋放數(shù)字化疊加倍增效應(yīng)、加快戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展、構(gòu)筑綜合競爭優(yōu)勢的必然選擇，全面梳理人工智能技術(shù)、應(yīng)用的發(fā)展態(tài)勢，對推動人工智能持續(xù)健康發(fā)展至關(guān)重要。

為此，中國軟件網(wǎng)、海比研究院特別推出了“人工智能行業(yè)洞察”系列報(bào)道，通過對人工智能技術(shù)、應(yīng)用、企業(yè)等深度報(bào)道，助力企業(yè)數(shù)字化、智能化。

一家企業(yè)成功IPO，可以通過知識圖譜平臺從招股書、年報(bào)、公司公告、券商研究報(bào)告、新聞等半結(jié)構(gòu)化表格和非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)中，批量自動抽取公司的股東、子公司、供應(yīng)商、客戶、合作伙伴、競爭對手等信息，構(gòu)建出公司的知識圖譜。

當(dāng)某個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)事件或者企業(yè)相關(guān)事件發(fā)生時(shí)，券商分析師、交易員、基金公司基金經(jīng)理等投資研究人員可以通過此圖譜做更深層次的分析，做出更好的投資決策。

類似的例子還有，利用企業(yè)和個(gè)人銀行資金交易、工商、稅務(wù)、通信、出行、住宿等信息的關(guān)聯(lián)知識圖譜，輔助公安機(jī)關(guān)快速破案。利用知識圖譜，幫助銀行，法制欺詐，等等。

海比研究院認(rèn)為，期初知識圖譜（KnowledgeGraph）旨在實(shí)現(xiàn)更智能的搜索引擎，目前知識圖譜已被廣泛應(yīng)用于智能搜索、智能問答、個(gè)性化推薦、情報(bào)分析、反欺詐等領(lǐng)域。在人工智能的下半場，知識圖譜在具備能理解、會思考、可解釋等特征的認(rèn)知智能突破自身天花板的前沿才得以蓬勃發(fā)展，并迅速得到應(yīng)用。

打開知識圖譜的大門

在過去的十年的時(shí)間里，知識圖譜已經(jīng)潛入到我們的日常生活，無論是通過語音助手如Alexa、Siri或GoogleAssistant直觀的搜索結(jié)果，還是通過電商智能推薦，提供個(gè)性化的購物體驗(yàn)，我們每天都在不斷與知識圖譜進(jìn)行交互。

然而，知識圖譜和底層的圖數(shù)據(jù)庫對大多數(shù)人來說仍然是一個(gè)謎，大多數(shù)人甚至沒有意識到我們對技術(shù)的依賴度。

2012年，Google正式提出了知識圖譜（KnowledgeGraph）的概念，初衷是為了優(yōu)化搜索引擎返回的結(jié)果，增強(qiáng)用戶搜索質(zhì)量和體驗(yàn)。

知識圖譜是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由節(jié)點(diǎn)和邊組成，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)體間的“關(guān)系”，其中實(shí)體指的可以是現(xiàn)實(shí)世界中的事物，比如人、地名、公司、電話、動物等；關(guān)系則用來表達(dá)不同實(shí)體之間的某種聯(lián)系。

通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，本質(zhì)上是一種揭示實(shí)體之間關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)，因此知識圖譜提供了從“關(guān)系”的角度來分析問題的能力。

更進(jìn)一步，艾瑞資訊在其報(bào)告中認(rèn)為，知識圖譜是一種用圖模型來描述知識和建模世界萬物之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的大規(guī)模語義網(wǎng)絡(luò)，是大數(shù)據(jù)時(shí)代知識表示的重要方式之一。

相對于傳統(tǒng)的知識表示，知識圖譜具有規(guī)模巨大、語義豐富、質(zhì)量精良與結(jié)構(gòu)友好等特點(diǎn)，宣告知識工程進(jìn)入了一個(gè)新的時(shí)代。

InfoQ的報(bào)告認(rèn)為，知識圖譜是實(shí)現(xiàn)人工智能從“感知”躍升到“認(rèn)知”的基礎(chǔ)。在內(nèi)容維度，知識圖譜是一種表達(dá)規(guī)范、關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)表示；在技術(shù)維度，知識圖譜可解釋為一種使用圖結(jié)構(gòu)描述知識和建模萬物關(guān)聯(lián)關(guān)系的技術(shù)方法。

許多組織已經(jīng)在使用知識圖譜技術(shù)來幫助自己保持領(lǐng)先地位。

知識圖譜和圖數(shù)據(jù)庫已被用于幾乎所有的行業(yè)，盡管這些公司將知識圖譜用于不同的用例，但最終的規(guī)則是相同的：從各種數(shù)據(jù)孤島中獲取大量數(shù)據(jù)并為其增加價(jià)值，以便可以以有意義和更智能的方式使用和重用它。

知識圖譜的價(jià)值維度首先是有助于實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略高度的行業(yè)數(shù)據(jù)治理；其次，基于語義連接實(shí)現(xiàn)知識融合和可解釋性，成為人類思維與機(jī)器路徑思維的轉(zhuǎn)換器；最后，實(shí)現(xiàn)對推理和決策的有力支撐，使其在更多領(lǐng)域得以廣泛應(yīng)用。

知識圖譜得到快速發(fā)展源于四個(gè)原因：

合并不同的數(shù)據(jù)孤島。兩個(gè)不同部門的工作會重疊，而兩個(gè)部門都懶得相互溝通，這種情況經(jīng)常發(fā)生，根本危害是兩個(gè)部門將精力都浪費(fèi)在已經(jīng)擁有的知識上，或者讓員工不斷地重新學(xué)習(xí)東西。知識圖譜有助于打破不同的數(shù)據(jù)孤島，為用戶提供在全球組織中的所有知識。

整合結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。積累數(shù)據(jù)并不意味著只是組裝文檔和Excel工作表。知識圖譜技術(shù)能夠以有意義的方式連接不同類型的數(shù)據(jù)，并支持比大多數(shù)知識管理系統(tǒng)更豐富的數(shù)據(jù)服務(wù)。在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的幫助下，組織將提取和發(fā)現(xiàn)更深入、更微妙的模式。

通過更快地發(fā)現(xiàn)事物來做出更好的決策。在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之前，尋找信息就意味著要翻閱成堆的文件，找到一個(gè)特定的句子或者數(shù)字等。使用知識圖譜技術(shù)可以緩解這種情況，它提供了更豐富、更深入的搜索結(jié)果，有助于為特定問題提供相關(guān)事實(shí)和上下文答案，而不是提供包含許多相關(guān)文檔和消息卻沒有實(shí)際價(jià)值。一個(gè)成熟的知識圖譜可以為企業(yè)提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施和任何智能應(yīng)用的基礎(chǔ)。

通過標(biāo)準(zhǔn)讓用戶的數(shù)據(jù)庫經(jīng)得起未來考驗(yàn)。沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就不可能獲得高質(zhì)量的知識。有了企業(yè)知識圖譜，組織在管理數(shù)據(jù)模型時(shí)將受益于其數(shù)據(jù)的更高可重用性，因?yàn)槠渲R圖譜符合W3C標(biāo)準(zhǔn)，而且還允許重用公開可用的行業(yè)知識，以及多語言同義詞庫的ISO標(biāo)準(zhǔn)，也能確保完全控制自己的知識圖譜。

知識圖譜，成為AI的投資風(fēng)口

不管是從國內(nèi)，還是從國外來看，知識圖譜都是一個(gè)風(fēng)口，并成為AI發(fā)展中最重要的一個(gè)風(fēng)口。

投資的一大方向是知識圖譜平臺。如知識圖譜平臺“Stardog”獲得了300萬美元新資金，將其B輪融資擴(kuò)展至1140萬美元。Stardog的企業(yè)知識圖譜平臺可以創(chuàng)建靈活、可重用的數(shù)據(jù)層，用于跨數(shù)據(jù)孤島回答復(fù)雜查詢。Stardog根據(jù)數(shù)據(jù)的含義統(tǒng)一數(shù)據(jù)，創(chuàng)建一個(gè)連接的知識網(wǎng)絡(luò)，為企業(yè)的業(yè)務(wù)提供動力。

在國內(nèi)，柯基數(shù)據(jù)完成數(shù)千萬元A輪融資，這是最近幾年柯基數(shù)據(jù)完成的第三輪融資。柯基數(shù)據(jù)成立于2015年，專注于知識圖譜認(rèn)知智能平臺產(chǎn)品及行業(yè)解決方案，成立6年來自主研發(fā)了可視化智能爬蟲、NLP模型平臺、知識圖譜構(gòu)建及動態(tài)運(yùn)維平臺、智能問答、智能檢索、智能推薦等全棧認(rèn)知智能技術(shù)平臺產(chǎn)品，擁有核心自主知識產(chǎn)權(quán)40多項(xiàng)。

另一方個(gè)方向是行業(yè)知識圖譜方面。今年3月，達(dá)觀數(shù)據(jù)宣布完成C輪5.8億元融資，刷新了中國自然語言處理與知識圖譜領(lǐng)域的融資記錄。本輪融資將強(qiáng)化達(dá)觀數(shù)據(jù)在文本智能處理領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢，帶動NLP、RPA、OCR等核心產(chǎn)品的科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。達(dá)觀在文本語義分析與知識圖譜方面進(jìn)行了深度研發(fā)，申請了100余項(xiàng)國家技術(shù)發(fā)明專利。

將AI知識圖譜結(jié)合多組學(xué)分析技術(shù)運(yùn)用于解決衰老問題的MetanovasBiotech公司，在今年也宣布完成近千萬美元天使輪融資。據(jù)了解，MetanovasBiotech于2021年初成立于波士頓和上海，旨在將人工智能與生命科學(xué)相結(jié)合，利用深度學(xué)習(xí)、知識圖譜、多組學(xué)分析來理解復(fù)雜的生物網(wǎng)絡(luò)，破譯復(fù)雜的疾病機(jī)制，通過調(diào)節(jié)疾病網(wǎng)絡(luò)的機(jī)制進(jìn)行產(chǎn)品開發(fā)，如延緩衰老和預(yù)防神經(jīng)退行性疾病、代謝類疾病的產(chǎn)品。

Metanovas現(xiàn)有的平臺包括Meta-KG知識圖譜平臺、Meta-Omics多組學(xué)分析與計(jì)算平臺，Meta-NLP臨床與文獻(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘平臺等。其中，公司與清華大學(xué)藥學(xué)院共同展開的NAD+有關(guān)的抗衰老研究的項(xiàng)目在體外實(shí)驗(yàn)獲得初步驗(yàn)證，AI預(yù)測驗(yàn)證成功率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)性篩選水平。

安全自動化防御平臺中科微瀾也完成千萬元天使輪融資，用于加速打造基于認(rèn)知智能技術(shù)的新一代安全動態(tài)防御產(chǎn)品體系。中科微瀾創(chuàng)新性的將知識圖譜等人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，自研了VulGraph漏洞圖譜，通過智能化的漏洞管理建立動態(tài)防御平臺Vtopia，提升企業(yè)對安全威脅的防護(hù)能力，對于攻擊自動化具有先發(fā)優(yōu)勢，并實(shí)現(xiàn)攻防認(rèn)知差逆轉(zhuǎn)。

金融大數(shù)據(jù)及知識圖譜服務(wù)提供商知因智慧宣布完成億元級B輪融資。知因智慧依托與中科院大學(xué)合作的AI實(shí)驗(yàn)室，以AI賦能傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，利用大數(shù)據(jù)、知識圖譜和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，旨在建立連接金融機(jī)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)的產(chǎn)融云圖，提供企業(yè)洞察、智能風(fēng)險(xiǎn)、精準(zhǔn)營銷、供應(yīng)鏈金融等場景服務(wù)。

知識圖譜成為風(fēng)口的“三大奧秘”。

知識圖譜成為風(fēng)口的一個(gè)主要原因是知識圖譜的核心技術(shù)發(fā)展需要投入。知識圖譜的構(gòu)建技術(shù)主要包含知識圖譜表示、知識存儲、知識抽取、知識融合、知識推理等重要組成部分，同與深度學(xué)習(xí)的融合發(fā)展。

艾瑞咨詢的報(bào)告就認(rèn)為，推力和拉力的共同作用促進(jìn)了知識圖譜發(fā)展，其構(gòu)建中的核心產(chǎn)業(yè)主要包括Schema三元組模型構(gòu)建、實(shí)體標(biāo)注等技術(shù)，知識圖譜管理平臺與建模服務(wù)、垂直行業(yè)的知識圖譜應(yīng)用產(chǎn)品及解決方案等。

另一個(gè)原因是知識圖譜產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。專家認(rèn)為，知識圖譜產(chǎn)業(yè)涉及數(shù)據(jù)采集標(biāo)注、云服務(wù)、硬件資源、數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐；同時(shí)涉及從事知識圖譜的設(shè)計(jì)與構(gòu)建，包括提供用于知識圖譜分析、應(yīng)用的各類套件工具及解決方案；在應(yīng)用端，知識圖譜主要與AI相關(guān)技術(shù)結(jié)合，深度應(yīng)用于垂直領(lǐng)域。

第三個(gè)主要原因就是認(rèn)知智能創(chuàng)造的市場足夠誘人。據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計(jì)推算，2019年知識圖譜核心產(chǎn)品的市場規(guī)模約為65.0億元，仍有較大發(fā)展空間，預(yù)計(jì)2024年將突破200億元，年復(fù)合增長率達(dá)到20.4%。

此外，知識圖譜技術(shù)的應(yīng)用也進(jìn)一步帶動傳統(tǒng)企業(yè)智能運(yùn)維效率升級。2019年中國知識圖譜技術(shù)帶動經(jīng)濟(jì)增長規(guī)模達(dá)391.8億元，預(yù)計(jì)到2024年將突破1000億元。

應(yīng)用不斷擴(kuò)大，知識圖譜“五大”典型應(yīng)用場景

知識圖譜技術(shù)是人工智能技術(shù)的重要組成部分，以結(jié)構(gòu)化的方式描述客觀世界中的概念、實(shí)體及其鍵的關(guān)系。它提供了一種更好地組織、管理和理解互聯(lián)網(wǎng)海量信息的能力，將互聯(lián)網(wǎng)的信息表達(dá)成更接近于人類認(rèn)知世界的形式。

因此，建立一個(gè)具有語義處理能力與開放互聯(lián)能力的知識庫，主要用于搜索結(jié)果優(yōu)化，隨著電商、互聯(lián)網(wǎng)金融等興起，逐漸在智能推薦、智能客服、金融風(fēng)控、安全與安防、能源等探索和應(yīng)用。

第一，搜索優(yōu)化。2010年前后，搜索引擎用戶體驗(yàn)的主要挑戰(zhàn)在于搜索需求和搜索結(jié)果難以匹配，依賴“關(guān)鍵字搜索”技術(shù)返回包含關(guān)鍵字的網(wǎng)頁列表需要進(jìn)一步瀏覽網(wǎng)頁，并過濾掉大量無用信息。

2012年5月，Google公司為了支撐其語義搜索推出KnowledgeGraph，知識圖譜由此誕生，目前已成為全球最大的知識圖譜。

GoogleKnowledgeGraph通過Google搜索引擎結(jié)果頁面表示，根據(jù)人們搜索的內(nèi)容提供信息。該知識圖譜由超過5億個(gè)對象組成，從Freebase、維基百科，CIA世界概況等獲取數(shù)據(jù)。

隨后年，微軟開始構(gòu)建MicrosoftSatori知識圖譜來增強(qiáng)Bing搜索能力。Facebook發(fā)布OpenGraph應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)智能搜索。在國內(nèi)搜狗知立方上線，成為國內(nèi)首個(gè)搜索引擎“中文知識圖譜”。

利用知識圖譜技術(shù)可以直接給出用戶想要的搜索結(jié)果，而不再是各類鏈接。知識圖譜用文本和知識融合的閱讀理解模型，使搜索結(jié)果更理解客戶需求。

第二，電商與零售。對于電商平臺來說，交易量和客戶活躍度是其核心競爭力，而客戶一般都是通過搜索獲得想要的商品，越精準(zhǔn)的搜索結(jié)果，客戶使用越多。

因此，百度、搜狗、阿里巴巴、美團(tuán)、騰訊等不斷摸索，紛紛嘗試構(gòu)建自己的知識圖譜平臺。

百度知識圖譜覆蓋覆蓋人物、影視、音樂、文學(xué)、商品、餐飲、旅游、出行、金融、教育、房產(chǎn)、醫(yī)療等細(xì)分領(lǐng)域。

搜狗知立方是國內(nèi)首個(gè)搜索引擎“中文知識圖譜”，通過整合海量的互聯(lián)網(wǎng)碎片化信息，對搜索結(jié)果進(jìn)行重新優(yōu)化計(jì)算，把最核心的信息展現(xiàn)給用戶。搜狗語音助手實(shí)現(xiàn)搜狗知立方數(shù)據(jù)的接入，標(biāo)志著搜狗知立方正式進(jìn)入無線領(lǐng)域。

美團(tuán)知識圖譜團(tuán)隊(duì)從2018年開始構(gòu)建美團(tuán)大腦，現(xiàn)階段，美團(tuán)大腦已覆蓋了數(shù)十億實(shí)體，數(shù)百億三元組，覆蓋餐飲、外賣、酒店等場景。

騰訊知識圖譜(TencentKnowledge Graph,TKG)，是一個(gè)集成圖數(shù)據(jù)庫、圖計(jì)算引擎和圖可視化分析的一站式平臺。在金融、安全、泛互聯(lián)網(wǎng)、政府、企業(yè)等領(lǐng)域中，海量數(shù)據(jù)之間彼此關(guān)聯(lián)產(chǎn)生了數(shù)以萬億計(jì)的數(shù)據(jù)，這種復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)隱藏著大量的業(yè)務(wù)信息和商業(yè)價(jià)值。

伴隨新零售等新趨勢的崛起，電商企業(yè)對數(shù)據(jù)互聯(lián)的應(yīng)用需求擴(kuò)展到線上線下相結(jié)合、實(shí)物與虛擬相結(jié)合的復(fù)雜交易場景。在數(shù)據(jù)組織方式上，對知識融合和知識推理能力提出了新挑戰(zhàn)。

除了優(yōu)化搜索結(jié)果，知識圖譜還可以幫助電商以及社交平臺解決一些智能推薦問題，而不是“買了啥，推薦啥”或者“推薦的商品與客戶無關(guān)聯(lián)”，促進(jìn)用戶購買。

知識圖譜用于追加銷售和交叉銷售策略，根據(jù)個(gè)人購買行為和人口群體的熱門購買趨勢推薦產(chǎn)品。

阿里電商認(rèn)知圖譜AliCoCo支持了阿里巴巴集團(tuán)核心電商的多個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用。通過對用戶需求的統(tǒng)計(jì)，相較于之前的商品管理體系，AliCoCo對于搜索中用戶需求的覆蓋率從35%提升至75%。

第三，金融風(fēng)控。金融證券領(lǐng)域知識圖譜的應(yīng)用具有廣覆蓋、深加工、淺表達(dá)等特征，為信貸、理財(cái)、保險(xiǎn)、支付等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)輿情監(jiān)控、知識發(fā)現(xiàn)、推理決策等提供了堅(jiān)實(shí)支撐。

另一方面，銀行以及其他持牌金融公司、助貸機(jī)構(gòu)、人工智能公司等開始將知識圖譜應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)控制，特別是識別團(tuán)伙欺詐，也應(yīng)用于小微企業(yè)信貸、消費(fèi)信貸、信用卡申請等反欺詐業(yè)務(wù)，還可以用來識別會計(jì)造假。知識圖譜的推理能力和可解釋性，在金融場景中具有天然的優(yōu)勢。

艾瑞咨詢報(bào)告認(rèn)為，傳統(tǒng)風(fēng)控系統(tǒng)逐漸力有不逮，而應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和知識圖譜的智能風(fēng)控系統(tǒng)在風(fēng)險(xiǎn)識別能力和大規(guī)模運(yùn)算方面具有突出優(yōu)勢，逐漸成為金融領(lǐng)域風(fēng)控反欺詐的主要手段。

第四，安保與醫(yī)療。知識圖譜從大數(shù)據(jù)中深度挖掘關(guān)聯(lián)關(guān)系，可準(zhǔn)實(shí)時(shí)分析多至千億級海量關(guān)系數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為關(guān)系圖譜數(shù)據(jù)，支撐公安機(jī)關(guān)展開情報(bào)研判分析、犯罪團(tuán)伙跟蹤以及重大事情預(yù)警等。

醫(yī)療機(jī)構(gòu)及互聯(lián)網(wǎng)平臺產(chǎn)生了大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，形成了豐富的醫(yī)療知識體系。利用識圖譜，有助于實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床試檢方案、基因組數(shù)據(jù)、患者病歷等各類知識的關(guān)聯(lián)與整合，進(jìn)而為醫(yī)生的臨床診斷提供輔助決策，通過各類應(yīng)用平臺為公眾提供高質(zhì)量的醫(yī)療信息服務(wù)。

平安智慧醫(yī)療推出的中文醫(yī)療知識圖譜，集成了60萬醫(yī)學(xué)概念、530萬醫(yī)學(xué)關(guān)系、千萬醫(yī)學(xué)證據(jù)，覆蓋核心醫(yī)學(xué)概念，并基于此開發(fā)多個(gè)智能服務(wù)應(yīng)用場景。

第五，能源。華為云知識計(jì)算解決方案幫助企業(yè)通過構(gòu)建知識平臺打造企業(yè)統(tǒng)一的知識體系。中國石油與華為云基于此平臺，打造了“中國石油認(rèn)知計(jì)算平臺”，在對地震資料進(jìn)行自動拾取的實(shí)際應(yīng)用中，基于不足5%的樣本基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了超過94%的預(yù)測精度，并將原2人月的工作量縮短至7 小時(shí)自動完成。

雖然知識圖譜應(yīng)用行業(yè)和場景不斷擴(kuò)大，但是這只是知識圖譜萬里長征跨出的第一步，需要不斷發(fā)展專業(yè)的知識圖譜平臺和圖數(shù)據(jù)庫，需要專業(yè)知識的積累，更需要專業(yè)AI技術(shù)與專業(yè)領(lǐng)域人才。

所幸的是，中國在知識圖譜等認(rèn)知智能技術(shù)發(fā)展上，與發(fā)達(dá)國家同步，在應(yīng)用上更是走到前面。

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本文作者系趙滿滿

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