产品优势
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一站式服务
一站式、全流程的知识图谱构建、应用平台
一站式、全流程的知识图谱构建、应用平台
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高度自定义
用户无需关注底层实现细节，通过专门设计的知识图谱构建流水线，可以自定义知识图谱构建过程中的各个步骤
用户无需关注底层实现细节，通过专门设计的知识图谱构建流水线，可以自定义知识图谱构建过程中的各个步骤
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功能全面
基于多样化的基础设施，提供了丰富的信息抽取、知识融合方案，知识图谱可以随时进行全量、增量更新，保证知识的可靠、时效性
基于多样化的基础设施，提供了丰富的信息抽取、知识融合方案，知识图谱可以随时进行全量、增量更新，保证知识的可靠、时效性
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稳定可靠
华为云知识图谱服务支持海量数据的信息抽取、知识融合，功能、效率稳定可靠
华为云知识图谱服务支持海量数据的信息抽取、知识融合，功能、效率稳定可靠
全栈全周期，行业第一梯队的功能服务
人机协同的本体设计
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
灵活可扩展的信息抽取
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
统一的知识表示
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RDF resources的属性（properties）和类型（classes）的术语表（vocabulary
灵活全面的实体对齐与融合
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
可视化与查询服务
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
为您提供知识图谱的一切
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知识图谱问答
通过实体识别链接、知识图谱查询推理、多轮对话、语言生成等相关技术，识别用户问题的实体、关系，进而理解用户问题的意图，映射成知识图谱查询语言，并生成自然语句返回给用户
通过实体识别链接、知识图谱查询推理、多轮对话、语言生成等相关技术，识别用户问题的实体、关系，进而理解用户问题的意图，映射成知识图谱查询语言，并生成自然语句返回给用户
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智能文案系统
通过现有文稿的写作方式和结构，使用机器学习算法，自动生成新文案，并且结合知识图谱中的知识，得到信息更加完善的文档
通过现有文稿的写作方式和结构，使用机器学习算法，自动生成新文案，并且结合知识图谱中的知识，得到信息更加完善的文档
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精准实体识别链接精准实体识别链接
针对不同量级的训练数据，多种实体识别链接算法可供选择，保证高精度的实体识别链接
针对不同量级的训练数据，多种实体识别链接算法可供选择，保证高精度的实体识别链接
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跨领域能力强跨领域能力强
拥有业界有竞争力的跨领域语义匹配、意图理解，支持通过可视化的界面进行业务场景的配置，一键化训练部署
拥有业界有竞争力的跨领域语义匹配、意图理解，支持通过可视化的界面进行业务场景的配置，一键化训练部署
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多轮对话多轮对话
具有上下文理解能力，能够实时跟踪用户的意图，保持用户的状态。通过上下文信息对用户问题进行理解，支持进一步引导用户
具有上下文理解能力，能够实时跟踪用户的意图，保持用户的状态。通过上下文信息对用户问题进行理解，支持进一步引导用户
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实时生成实时生成
快速响应，完成大量文案的生成
快速响应，完成大量文案的生成
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信息准确信息准确
通过图谱，自动获取最新信息
通过图谱，自动获取最新信息
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知识丰富知识丰富
通过图谱得到更加丰富的素材，得到内容更加丰富的文案
通过图谱得到更加丰富的素材，得到内容更加丰富的文案
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行业知识图谱解决方案
结合行业基础数据，构建面向行业场景的知识图谱，提供图谱查询、智能问答、智能文案、推荐等多种丰富的应用服务
结合行业基础数据，构建面向行业场景的知识图谱，提供图谱查询、智能问答、智能文案、推荐等多种丰富的应用服务
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智能知识推荐
结合知识图谱中的实体及实体之间的关系结构，从海量数据中过滤出有价值的相关信息，协助用户快速做出决策
结合知识图谱中的实体及实体之间的关系结构，从海量数据中过滤出有价值的相关信息，协助用户快速做出决策
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行业插件化行业插件化
针对不同行业，可快速构建知识图谱
针对不同行业，可快速构建知识图谱
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更新融合更容易更新融合更容易
通过少量的配置，即可自动完成图谱更新及融合
通过少量的配置，即可自动完成图谱更新及融合
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开放自定义能力开放自定义能力
面向高度定制化需求、复杂场景以及复杂流程的需求，平台支持自定义各模块能力，可直接快速扩展当前平台能力
面向高度定制化需求、复杂场景以及复杂流程的需求，平台支持自定义各模块能力，可直接快速扩展当前平台能力
应用场景
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。
图谱应用
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。
图谱应用
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。
图谱应用
