人工智能知识图谱(人工智能知识图谱前沿技术epub)

人工智能 31
本篇文章给大家谈谈人工智能知识图谱,以及人工智能知识图谱前沿技术epub对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 本文目录一览: 1、知识图谱(一) 2、

本篇文章给大家谈谈人工智能知识图谱,以及人工智能知识图谱前沿技术epub对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览:

知识图谱(一)

知识图谱技术是人工智能的重要组成部分,其研究的是对人类知识的获取、表示、推理、应用等技术。知识图谱于2012年5月17日被Google正式提出,其初衷是为了提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量以及搜索体验。目前,随着智能信息服务应用的不断发展,知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域。知识图谱代表的是人工智能认知层面的问题,而深度学习很大程度上处理感知层面的问题,未来的技术大趋势是深度学习与知识图谱的结合,实现数据统计与知识驱动的结合,推动人工智能的发展。

1.1 知识图谱的定义

在维基百科的官方词条中:知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库 。本质上,知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。

三元组是知识图谱的一种通用表示方式,即 G=(E,R,S),其中E={e1,e2,……,e|E|}是知识库中的

实体集合,共包含|E|种不同实体;R={r,r,……,r } 12 |E|是知识库中的关系集合,共包含 | R | 种不同关系; S ⊆ E × R × E 代表知识库中的三元组集合。三元组 的基本形式主要包括实体1、关系、实体2和概念、属性、属性值等,实体是知识图谱中的最基本元素, 不同的实体间存在不同的关系。概念主要指集合、 类别、对象类型、事物的种类,例如人物、地理等; 属性主要指对象可能具有的属性、特征、特性、特 点以及参数,例如国籍、生日等;属性值主要指对 象指定属性的值,例如中国、1988-09-08等

知识图谱属不属于人工智能领域热门技术

属于。

知识图谱是人工智能研究的热门领域。能够提供先验知识,使机器学习在常识的基础上更加智能,知识图谱自2012年提出至今,发展迅速,如今已经成为人工智能领域的热门问题之一,并在一系列实际应用中取得了较好的落地效果。

人工智能,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

什么是知识图谱?有哪些模型?指标?规则?

“图谱”的时代

知识图谱自从2012年开始发酵,愈演愈烈,行业顶端的佼佼者纷纷发布企业知识图谱应用,知识图谱能为企业实现数据价值。只能说,图技术快速发展,业务需求不论变化与否,知识图谱是不可阻挡的趋势。2020年4月20日,国家发改委明确人工智能 “新基建” 的内涵,体现“重创新、补短板”的特征:助力传统基础设施智能化改造,提高传统基础设计的运行效率。

图1 中国知识图谱效益增长规模——艾瑞咨询

当前的人工智能其实可以简单划分为感知智能(主要集中在对于图片、视频以及语音的能力的探究)和认知智能( 涉及知识推理、因果分析等)。

人工智能是新基建的重点领域,而知识图谱是认知智能的底层支撑。 知识图谱具有解释数据、推理和规划一系列人类的思考认知能力,基于大规模,关联度高的背景知识。

                                                                              ————《面向人工智能“新基建”的知识图谱行业白皮书》 

我们每天都在用知识图谱

知识图谱应用于各个领域,例如:电商(产品推荐)、医疗(智能诊断)、金融(风控)、证券(投研)。知名企业包括:Google Knowledge Graph、美团大脑、阿里巴巴·藏经阁计划、腾讯云·知识图谱 TKG等。

知识图谱在人工智能多个领域发挥重要作用:语义搜索、智能问答、辅助语言理解、辅助大数据分析、增强机器学习的可解释性、结合图卷积辅助图像分类等。同时,这也意味着技术难度大幅度增加。

知识图谱的价值

您可能会以为知识图就是捕获和管理知识的最终目的。其实,知识图擅长以自上而下的 关系连接方式显式捕获知识 。通过关系节点联系上下游关系,清楚的梳理关系网络。如下图:

图2 普适智能知识中台

高效直观地刻画目标主体(如企业、事件等)之间地关联网络,从而全维度地对企业进行画像,立体复现主体的真实情况和错综复杂的关系。其强大的互联组织能力和可视化决策推理支持,为企业资产提供底层基础。普适智能一站式“图智能”应用, 拥有打开“百窍”的能力, 具体有以下几方面的思考:

深度链接分析 有机可寻

拿我们最熟悉的金融领域举例,知识图谱常见的实体包括公司、产品、人员、相关事件等,常见的关系包括股权关系、任职关系、供应商关系、上下游关系、竞争关系等等。

这样做的好处就是,通过知识图谱的整合,让原本复杂的数据形成直观易懂的可视化图谱, 在全球经济一体化的趋势下,分析师以及投资机构很可能先人一步观察到竞争格局的改变,为寻找 新客户、新投资机会提供线索。

图3 企业上下游关系网络

多维度属性  顺藤摸瓜

知识图谱的另一个价值是“可以简单地处理多维度数据”。 目前在普适智能帮客户分析超百亿的实体(或节点)和关系(或边缘)。

图4 某股份制商业银行基金产品关系网络截图

“对于实益拥有权,我们经常会看到拥有六,七层或更多层的拥有权阶层,尤其是在像中国这样拥有大型企业的地方。” “人们必须意识到一个拥有可以处理并查询至少六到七层(如果没有更多层)的拿手工具是解决问题的真正核心。”

每个公司、个人、新闻事件都可以是一个“点”,人工智能引擎可将这些点进行聚集,对其中的相关性、相似度以及聚集程度进行多维度分析, 还原真实场景 ,才能 “顺藤摸瓜”。

图5 反欺诈图应用

例如知识图谱在传统的风险管理流程中,多通过对目标主体简单维度的特征进行严格审核,无法判断真实的关联风险。

挑战与机会

普适智能深耕于金融领域,其细分业务场景包含但不限于:反欺诈、反洗钱、盗刷排查、失联催收、外汇异常监控、信用审核等,举个具体项目中的例子:因图构建本身流程较长,再加上每个场景的图构建相对的独立,给数据反复开发,数据不连通创造了必要条件, 绕不过去的是大量企业资产成本浪费问题。

图6 传统关系网络应用的构建模式

在工程落地方面,还存在图谱建设周期长,应用构建专业程度高,跨行业迁移成本高等难题。由此带来的挑战会体现在—— 产品是否可以开箱即用 。

普适智能中台化思路

为了解决以上问题,普适智能自主研发将知识图谱构建与应用平台升级为一站式的“图智能”中台。

图7 传统关系网络应用的构建模式

一套中台和工厂模式平台的孕育而生,确保各式的场景对图不同形态的需求和保证联合查询需求。“一窍通,百窍通”,一站式“图智能”中台就是“那一窍”,以下:

打通业务场景独立图谱构建 ,减少反复开发周期成本,为传统应用形态赋能,提升服务质量和效率,简单的图应用可以在 1~2天 内实现,复杂的图应用可以在传统做法上缩短到 三分之一 ,加速企业资产的累积;

配合着打通部门数据 ,解决跨部门合作沟通周期长、配合难的问题;

图谱交互友好程度高,可视化决策辅助业务场景,更易发现 隐藏的信息 ;

赋能专家行业专家,将领域专家的行业经验的程序化,留存在平台, 企业知识资产沉淀。

实时可扩充 ,弹性十足

知识图谱中台的价值还在于灵活可扩充,建立实时敏捷、灵活可扩展、具有弹性的数据基础。 金融知识图谱直接反馈金融行业的刚性需求,由于实际中,企业数据和业务变化灵活,数据源、数据结构、数据内容随时会发生变动,对业务的理解以及对数据的解读也随之发生变化。

图8 多维数据扩展查询

如何有效的使用这些数据,需要员工具备专业的金融知识,深刻理解某个数据变动可能引发的关联、传导,知识图谱将是最得心应手的工具。

图技术是 知识图谱应用的最强***

企业需要能够快速支持业务中迭代式的新模式。普适智能的“图智能”中台具有计算引擎: 图计算模型、图匹配业务数据模型等, 助力企业完成这一目标。

图规则计算: (例如:与黑名单客户共用一个电话的客户是可疑欺诈客户)

图指标计算: (例如:客户两度关系内黑名单客户的比例)

图机器学习 (以图作为先验知识让特征工程更有效)

社群识别 :标签预测(黑名单预测/潜在VIP客户预测)

图9 社区分析

最短路径 :优化加工路径,节约数据加工成本。

图10 路径查询

“工欲善其事,必先利其器” 。普适智能一站式“图智能”应用,为描绘物理世界生产生活行为提供 有效的方法和工具 。Gartner:“图时代已经到来”,让我们一起“图”起来!

知识管理与知识图谱、机器学习、人工智能技术之间有什么关系?

知识管理与知识图谱、机器学习、人工智能技术之间有是递进阶段融合关系。第一个阶段:信息技术阶段,主要是由信息技术特别是互联网的使用,以及认识到内部网是在地理上分散组织间共享信息的有效工具,知识管理第一阶段是关于如何部署新技术以实现更有效地利用信息和知识,第二个阶段:组织文化阶段,这个阶段,会发现仅仅部署技术和提供有价值的信息不足以有效促进和完成信息和知识共享,知识管理实施将涉及到组织文化的变化,在许多情况下可能是相当重大的变化,甚至包括组织的管理结构、相关资源配置、绩效考核措施等,第三个阶段:知识分类法阶段,知识分类法,也就是知识组织阶段。它源于对知识内容重要性的认识,特别是对分类和搜索能力的重要性的认识,以及关于知识内容的合理描述和结构化表达,其想法在于:当使用知识时如果找不到它,知识管理就没有用,第四阶段:知识图谱阶段,知识图谱(KnowledgeGraph)于2012年5月首先由Google提出,到2019年它被称为世界AI领域的关键议题之一,并在2020年作为核心议题占据了主导地位。

华为知识图谱平台好用吗

挺好用的。

人工智能知识图谱平台(简称:坤图KunGraph),基于大规模数据,通过对各行业场景数据的机器学习,智能化积累场景规则,形成“规则+机器”的混合知识构建引擎,将掌握的各类数据融合汇总成为人、地、事、物、组织等实体为节点,属性、时空、语义、特征等联系为边的关系网络,从而再现真实世界对象之间的错综复杂的关系,为各行业分析研判提供支撑。

平台通过构建智能化知识交互引擎,提供可视化数据特征分析和交互能力,如关系可视化、时空可视化、档案可视化、数据比对可视化等,实现在海量数据上的规律及特征挖掘,获取隐藏在大数据下的知识,平台拥有一体化、并行化的高效数据挖掘工具和模型应用能力,集成大量的经典及历史算法,管理模型类知识的全生命周期,并将知识进行积累、连接,最终形成智慧感知能力,为各行业业务提供通用的知识积累、知识服务及决策输出。

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