GaussMind知识图谱在人工智能大数据时代的应用

　　知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

　　知识图谱的前世今生

　　知识图谱这一概念在2012年由谷歌提出，其提供了一种全新的底层逻辑去实现知识数据的记录与搜索质量的提升。其起源可以追溯到更早的1938年，随着文献计量学和科学计量学的诞生，科学家们开始制作了早期的学科图谱，后续学科图谱制作逐渐精良，形象地展示了各个自然学科与技术分支之间的关系。再到20世纪末，随着计算机网络的飞速发展，线上大量数据产生，知识的数量、种类也大量扩张且可视化技术实现突破，知识图谱逐渐受到大众认可。

　　直至今日，人工智能大数据时代来临，知识图谱作为重要的知识表示方式之一，从全新视角为机器语言认知提供支持，使得人工智能对人类自然语言的理解更加精确，从而帮助人类实现更多知识的分析与利用。知识图谱本质上是语义网络（semantic network）的知识库，从应用的角度可以说知识图谱是一种多关系图谱（multi-relational graph），图中的结点代表实体(entity)或者概念(concept)，边代表实体/概念之间的各种语义关系。

　　知识图谱在商业中的应用

　　知识图谱将来自各个部门的人类经验和数据转化为数字知识，以便员工做出更好、更快的决策。其更是一个模型网络，为企业的关键决策流程提供连续的、可操作的建议。知识图谱与算法模型的深度结合，能够加速从数据筒仓和信息源中提取知识，以揭示在知识或流程描述中上下文的关系，从而实现优化工作流。

　　知识图谱目前广泛应用于各个行业中，其中智能搜索、医疗、金融投资、政府管理和安全、电商营销运营、聊天机器人（深度问答）、社交网络等几大领域表现最为优异。

　　如在智能搜索上，知识图谱基于先天优势可以为用户提供丰富的结构化知识结果，详细展示信息与知识之间的联系，可以通过搜索直接得到用户想要的答案，减少了大量知识数据检索的时间。

　　在聊天机器人上的应用逻辑，其实与智能搜索一致，只是其更加强调输出时与真人的相似程度以及特定场景中不同问题的交互逻辑，通过背后大规模知识图谱的支持，让机器人可以使用准确、简洁的语言提供解答服务，让交互变得更智能。

　　而在电商领域，基于国内优秀的生态搭建所产生的海量商品信息与交易数据，知识图谱帮助电商商家构建起百亿级商品知识图谱，在搜索商品、询问商品详情、智能问答等方面均大大提升了消费者的购物体验。

　　沃丰科技人工智能专家GaussMind基于深度学习NLP算法，实现上传、标注数据，自定义构建模型训练，构建可视化图谱，将非结构化文档自动构建成知识图谱结构化知识表示，快速查找知识构建知识关联，发现未知联系，赋能企业对知识数据的多纬度利用。