明略科技入选Gartner 2020人工智能技术成熟度曲线报告

近日,全球权威的技术研究和分析公司Gartner发布了2020人工智能技术成熟度曲线报告(Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2020),知识图谱(Knowledge graph)为新增技术热点,在Gartner提名的知识图谱样本供应商(Sample Vendor)中,明略科技是唯一入选的中国厂商。

明略科技入选Gartner 2020人工智能技术成熟度曲线报告

Gartner建议,IT领导者应将知识图谱作为数据库,存储有关实体及其关系的数据,当数据有许多不同的来源和形式时,尤其如此,例如,内容服务平台中的文档、数据源中的更新、视频中的音频或数据库中的表格。负责数据和分析的IT领导者必须将知识图谱纳入其数据和分析治理和管理的范围,为防止数据孤岛的延续,应研究并建立多种知识图谱的互操作方式。

Gartner指出,知识图谱目前已应用于如下领域:数字化工作场所,例如,协作、共享和洞察力;自动化,例如,从内容到RPA的数据抽取;支持机器学习,例如,增强训练数据;数据分析,例如,增强分析,特别是在商业智能背景下的增强分析报告和网络安全;数字商务,例如,产品信息管理和建议;以及数据管理,例如,元数据管理、数据目录和数据结构。

此次入选报告的明略科技,深耕企业级大数据和人工智能产品和平台服务,能在历史数据达到10PB级、日均增量数据超过10TB级的环境下,进行数据价值的挖掘,实现毫秒级的预测性分析,并结合行业知识图谱形成决策和行动。

明略知识图谱平台SCOPA,是一套基于知识图谱技术的知识管理与洞察分析平台,包含知识建模、抽取、融合、存储、计算及应用等技术组件和功能模块,为组织提供知识驱动的辅助决策。

在知识建模方面,明略积累了大量的经验。目前,已面向公共安全、数字城市、金融机构、工业、融媒体等领域,帮助大量客户设计和建设了自身的模型体系和知识体系。

在知识抽取方面,可面向结构化数据和非结构数据,定义为程序化的知识,把知识沉淀到工具中,变成可重复多次应用的知识。通过应用机器学习算法,明略沉淀了各大实体类型的标注和识别能力。

在知识融合方面,包括数据模式层融合和数据层融合,其中,数据层的融合是关键。在数据层融合维度,明略可实现实体合并、属性融合、冲突消解。例如,当属性出现不同描述时,完成实体属性的融合,在出现多值的情况下,通过建立多数覆盖少数和时间排序等规则,对属性值进行统一。

在知识存储方面,明略采用的是关系数据库、NoSQL数据库和图数据库相结合的混合存储架构,提供统一的查询语言接口,并且明略是第一批支持分布式架构图数据库的厂商。

在知识计算方面,可面对各种业务场景,基于丰富的算法模型,进行快速算法调优和图计算,以及基于知识图谱的推荐/推理预测。

在知识应用方面,包括智能检索、智能图析、智能画像、智能问答四大核心应用。智能检索,可按照业务属性以及所关注的维度和指标进行索引,更快、更精准得满足检索需求。智能图析,可提供图谱分析工具,进行决策数推演和多维度的探索式分析,辅助业务决策。智能画像,是对关系聚合和信息的整合展示,可将内容关联融合,并随着数据不断更新,实时360度呈现动态画像。智能问答,是一个交互式入口,用户可通过自然语言进行面向领域知识图谱的问答。

明略知识图谱平台SCOPA,是目前国内唯一的全栈式知识图谱解决方案,通过数据组织、模型计算、知识服务,结合客户业务领域中的行业Know-How,以探索式的交互及可视化表示,发现数据规律,启发式地创造价值新洞察,辅助业务决策。明略已帮助政府、公安、银行、保险、证券、轨交、电力、制造、融媒体、食品安全等领域的100+行业标杆客户应用知识图谱,实现业务知识与数据智能的结合,消除业务领域盲点,提升业务能力,挖掘业务价值。

(免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。 )