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明略科技入选Gartner 2020人工智能技术成熟度曲线报告

明略科技入选Gartner 2020人工智能技术成熟度曲线报告
2021年08月05日

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

 

 

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,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

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。

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。

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。

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。

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。

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

 

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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,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

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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。

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。

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。

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。

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

 

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