icon腾讯云小微知识图谱提供一站式服务,助力各行业业务的智能升级icon

21年1月,获中国电子技术标准化研究院首批知识图谱产品认证

产品优势
深厚的行业模板与知识积累,行业领先的知识图谱算法能力,全流程知识图谱构建、应用服务,简便、易操作的一站式服务平台。
典型落地案例
江苏省文投·大运河知识图谱,腾讯教育·智能学习应用,江苏园博园·智能知识图谱问答,WWF·神秘雪豹在哪里小程序… …
 
 
应用场景
知识图谱问答,知识图谱可视化,智能检索,智能推荐。
 
适用行业
智慧教育,智慧文旅,智慧政务,智慧交通 … …
icon云小微知识图谱服务平台icon

提供开放、便捷、高效的知识工程 构建服务,以行业知识库支撑行业智能化应用

icon提供全链路知识图谱可视化构建服务,一站搞定icon

提供知识图谱全链路的构建、存储、应用服务,全程可视化操作,让客户更省心

知识定义

提供丰富的行业知 识模板,同时支持对行业知识定制化化的Schema设计、 属性设计等。

数据导入

提供多种数据源格式导入:非结构化文件,半结构化文件,结构化文件。

图谱构建

提供知识图谱构建的全流程算法及定制化配置服务,知识抽取,属性映射,知识融合,数据清洗。

图存储

提供海量大规模知识图谱图存储、及混合存储服务。

图应用

支持图谱可视化展示、kbqa等多种应用,支持海量高并发知识图谱图检索服务。

icon提供丰富行业知识通用模板,导入即生成icon

行业通用知识往往具有相同的知识结构,云小微积累了丰富的行业通用知识模板,导入即生成,免去重新设计的烦恼,助力客户快速构建知识图谱:通过调用模板,快速生成行业通用知识结构;针对行业通用模板,专属优化图谱构建算法,实现一键生成知识图谱;同时可根据行业需求,自定义知识schema1。

icon非结构化文档智能抽取,更贴合业务实际数据格式icon

支持大段落非结构化文本的智能抽取;支持各种真实业务场景中的非结构化文档格式,如:word、txt等;针对行业知识的通用模板,抽取效果更佳。

icon通用应用场景一:智能客服icon

知识图谱提高智能客服的认知能力,提升服务对话体验

告别传统问答对形式,极大提升问答技能构建的效率;基于NLP理解,精准直达搜索结果;基于知识图谱关系,支持关系推理。

icon标杆案例一——一部手机游云南icon
云小微知识图谱服务平台,为云南省政府大型 数字化文旅项目提供文旅知识图谱构建,帮助 景区实现智能景区问答、文物问答,提升景区 数字化旅游体验。
icon标杆案例二——园博园项目icon

知识图谱管理后台,为园博园项目提供轻量的知识图谱管理工具,支持知识图谱数据的增删改查,轻松运营植物、景点知识图谱问答,提升文旅数字化体验。

icon通用应用场景二:知识图谱可视化icon

利用知识图谱,多维度展示知识关系

利用知识图谱展示知识之间的关联,通过时间、 地图等多种维度,更直观的展示知识。

icon标杆案例三——大运河知识图谱icon
icon标杆案例三——大运河知识图谱icon
icon标杆案例三——大运河知识图谱icon
icon标杆案例三——大运河知识图谱icon
icon标杆案例三——大运河知识图谱知识图谱星空图icon
icon标杆案例三——大运河知识图谱知识图谱百科详情icon
icon标杆案例三——大运河知识图谱时空修葺地图icon
icon通用应用场景三:推荐系统icon

通过知识图谱,更深层次发现用户兴趣

在推进系统中引入语义关系,提高推荐精确性,进行知识图谱多个属性的关联性进行兴趣扩散,发现潜在关联兴趣,提高推荐的多样性。

icon媒体知识图谱关系示例icon
icon媒体类知识图谱数据展示icon
icon技术实力icon
产品认证
21年1月,腾讯云小微知识图谱V1.0,获中国电子化标准化研究院首批知识图谱产品认证
 
论文
IJCAI 2020:Asking Effective and Diverse Questions: A Machine Reading Comprehension based Framework for Joint Entity-Relation Extraction, Tianyang Zhao, Zhao Yan, Yunbo Cao, Zhoujun Li.AAAI 2021:A Unified Multi- Task Learning Framework for Joint Extraction of Entities and Relations,Tianyang Zhao, Zhao Yan, Yunbo Cao, Zhoujun Li.AAAI2021:Exploiting Unlabeled Data via Partial Label Assignment for Multi-Class Semi- Supervised Learning, Zhen-Ru Zhang, Qian-Wen Zhang, Yunbo Cao, Min-Ling Zhang.
 
 
比赛
中国法研杯 CAIL 2019,司法人工智能挑战赛,阅读理解全国第一名;WMT,国际机器翻译大赛,中英第一,英中第一; DSTC,第八届对话系统技术挑战赛,四项指标第一
专利
基于半结构化知识的多属性抽取方法,一种基于多任务学习的实体关系抽取技术,一种基于不平衡数据的文本多标签自动标注方法,一种三段式图谱元组信息抽取方案,一种面向非结构文档的多模型自动抽取系统
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    满足高频采集需求

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