基于NLP技术,实现信息提取、分词、知识抽取,完成知识获取步骤,为最终的知识融合和利用提供基础。以应急预案为例,通过自然语言分析技术,解决预案记忆难、寻找难的痛点,解决预案相关专业知识从专业人员头脑中变为让机器掌握和智能学习的难点,实现预案文本变成预案知识,最终形成以知识图谱为核心,支撑多知识利用场景,应急知识图谱构建和持续学习更新。
知识融合,即合并两个知识图谱(本体),基本的问题都是怎样将来自多个来源的关于同一个实体或概念的描述信息融合起来。综合利用数据治理平台的数据处理能力,从数据预处理、分块、记录链接、结果评估到结果输出,其中涉及到各类相似度计算、实体相似度计算、采用算法平台提供的聚合、聚类、向量计算等算法实现。
识别挖掘提取概念和实体属性及关系等知识,形成超大规模低噪音高价值的知识图谱,可以推理发现和预测等决策支持。提供诸如语义搜索、智能问答、语义理解、媒体理解、推理引擎、决策引擎等知识利用场景。
支持多源异构数据源的高速处理,快速建立知识网络
实现基于知识图谱的精准分析,支持自动学习和人工干预相结合
全程向导式、拖拽式应用模式,易用扩展和使用
实现基于机器学习的深度推理训练和模型评价自动优化
利用大数据技术和图数据展示方法,采用自上而下的方法构建实物资产ID信通设备信息一张网,自我发掘信息价值;在一张网的基础上向业务前后端,及业务纵向端进行数据全过程融合图谱构建;最终构建以资产设备设备拓扑为中心,横向贯穿设备全生命周期质量数据图谱。
利用各类公安业务和社会数据,采用知识图谱和大数据可视化技术,搭建大数据研判分析平台,全方位、多层次、多角度展示分析反恐维稳、社会治安、警务工作质态等情况,满足联合值守、情报研判、联合指挥、领导决策、数据查询等工作需要。