知識圖譜構(gòu)建的案例
無人系統(tǒng)故障知識圖譜的構(gòu)建方法及應(yīng)用
無人系統(tǒng)在執(zhí)行任務(wù)的飛行及停機(jī)維修過程中，積累了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù))、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(日志文件)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(圖片、文檔、視頻)，知識圖譜技術(shù)可以有效利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)建高質(zhì)量的知識庫。借鑒通用知識圖譜構(gòu)建的一般流程，給出了無人系統(tǒng)知識圖譜體系構(gòu)架，構(gòu)建流程如圖3所示。
圖3 無人系統(tǒng)知識圖譜體系構(gòu)架
由圖3可知，無人系統(tǒng)知識圖譜主要由知識抽取、知識融合和知識加工三大部分組成。無人系統(tǒng)的知識抽取，通過無人系統(tǒng)飛行時的狀態(tài)參數(shù)、運(yùn)動參數(shù)的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化信息抽取實體、屬性及其關(guān)系，并且將這些信息以三元組的形式存儲到知識庫中。無人系統(tǒng)知識融合，對無人系統(tǒng)知識庫的冗余和錯誤信息通過實體消歧、實體對齊等方法進(jìn)行整合、消歧，進(jìn)而提升無人系統(tǒng)知識庫的質(zhì)量。無人系統(tǒng)知識加工，借助知識推理，推斷出缺失事實，構(gòu)建本體關(guān)系，通過質(zhì)量評估，確保知識庫的知識不會產(chǎn)生矛盾和不一致性。
2 無人系統(tǒng)故障知識圖譜的關(guān)鍵技術(shù)
無人系統(tǒng)知識圖譜構(gòu)建方式主要有自底向上(bottom-up)和自頂向下(top-down)兩種。自底向上是通過知識抽取得到實體、屬性及其關(guān)系，并通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動化方式構(gòu)建本體，進(jìn)而構(gòu)建知識圖譜；自頂向下是先構(gòu)建頂層本體與數(shù)據(jù)模式，然后通過實體將其豐富，進(jìn)而形成知識庫。目前，知識圖譜的構(gòu)建大多采用自底向上的方式，但無人系統(tǒng)故障知識圖譜是領(lǐng)域知識圖譜，涉及知識范圍較窄，本文采用自底向上和自頂向下相結(jié)合的方式構(gòu)建無人系統(tǒng)知識圖譜。
2.1 知識抽取
知識抽取(knowledge extraction)是從開放的無人系統(tǒng)數(shù)據(jù)(半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))自動化或人工抽取知識單元，知識單元包括實體、關(guān)系及其屬性，顯然，知識抽取由實體抽取、關(guān)系抽取和屬性抽取三部分組成。
展開 數(shù)據(jù)分析與AI丨如何選擇合適的知識圖譜軟件，CTO/CIO 必問10個關(guān)鍵點
需重點評估兩方面：
（1）知識圖譜本身的管理擴(kuò)展性；
（2）加載/轉(zhuǎn)換/查詢圖中所有可用數(shù)據(jù)的擴(kuò)展性。
企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模龐大且持續(xù)增長，軟件需具備處理數(shù)十億節(jié)點與關(guān)系的能力。同時需關(guān)注：數(shù)據(jù)加載速度有多快、是否采用并行計算提升性能、面對復(fù)雜查詢時能否在企業(yè)規(guī)模擴(kuò)張情況下保持低延遲等問題。
建議要求供應(yīng)商：務(wù)必確保評估的系統(tǒng)為企業(yè)級架構(gòu)設(shè)計，可支撐高性能分析和快速復(fù)雜查詢。
3. 平臺如何實現(xiàn)知識圖譜的自動化構(gòu)建？
知識圖譜的構(gòu)建不應(yīng)以手動流程為主，工具需依托現(xiàn)有元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)模型與治理信息實現(xiàn)自動化。例如，是否能自動復(fù)用關(guān)系數(shù)據(jù)庫的 schema，還是需手動操作導(dǎo)入系統(tǒng)？
建議要求供應(yīng)商：說明并演示構(gòu)建知識圖譜所需的步驟，最好使用企業(yè)自身數(shù)據(jù)展示自動化工具的實際效果。
4. 生成的知識圖譜易用性如何？
若昂貴的知識圖譜系統(tǒng)僅能被資深數(shù)據(jù)科學(xué)家使用，其普及率將大打折扣。需確保高管、產(chǎn)品經(jīng)理、研發(fā)負(fù)責(zé)人等非技術(shù)人員能理解系統(tǒng)邏輯、自主查詢并獲取有效答案，無需依賴IT支持。
可要求供應(yīng)商：演示知識圖譜的構(gòu)建與訪問流程：操作是否直觀？技術(shù)團(tuán)隊能否快速掌握管理方法？能否像管理現(xiàn)有云數(shù)據(jù)平臺中的表、數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)產(chǎn)品一樣輕松維護(hù)知識圖譜？業(yè)務(wù)用戶能否通過熟悉的工具訪問系統(tǒng)？
5. 系統(tǒng)如何應(yīng)對安全、隱私與合規(guī)性要求？
知識圖譜整合多源數(shù)據(jù)的特性可能引發(fā)安全風(fēng)險。在各行業(yè)應(yīng)用中，敏感數(shù)據(jù)必須具備嚴(yán)格的訪問控制、審計跟蹤，并符合GDPR、HIPAA等法規(guī)要求。
需要向供應(yīng)商確認(rèn)其解決措施：如何延續(xù)現(xiàn)有安全協(xié)議？如何支撐內(nèi)部治理與合規(guī)要求？是否提供業(yè)務(wù)所需的數(shù)據(jù)安全與合規(guī)工具？
6. 平臺如何應(yīng)用本體論？
展開 知識圖譜：技術(shù)成熟度飛速躍升，與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)結(jié)合更加緊密
國雙數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊劉燕
對比 2020 和 2019 年 Gartner 發(fā)布的人工智能領(lǐng)域的技術(shù)“成熟度曲線”(Hype Cycle)，在短短 1 年時間，知識圖譜的成熟度由創(chuàng)新觸發(fā)階段一躍達(dá)到預(yù)期膨脹高峰階段且非常接近最高點。
知識圖譜逐漸成為人工智能應(yīng)用的強(qiáng)大助力。
曲線表示，知識圖譜的發(fā)展還需要 5 - 10 年時間才能到達(dá)成熟的階段，知識圖譜依然有很大的發(fā)展空間。
本文將從知識抽取、知識融合、知識推理的角度探索過去一年知識圖譜在自動構(gòu)建領(lǐng)域的技術(shù)突破，并結(jié)合圖機(jī)器學(xué)習(xí)、圖數(shù)據(jù)庫探討相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展。
而在應(yīng)用上，知識圖譜在 2020 年與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)的結(jié)合更加緊密，除了在數(shù)據(jù)治理、搜索與推薦、問答等通用領(lǐng)域有所突破之外，在智能生產(chǎn)、智慧城市、智能管理、智能運(yùn)維等眾多領(lǐng)域，以及工業(yè)、金融、司法、公安、醫(yī)療、教育等眾多行業(yè)也都有進(jìn)一步的場景化落地的突破。
一、 重要的技術(shù)發(fā)展
知識圖譜構(gòu)建
2020 年，利用自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)從多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)資源中自動構(gòu)建知識圖譜的技術(shù)取得長足進(jìn)展。
主要涉及到兩種方法：一種是基于語言規(guī)則的方法，另一種是基于統(tǒng)計分析的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。自動構(gòu)建的過程中，如果數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的 ( 例如圖表數(shù)據(jù) )，已知屬性名稱、屬性間的層次結(jié)構(gòu)等，構(gòu)建知識圖譜相對較為容易。
如果缺乏以上信息，則只能通過文本信息等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提煉知識構(gòu)建知識圖譜，技術(shù)上將面臨很多挑戰(zhàn)。
下面，我們從知識抽取、知識融合、知識推理這三方面來說明。
1. 知識抽取
2020 年以來，更多知識抽取的研究工作被用來支撐更加復(fù)雜的應(yīng)用場景。多學(xué)科多領(lǐng)域交叉研究成為一個新的特點。小樣本學(xué)習(xí)在業(yè)界逐漸為人所關(guān)注。整體來看呈現(xiàn)以下趨勢：
（1）多模態(tài)（Multimodal）。
展開 知識圖譜|知識圖譜的典型應(yīng)用
作者： cooldream2009?
我們構(gòu)建知識圖譜的目的，在于利用知識圖譜來做一些事情。有效利用知識圖譜，就是要考慮知識圖譜的具備的能力，知識圖譜具有哪些能力呢，首先我們知道知識圖譜包含了海量的數(shù)據(jù)，是一個超級知識庫，所以我們可以依賴它進(jìn)行搜索一些內(nèi)容，由于知識圖譜的數(shù)據(jù)組織方式是計算機(jī)能理解的，具有語義，這種搜索可以定義為語義搜索。第二，對搜索進(jìn)行延伸，搜索的結(jié)果可能會有很多，按照一定的規(guī)則排序，如果只取最可能的答案，就變成了問答系統(tǒng)，這也是知識圖譜的典型應(yīng)用。第三，將知識圖譜與其它技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，可以充分利用知識圖譜的知識，比如將用戶的個性化特征與知識圖譜結(jié)合，能夠得到個性化推薦系統(tǒng)。第四，將知識圖譜的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，按照一定的規(guī)則進(jìn)行推斷，還可以得到輔助決策。
1 語義搜索
知識圖譜的概念，最早就是由谷歌提出，大家知道，谷歌是做搜索引擎的，它提出知識圖譜的概念，就是為了優(yōu)化搜索。語義搜索作為一個概念，起源于常被稱為互聯(lián)網(wǎng)之父的Tim Berners-Lee 在2001 年《科學(xué)美國人》（Scientific American）上發(fā)表的一篇文章。其中，他解釋了語義搜索的本質(zhì)。
語義搜索的本質(zhì)是通過數(shù)學(xué)來擺脫當(dāng)今搜索中使用的猜測和近似，并為詞語的含義以及它們?nèi)绾侮P(guān)聯(lián)到我們在搜索引擎輸入框中所找的東西引進(jìn)一種清晰的理解方式。
百科給出了更明確地定義，也更容易理解。
所謂語義搜索，是指搜索引擎的工作不再拘泥于用戶所輸入請求語句的字面本身，而是透過現(xiàn)象看本質(zhì)，準(zhǔn)確地捕捉到用戶所輸入語句后面的真正意圖，并以此來進(jìn)行搜索，從而更準(zhǔn)確地向用戶返回最符合其需求的搜索結(jié)果。
舉例來說，我們用百度來搜索“現(xiàn)任美國總統(tǒng)的夫人”的圖片，搜出來的多數(shù)是美國總統(tǒng)特朗普的夫人，還有少量克林頓和奧巴馬夫人的圖片，說明搜索引擎理解了我們的搜索內(nèi)容，給我們找到了我們想要的答案。
展開 
知識圖譜——技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用
除了屬性圖，知識圖譜也可以用RDF來表示，它是由很多的三元組（Triples）來組成。RDF在設(shè)計上的主要特點是易于發(fā)布和分享數(shù)據(jù)，但不支持實體或關(guān)系擁有屬性，如果非要加上屬性，則在設(shè)計上需要做一些修改。目前來看，RDF主要還是用于學(xué)術(shù)的場景，在工業(yè)界我們更多的還是采用圖數(shù)據(jù)庫（比如用來存儲屬性圖）的方式。感興趣的讀者可以參考RDF的相關(guān)文獻(xiàn)，在文本里不多做解釋。
知識抽取
知識圖譜的構(gòu)建是后續(xù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，而且構(gòu)建的前提是需要把數(shù)據(jù)從不同的數(shù)據(jù)源中抽取出來。對于垂直領(lǐng)域的知識圖譜來說，它們的數(shù)據(jù)源主要來自兩種渠道：一種是業(yè)務(wù)本身的數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)通常包含在公司內(nèi)的數(shù)據(jù)庫表并以結(jié)構(gòu)化的方式存儲；另一種是網(wǎng)絡(luò)上公開、抓取的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常是以網(wǎng)頁的形式存在所以是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
前者一般只需要簡單預(yù)處理即可以作為后續(xù)AI系統(tǒng)的輸入，但后者一般需要借助于自然語言處理等技術(shù)來提取出結(jié)構(gòu)化信息。比如在上面的搜索例子里，Bill Gates和Malinda Gate的關(guān)系就可以從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提煉出來，比如維基百科等數(shù)據(jù)源。
信息抽取的難點在于處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在下面的圖中，我們給出了一個實例。左邊是一段非結(jié)構(gòu)化的英文文本，右邊是從這些文本中抽取出來的實體和關(guān)系。在構(gòu)建類似的圖譜過程當(dāng)中，主要涉及以下幾個方面的自然語言處理技術(shù)：
a. 實體命名識別（Name Entity Recognition）
b. 關(guān)系抽取（Relation Extraction）
c. 實體統(tǒng)一（Entity Resolution）
d. 指代消解（Coreference Resolution）
知識圖譜的存儲
知識圖譜主要有兩種存儲方式：一種是基于RDF的存儲；另一種是基于圖數(shù)據(jù)庫的存儲。它們之間的區(qū)別如下圖所示。
展開 小份數(shù)GEO服務(wù)助力中小企業(yè)
知識圖譜構(gòu)建和智能問答訓(xùn)練正在改變企業(yè)知識管理方式，將分散的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化知識資產(chǎn)，能提升內(nèi)部協(xié)作效率，提高AI回答客戶問題的準(zhǔn)確率。隨著相關(guān)政策推動技術(shù)創(chuàng)新，地理信息與北斗導(dǎo)航、5G的融合應(yīng)用正在物流選址、應(yīng)急響應(yīng)等領(lǐng)域創(chuàng)造新價值。我們的產(chǎn)品能助力中小型企業(yè)實現(xiàn)知識圖譜構(gòu)建和智能問答訓(xùn)練，通過地理信息與其他技術(shù)的融合應(yīng)用，為企業(yè)在各領(lǐng)域創(chuàng)造新價值。而且，中小企業(yè)采用輕量級AI工具的首月試用模式，可有效控制試錯成本，進(jìn)一步體現(xiàn)了小份數(shù)按需購買的靈活性和優(yōu)勢。
總的來說，小份數(shù)按需購買的GEO服務(wù)產(chǎn)品優(yōu)勢明顯，能為中小型企業(yè)解決諸多難題，創(chuàng)造更多價值。如果您對這款產(chǎn)品感興趣，想要了解更多詳情，歡迎隨時向我咨詢。
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展開 全球研討會｜知識圖譜賦能數(shù)據(jù)平臺價值升級
wx_fmt=png&from=appmsg" width="223"></p><p>* 溫馨提示：因服務(wù)器地域問題，掃碼后需等待5秒，請耐心等待自動跳轉(zhuǎn)至報名頁哦~</p><h3><strong>核心議題：</strong></h3><p><strong>1、知識圖譜的底層價值：</strong></p><p>分享知識圖譜為何是構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)（Data Fabric）的核心基礎(chǔ)；</p><p><strong>2、企業(yè)應(yīng)用案例：</strong></p><p>探討頭部企業(yè)如何通過知識圖譜解決數(shù)據(jù)孤島、跨域關(guān)聯(lián)等復(fù)雜的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)；</p><p><strong>3、落地實施路徑：</strong></p><p>解析知識圖譜與現(xiàn)有生態(tài)系統(tǒng)集成的方法論與切入點。 </p><p>無論企業(yè)想優(yōu)化運(yùn)營、實現(xiàn)更好的決策制定，還是為生成式人工智能（genAI）做好準(zhǔn)備，<strong>知識圖譜都可以幫助企業(yè)一步步實現(xiàn)目標(biāo)。</strong></p><h3><strong>參會收益 </strong></h3><p>1、深度理解<strong>知識圖譜</strong>如何增強(qiáng)現(xiàn)有數(shù)據(jù)平臺（從數(shù)據(jù)整合到AI賦能）； </p><p>2、獲得從傳統(tǒng)分析到生成式人工智能（genAI）的<strong>全場景知識圖譜應(yīng)用實例</strong>； </p><p>3、掌握知識圖譜技術(shù)落地的可<strong>行性規(guī)劃與實用指導(dǎo)方案；</strong></p><p>4、洞悉知識圖譜如何助力<strong>智能互聯(lián)</strong>的AI解決方案架構(gòu)設(shè)計。
展開 當(dāng)可解釋人工智能遇上知識圖譜
經(jīng)典可解釋性方法分類
1.3 知識圖譜對比其他知識表示的優(yōu)勢
2012年，Google推出了一款從Metaweb中衍生而來的產(chǎn)品，名字叫做Knowledge Graph（知識圖譜），彼時其功能在于，搜索內(nèi)容時提供附加的衍生結(jié)果。隨著人工智能的發(fā)展，知識圖譜開始應(yīng)用于更多的場景，關(guān)注度不斷攀升，成為認(rèn)知智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。最重要的是，知識圖譜逐漸成為人工智能應(yīng)用的強(qiáng)大助力。
相比普通的傳統(tǒng)知識表示，知識圖譜具有專家知識、質(zhì)量精良等優(yōu)點。
當(dāng)然知識圖譜也可以從不同的數(shù)據(jù)源中統(tǒng)一結(jié)構(gòu)，具有數(shù)據(jù)類型多樣性的優(yōu)點。通過節(jié)點和關(guān)系把所有不同種類的信息（Heterogeneous Information）連接在一起得到一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，為真實世界的各個場景直觀建模。
隨著近幾年知識圖譜技術(shù)的進(jìn)步一個重要變化就是越來越多的研究與落地工作從通用知識圖譜轉(zhuǎn)向了領(lǐng)域或行業(yè)知識圖譜，轉(zhuǎn)向了企業(yè)知識圖譜。對比通用知識圖譜，隨著人工智能在細(xì)分以及新興領(lǐng)域上的應(yīng)用，專業(yè)型知識圖譜越來越受到重視。
相比于其他結(jié)構(gòu)知識庫，知識圖譜的構(gòu)建以及使用都更加接近人類的認(rèn)知學(xué)習(xí)行為，因此對于人類閱讀會更加友好
知識圖譜的優(yōu)勢
1.4 決策樹模型 vs 基于知識圖譜的解釋
在可解釋性角度看來，由于知識圖譜大多數(shù)屬于異構(gòu)圖結(jié)構(gòu)，對比其他的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有更強(qiáng)的表達(dá)能力以及對應(yīng)的更多用途的圖算法。基于知識圖譜的可解釋性通常比之前的解釋方法更有深度更容易讓人類理解。如左圖，是決策樹中抽出的規(guī)則，總結(jié)食物的健康原因。
展開 數(shù)據(jù)分析與AI丨在企業(yè)環(huán)境中利用知識圖譜賦能生成式 AI
</p><p><br></p><p><strong>02.知識圖譜如何強(qiáng)化企業(yè)數(shù)據(jù)并支持 GenAI 解決方案</strong></p><p><br></p><p>知識圖譜不僅能可視化數(shù)據(jù)，更重要的是，<strong>其語義建模和描述為企業(yè)數(shù)據(jù)賦予了有意義的上下文</strong>。本體論作為概念模型，以業(yè)務(wù)用戶和領(lǐng)域?qū)＜沂煜さ男g(shù)語描述數(shù)據(jù)，簡化數(shù)據(jù)集成，促進(jìn)語義層的形成，方便添加和連接新數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、理解和重用的效率，推動業(yè)務(wù)價值。</p><p><br></p><p>對知識圖譜的查詢提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為不同的用戶提供了定制化的服務(wù)和體驗。<strong>知識圖譜既是集成數(shù)據(jù)源的工具，也是應(yīng)用本體模型的結(jié)果，構(gòu)建起全面且可操作的知識資源。</strong></p><p><br></p><p>目前，知識圖譜<strong>主要通過以下方式賦能 GenAI 解決方案：</strong></p><p><br></p><p><strong>? 提供豐富上下文：</strong></p><p><br></p><p>知識圖譜將數(shù)據(jù)源整合到多維模型中，提供比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫更深入的信息，<strong>有助于 AI 理解復(fù)雜的現(xiàn)實世界和特定領(lǐng)域主題，</strong>提升 AI 模型準(zhǔn)確性和輸出相關(guān)性。</p><p><br></p><p><strong>? 本體驅(qū)動對齊：</strong></p><p><br></p><p>以抽象且人類可讀的語言描述數(shù)據(jù)，<strong>使 LLM 與文本語言訓(xùn)練方式一致</strong>，促進(jìn)更加精確的上下文感知 AI 解決方案，還能輔助生成更準(zhǔn)確的圖形查詢。
展開 人工智能 知識圖譜
一、知識圖譜概論
1.1知識圖譜的起源和歷史
1.2知識圖譜的發(fā)展史——從框架、本體論、語義網(wǎng)、鏈接數(shù)據(jù)到知識圖譜
1.3知識圖譜的本質(zhì)和價值
1.4知識圖譜VS傳統(tǒng)知識庫VS關(guān)系數(shù)據(jù)庫
1.5經(jīng)典的知識圖譜
1.5.1經(jīng)典的CYC, WordNnet, WikiData, DBpedia, YAGO, NELL等知識庫
1.5.2行業(yè)知識圖譜：
Google知識圖譜，微軟實體圖，阿里知識圖譜，醫(yī)學(xué)知識圖譜，基因知識圖譜等知識圖譜項目
二、知識圖譜應(yīng)用
2.1知識圖譜應(yīng)用場景
2.2知識圖譜應(yīng)用簡介
2.2.1知識圖譜在數(shù)字圖書館上的應(yīng)用
2.2.2知識圖譜在國防、情報、公安上的應(yīng)用
2.2.3知識圖譜在金融上的應(yīng)用
2.2.4知識圖譜在電子商務(wù)中的應(yīng)用
2.2.5知識圖譜在農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、法律等領(lǐng)域的應(yīng)用
2.2.6知識圖譜在制造行業(yè)的應(yīng)用
2.2.7知識圖譜在大數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用
2.2.8知識圖譜在人機(jī)交互（智能問答）中的應(yīng)用
三、知識表示與知識建模
3.1知識表示概念
3.2 知識表示方法
a.語義網(wǎng)絡(luò) b.產(chǎn)生式規(guī)則 c.框架系統(tǒng) d.描述邏輯 e.本體 f.RDF和RDFS
g.OWL和OWL2 Fragments h.SPARQL查詢語言
i.Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知識表示
3.3典型知識庫項目的知識表示
3.4知識建模方法學(xué)
3.5知識表示和知識建模實踐
1.三國演義知識圖譜的表示和建模實踐案例
2.學(xué)術(shù)知識圖譜等
四、知識抽取與挖掘
4.1知識抽取基本問題
a.實體識別 b.關(guān)系抽取 c.事件抽取
4.2數(shù)據(jù)采集和獲取
4.3面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取
a.D2RQ b.R2RML
4.4面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取
a.基于正則表達(dá)式的方法 b.基于包裝器的方法
展開 電力知識圖譜—電力環(huán)節(jié)：輸電
文章來源：電力知識圖譜
電力知識圖譜—電力環(huán)節(jié)：配電
配電網(wǎng)是電網(wǎng)的重要組成部分，是保障電力“配得下、用得上”的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
它大多負(fù)責(zé)城區(qū)和郊區(qū)的配網(wǎng)線路，也就是變壓器到你家的那一段。
#01
配電在電力生產(chǎn)的特殊性
配網(wǎng)設(shè)備點多面廣，單個設(shè)備價值低，所以維護(hù)的投入也小，對小型智能化需求量大。
雖然配網(wǎng)生產(chǎn)部門不像電網(wǎng)營銷部門一樣直接對接客戶，但也是生產(chǎn)中最面向客戶的一環(huán)。營銷部接到客戶投訴，如果是設(shè)備原因，轉(zhuǎn)手就給配網(wǎng)部。
輸變電作為主網(wǎng)，在國家壟斷這方面沒有異議，配網(wǎng)是一直有開放的呼聲的，增量配電網(wǎng)、地方電網(wǎng)等一直在做這方面的業(yè)務(wù)。有很多大型用電企業(yè)也會自建從變電站、配網(wǎng)到用電的專用電網(wǎng)。民營企業(yè)在這塊有較大的進(jìn)步空間。
主網(wǎng)投資高峰期過了，現(xiàn)在是營配投資是熱門，可以講的內(nèi)容很多，本篇就只做基本的概念介紹，像增量配電網(wǎng)、配電運(yùn)維、和智能配電。
#02
配電概述
圖｜配電網(wǎng)絡(luò)
配電系統(tǒng)是由多種配電設(shè)備（或元件）和配電設(shè)施所組成的變換電壓和直接向終端用戶分配電能的一個電力網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。
圖｜典型室外供配電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖
這里只看主要設(shè)備的配網(wǎng)結(jié)構(gòu)：
變電站的10kV開關(guān)，從這算配網(wǎng)的開端。
接入中壓環(huán)網(wǎng)柜，供電N-1裝備，組手拉手網(wǎng)絡(luò)，以前的放射性線路，經(jīng)濟(jì)不好的地方，是沒有這個的。
接入開閉所，這個也是有錢的才有，也是N-1、隔離故障的作用。
接入配電站房或架空變，將10kV轉(zhuǎn)為220V。專變用戶通常到此結(jié)束。居民用戶往下看。
低壓線接入低壓柜、電纜分支箱等設(shè)備。
接到你家門口或樓下的表箱，配電結(jié)束。
展開 解決方案 | 千伯知識圖譜助力某汽車企業(yè)整車研發(fā)制造
應(yīng)用效果
通過知識圖譜實現(xiàn)知識自動化處理和應(yīng)用，降低企業(yè)知識構(gòu)建與獲取成本，提升企業(yè)智力資產(chǎn)管控能力；
通過主題圖譜和知識圖譜的建設(shè)，實現(xiàn)產(chǎn)品研發(fā)知識標(biāo)準(zhǔn)化，并在各個研發(fā)階段向工作人員推送相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)知識，實現(xiàn)產(chǎn)品研發(fā)與迭代的智能協(xié)助；
通過知識圖譜的人工智能和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)制造的綠色和智能化進(jìn)程；
通過基于主題圖譜和知識圖譜的對知識與海量數(shù)據(jù)的分析，科學(xué)有效輔助企業(yè)生產(chǎn)決策。
數(shù)據(jù)分析與AI丨利用知識圖譜實現(xiàn) AI Fabric 治理
在Altair，<strong>我們采用了一種創(chuàng)新的方法，將知識圖譜作為合規(guī)決策的核心依據(jù)。</strong></p><p><br></p><p>Altair RapidMiner數(shù)據(jù)分析和人工智能平臺構(gòu)建了一套包含兩層架構(gòu)的AI架構(gòu)體系。</p><p><br></p><p>其中，<strong>第一層是數(shù)據(jù)架構(gòu)</strong>，它能夠通過數(shù)據(jù)抽取、清洗、關(guān)聯(lián)等一系列流程將企業(yè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)整合為一個集成化、協(xié)調(diào)化且可擴(kuò)展的知識圖譜。</p><p><br></p><p><strong>第二層是智能分析執(zhí)行層</strong>，借助它，用戶能夠輕松設(shè)計工作流，通過ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載）、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)以及AI模塊，對知識圖譜中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與豐富。這兩層緊密集成的數(shù)據(jù)架構(gòu)為<strong>智能分析執(zhí)行層提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為維護(hù)治理規(guī)則和政策的合規(guī)性帶來了顯著優(yōu)勢。</strong></p><p><br></p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/x0yLiaf5fF6xdqd26UuibhQwNNDic43M2e3A1QJpqicvoNCdVtv5cUvjj4JC8nZ7R5DOBXswLrkTSGukqzvKeMTiaag/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p><br></p><p><strong>構(gòu)建合規(guī)知識圖譜</strong></p><p><br></p><p>數(shù)據(jù)架構(gòu)擁有出色的擴(kuò)展性，旨在打造專門用以存儲合規(guī)信息的知識圖譜。其<strong>構(gòu)建根基在于對多渠道合規(guī)數(shù)據(jù)的深度發(fā)掘與融合</strong>。起始階段，從企業(yè)內(nèi)部的合規(guī)制度文件、業(yè)務(wù)操作中涉及合規(guī)的流程記錄，以及外部行業(yè)規(guī)范和法律法規(guī)條文等共同構(gòu)成的綜合資料集入手，啟動非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理流程。
展開 新聞速遞丨Altair 與 Databricks 達(dá)成合作，加速數(shù)據(jù)驅(qū)動型創(chuàng)新
基于 Databricks 數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Altair RapidMiner 的核心差異化優(yōu)勢在于其大規(guī)模并行處理（MPP）知識圖譜技術(shù) - 專為企業(yè)級知識圖譜構(gòu)建、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及本體建模而設(shè)計。
通過與 Databricks 集成，客戶可使用 Altair RapidMiner 知識圖譜引擎連接、關(guān)聯(lián)并激活所有數(shù)據(jù)類型（包括結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化及流數(shù)據(jù)）。這些由圖譜驅(qū)動的數(shù)據(jù)編織層構(gòu)成了新一代智能系統(tǒng)的基石，使生成式 AI 模型與自主AI agent能夠全面解析企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營的復(fù)雜性。
為真實業(yè)務(wù)場景而生
Altair 與 Databricks 共同為現(xiàn)代化智能企業(yè)提供了卓越的平臺。本次合作不僅提供數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型所需的基礎(chǔ)設(shè)施，更賦予了推動轉(zhuǎn)型的智能化內(nèi)核。
我們非常榮幸與 Databricks 合作，助力客戶通過更快速、更智能、更高效的成果保持行業(yè)領(lǐng)先地位。
通過本次合作，我們不僅幫助客戶分析數(shù)據(jù)，更能激活數(shù)據(jù)價值，將碎片化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具備學(xué)習(xí)、推理與行動能力的智能系統(tǒng)。Altair 與 Databricks 正共同重塑數(shù)據(jù)科學(xué)與分析領(lǐng)域的未來。
—— Altair 首席技術(shù)官
Sam Mahalingam
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