一站式知识图谱构建平台-华为云

知识图谱服务是一款知识图谱构建工具，提供一站式知识图谱构建平台，提供本体设计、信息抽取、知识映射、多源融合以及增量更新等功能。

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试用版提供30天免费试用，如需购买正式版本，请点击“服务咨询”联系我们。

知识图谱KG 一站式知识图谱构建平台 立即体验 服务咨询 帮助文档 立即体验 服务咨询 了解详情: 总览 用户指南 API参考 智能客服 论坛 产品优势 一站式服务 一站式、全流程的知识图谱构建、应用平台 一站式、全流程的知识图谱构建、应用平台 高度自定义 用户无需关注底层实现细节，通过专门设计的知识图谱构建流水线，可以自定义知识图谱构建过程中的各个步骤 用户无需关注底层实现细节，通过专门设计的知识图谱构建流水线，可以自定义知识图谱构建过程中的各个步骤 功能全面 基于多样化的基础设施，提供了丰富的信息抽取、知识融合方案，知识图谱可以随时进行全量、增量更新，保证知识的可靠、时效性 基于多样化的基础设施，提供了丰富的信息抽取、知识融合方案，知识图谱可以随时进行全量、增量更新，保证知识的可靠、时效性 稳定可靠 华为云知识图谱服务支持海量数据的信息抽取、知识融合，功能、效率稳定可靠 华为云知识图谱服务支持海量数据的信息抽取、知识融合，功能、效率稳定可靠 全栈全周期，行业第一梯队的功能服务 本体设计 信息抽取 知识映射 知识融合 知识服务 本体设计 人机协同的本体设计 构建知识图谱的第一步就是本体（ontology）。

本体是知识图谱的模型，是对构成知识图谱的数据一种模式约束。

构建本体时，由和垂直领域专家合作完成。

构建本体的输入包括领域知识、术语词典、专家的人工经验等。

输出包括构成知识图谱的实体类别，以及类别之间的关系，特定类别的实体需要具备的属性集合等等。

通过模式学习等手段，自动从文档中抽取典型模式，辅助人工设计本体，提高本体设计效率→本体管理平台→本体设计 信息抽取 灵活可扩展的信息抽取 针对结构化、半结构化输入数据，提供插件化、配置化、可扩展的信息抽取模块，结合相应的配置及源数据，自动完成信息抽取过程。

对于非结构化数据，提供实体关系标注、模型训练发布功能，可通过算法模型自动抽取相应的三元组信息。

AI算法半监督学习：→命名实体识别→关系抽取模型→半监督、迁移学习技术→模式学习 知识映射 统一的知识表示 经过信息抽取后的数据，需要结合已定义本体进行知识映射，完成内部知识的统一表示。

统一的内部表示方便于多源知识融合、知识图谱应用的推理等。

通过配置化、自定义接口方式，完成信息抽取结果与定义本体之间的知识映射，实现知识的内部统一表示。

· 知识表示——RDF业务通用框架，可以用各种不同的格式表示，如XML、N-Triples、N3、JSON-LD等·知识表示——RDFS提供了一个用于描述RDFresources的属性（properties）和类型（classes）的术语表（vocabulary 知识融合 灵活全面的实体对齐与融合 提供多种实体对齐方法，同时支持分组索引、实体聚合机制，可完成大规模数据的知识融合。

同时，支持自定义模式完成个性化的实体对齐融合方法。

对于对齐融合后的结果，提供验证机制保证融合结果的质量。

通过配置化、自定义接口方式，完成实体对齐与融合过程，实现多源异构数据的有效融合互补，获得全面丰富的知识图谱。

→配置化方式、可自定义接口→预置分组索引策略→预置多种实体聚合方法→提供验证流程，保证融合结果质量 知识服务 可视化与查询服务 提供知识图谱查询服务接口，方便知识图谱应用直接调用。

提供可视化服务，通过人机交互方式，可以快速的查询拓展实体及关系信息。

通过查询接口服务知识图谱应用，同时提供可视化界面，支持便捷的可视化查询与展示功能。

→搜索与可视化展示→灵活的查询接口 为您提供知识图谱的一切 知识图谱问答 通过实体识别链接、知识图谱查询推理、多轮对话、语言生成等相关技术，识别用户问题的实体、关系，进而理解用户问题的意图，映射成知识图谱查询语言，并生成自然语句返回给用户 通过实体识别链接、知识图谱查询推理、多轮对话、语言生成等相关技术，识别用户问题的实体、关系，进而理解用户问题的意图，映射成知识图谱查询语言，并生成自然语句返回给用户 智能文案系统 通过现有文稿的写作方式和结构，使用机器学习算法，自动生成新文案，并且结合知识图谱中的知识，得到信息更加完善的文档 通过现有文稿的写作方式和结构，使用机器学习算法，自动生成新文案，并且结合知识图谱中的知识，得到信息更加完善的文档 精准实体识别链接 精准实体识别链接 针对不同量级的训练数据，多种实体识别链接算法可供选择，保证高精度的实体识别链接 针对不同量级的训练数据，多种实体识别链接算法可供选择，保证高精度的实体识别链接 跨领域能力强 跨领域能力强 拥有业界有竞争力的跨领域语义匹配、意图理解，支持通过可视化的界面进行业务场景的配置，一键化训练部署 拥有业界有竞争力的跨领域语义匹配、意图理解，支持通过可视化的界面进行业务场景的配置，一键化训练部署 多轮对话 多轮对话 具有上下文理解能力，能够实时跟踪用户的意图，保持用户的状态。

通过上下文信息对用户问题进行理解，支持进一步引导用户 具有上下文理解能力，能够实时跟踪用户的意图，保持用户的状态。

通过上下文信息对用户问题进行理解，支持进一步引导用户 实时生成 实时生成 快速响应，完成大量文案的生成 快速响应，完成大量文案的生成 信息准确 信息准确 通过图谱，自动获取最新信息 通过图谱，自动获取最新信息 知识丰富 知识丰富 通过图谱得到更加丰富的素材，得到内容更加丰富的文案 通过图谱得到更加丰富的素材，得到内容更加丰富的文案 行业知识图谱解决方案 结合行业基础数据，构建面向行业场景的知识图谱，提供图谱查询、智能问答、智能文案、推荐等多种丰富的应用服务 结合行业基础数据，构建面向行业场景的知识图谱，提供图谱查询、智能问答、智能文案、推荐等多种丰富的应用服务 智能知识推荐 结合知识图谱中的实体及实体之间的关系结构，从海量数据中过滤出有价值的相关信息，协助用户快速做出决策 结合知识图谱中的实体及实体之间的关系结构，从海量数据中过滤出有价值的相关信息，协助用户快速做出决策 行业插件化 行业插件化 针对不同行业，可快速构建知识图谱 针对不同行业，可快速构建知识图谱 更新融合更容易 更新融合更容易 通过少量的配置，即可自动完成图谱更新及融合 通过少量的配置，即可自动完成图谱更新及融合 开放自定义能力 开放自定义能力 面向高度定制化需求、复杂场景以及复杂流程的需求，平台支持自定义各模块能力，可直接快速扩展当前平台能力 面向高度定制化需求、复杂场景以及复杂流程的需求，平台支持自定义各模块能力，可直接快速扩展当前平台能力 应用场景 汽车 医疗 政务 能源 汽车知识图谱驱动业务技术变革 针对汽车这种属性很多的实体领域，汽车知识图谱可以有非常好的应用。

将不同品牌不同型号的汽车产品信息整合，为消费者提供全面的导购地图。

在售前场景中，消费者经常关心的询价、比价、保养、配置参数、性能比较等问题，同时，能够给用户引导推荐指定车型的突出特性，比如科技、安全性等。

我们通过构建汽车领域的知识图谱，搭建基于知识图谱的多轮对话系统。

可以分析用户话语中的实体和关系，根据实体和关系进行知识图谱的查询和推理，根据结果选择相应的对话策略。

图谱应用 产品研发 精准营销 驾乘体验 汽车后市场 医学知识图谱构建技术与研究 不同医生诊断习惯不同，可能对相同病症给出同样的治疗方法，也可能完全不同。

利用知识图谱的能力，可以从海量的临床案例中提炼成为知识，最终转化为“机器思维”。

同时聚合核心医学概念，全方位的医疗生态圈知识，打造真正的智慧医疗。

图谱应用 医疗大数据智能 临床智能决策 智能诊疗 智能高效的政务知识服务 政务领域存在多源海量政策文档，利用知识图谱可以聚合政策信息，提供统一的数据访问视图，支撑高效政务搜索和问答，提升政务处理效率。

图谱应用 一网通办 政务机器人 政务大屏 通向人工智能之路的能源 油气勘探开发过程中会产生多种形式的海量数据，这些数据被油气公司视为最珍贵的数据资产。

利用知识图谱有效聚合这些多源异构数据，助力油气行业实现数字化和智能化转型。

基于勘探知识图谱可以提供丰富的油气应用，例如语义搜索、油藏类比、油气知识推荐，支撑油气勘探开发增储上产、降本增效。

图谱应用 油气藏搜索 油气层识别 热门话题 华为云获CCFBDCI2019金融实体级情感分析大赛冠军 近日，在2019CCF大数据与计算智能大赛（CCFBigData&ComputingIntelligenceContest，简称CCFBDCI）决赛中，华为云语音语义创新Lab获得金融实体级情感分析大赛冠军，体现了在文本情感分析和知识图谱领域的实力。

挑战情感分析技术高点 该任务分为两个子任务：给定金融文本和文本中出现的金融实体列表。

1.负面信息判定：判定该文本是否包含金融实体的负面信息。

如果该文本不包含负面信息，或者包含负面信息但负面信息未涉及到金融实体，则负面信息判定结果为0。

2.负面主体判定：如果任务1中包含金融实体的负面信息，继续判断负面信息的主体对象是实体列表中的哪些实体。

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