随着大数据、深度学习和算力的快速发展,新一代人工智能已具备对语音、视觉、文本等多模态信息进行表示、识别与融合的知识理解和推理能力,而知识图谱技术就是实现这些能力的关键共性技术。
本项目自主开发了《多模态知识图谱系统》,该系统可以友好地实现“多维自动标引”,覆盖语言知识、常识知识和场景知识等,可自主构建场景多模态知识图谱,实现知识快速发现和关联,增强知识服务智能化能力。
《多模态知识图谱系统》具有自动标引功能,用于标签抽取、内容识别、实体识别、语义识别等自然语言处理任务,大福降低数据处理门槛,为知识标签体系智能化处理和智能化搜索提供功能支撑。此外,《多模态知识图谱系统》嵌入了机器学习与深度学习模型,一方面可完成自然语言处理任务,另一方面可满足知识图谱应用层的知识发现与智能问答等任务需求。
《多模态知识图谱系统》为多源异构数据融合治理与数据资源分析挖掘提供工具化支撑,已经在多家报社媒体、农业智能知识服务、情境感知的智能推荐、情报挖掘等领域推广应用。
图1.本项目研发的多模态知识图谱系统
知识管理、数据治理、数据资产管理、智能客服、情报挖掘等
知识图谱技术行业应用得到广泛普及,在数字化转型的背景下,在知识管理、数据处理等领域具有强大的市场规模。与同类产品相比,《多模态知识图谱系统》适配性强,软件自主可控,成本低廉,市场需求规模可观,推广收益相对较高。
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