多模態知識圖譜系統

人工智能

隨著大數據、深度學習和算力的快速發展，新一代人工智能已具備對語音、視覺、文本等多模態信息進行表示、識別與融合的知識理解和推理能力，而知識圖譜技術就是實現這些能力的關鍵共性技術。

本項目自主開發了《多模態知識圖譜系統》，該系統可以友好地實現“多維自動標引”，覆蓋語言知識、常識知識和場景知識等，可自主構建場景多模態知識圖譜，實現知識快速發現和關聯，增強知識服務智能化能力。

《多模態知識圖譜系統》具有自動標引功能，用于標簽抽取、內容識別、實體識別、語義識別等自然語言處理任務，大福降低數據處理門檻，為知識標簽體系智能化處理和智能化搜索提供功能支撐。此外，《多模態知識圖譜系統》嵌入了機器學習與深度學習模型，一方面可完成自然語言處理任務，另一方面可滿足知識圖譜應用層的知識發現與智能問答等任務需求。

《多模態知識圖譜系統》為多源異構數據融合治理與數據資源分析挖掘提供工具化支撐，已經在多家報社媒體、農業智能知識服務、情境感知的智能推薦、情報挖掘等領域推廣應用。

圖1.本項目研發的多模態知識圖譜系統

知識管理、數據治理、數據資產管理、智能客服、情報挖掘等

知識圖譜技術行業應用得到廣泛普及，在數字化轉型的背景下，在知識管理、數據處理等領域具有強大的市場規模。與同類產品相比，《多模態知識圖譜系統》適配性強，軟件自主可控，成本低廉，市場需求規模可觀，推廣收益相對較高。