明略科技HAO图谱Open API:开放企业级知识图谱构建能力

首个语音实时生成图谱的企业级知识图谱开发工具包。

深度学习掀起的这波 AI 浪潮极度依赖数据,经过 10 年的发展,深度学习在一些场景应用上已经面临瓶颈。业内有一种声音得到了大量认同:人工智能的进一步发展与突破,需要从感知智能向认知智能的突破,知识图谱能有效从数据中挖掘出知识,以更具可解释性的 AI 指导人类在更多复杂场景中的智能决策和行动。

7 月 11 日,在 2020 WAIC 世界人工智能大会上,明略科技 HAO 图谱,作为目前世界上第一个语音实时生成图谱的企业级知识图谱开发工具包,首次公开亮相,成功入围了大会最高奖项 SAIL 奖(Super AI Leader)TOP30 的项目及 2020 年度 SAIL 榜单。
明略科技首席科学家、明略科学院院长吴信东在开发者日:开发 · 开源 · 社区主题论坛上正式宣布 HAO 图谱依托国家新一代人工智能开放创新平台开放 Text2KG API 接口,赋能开发者和企业级用户。

负责 HAO 图谱具体研发工作的是明略科学院知识工程实验室,我们与实验室主任张杰博士进行了交流,他向我们介绍了明略科技的 HAO 图谱技术及应用落地。

HAO 图谱,源自于 2018 年明略科技提出的 HAO 智能理论框架。HAO 智能旨在集成人类智能(HI)、人工智能(AI)和组织智能(OI),打通感知、认知和行动系统,帮助企业和组织实现智能化发展。其中,HAO 图谱属于认知系统的范畴。

HAO 图谱,可以独立运行,也可交付给企业技术团队进行二次开发,核心模块包括语音流监听,语音转文本,标点预测,口语顺滑,文本补全,实体关系抽取,实体对齐,以及图谱话题切换。

具体来说,HAO 图谱的输入为一维的文字序列或语音流,系统工作时分为如下几步:

  1. 逐句翻译,形成大图:首先将输入序列逐句的做实体识别和关系抽取,绘制成图结构,每新增一句,就在原有的图结构上增加新节点和新边;

  2. 篇章摘要,找到重点:当整段文本或语音输入结束后,再在篇章级大图谱上,根据节点的语义、图结构、位置等特征识别出重点节点和边;

  3. 关联背景知识:将重点节点和关系映射到后台的领域知识图谱上,利用领域知识图谱扩展其语义信息。领域图谱包括:由大量实例组成的数据图谱、由因果关系组成的因果图谱、由领域本体结构和领域词表组成的语义工具;

  4. 图谱增强的应用:针对领域内的特定场景需求,基于图谱做可视化交互、分类、检索、推荐、文本生成等特定任务。

目前 HAO 图谱开放的 Text2KG API 接口,提供了文本转图谱的能力,但后台还做了一些面对 PDF、PPT、word 等半结构化文档的信息抽取 

知识图谱技术在产业界正经历着应用的高速增长,学术领域前沿成果与实际落地应用场景间依然存在着巨大的鸿沟,设计、开发、部署一套知识图谱系统,会面临数据标注、模型训练调优、高并发高可用等一系列问题。「目前业内仍缺少一个工业级的稳定工具,HAO 图谱是第一个语音实时生成图谱的企业级知识图谱开发工具包。」张杰表示。

在实际的知识图谱构建流程中,标注数据、训练模型需要花费大量时间。而 HAO 图谱很大程度上解决了上述问题,让数据分析师或者是建模人员集中精力在业务层,而底层的收集数据、标注数据、训练模型、数据抽取以及与后台关联可以通过调用 HAO 图谱 Text2KG API 完成,避免了大量的重复工作。「根据实际的企业用户使用情况来看,可以帮助开发者节约 60% 左右的时间。」张杰介绍。

HAO 图谱所提供的模型,既包含通用模型,也包含特定领域的模型,如汽车、奶粉、美妆等。通过 API 接口,使用已经训练好的开放域模型和特定领域模型,开发者可以集中精力在使用知识图谱解决实际的业务问题上。

知识图谱的应用涉及可视化、分类、检索、推荐和生成。目前,HAO 图谱已经被广泛应用在社交舆情分析、销售技能培训、金融交易反欺诈、案情研判、设备维护、城市及园区管理等不同场景。

在推荐领域,将领域知识有效融入算法,提高推断准确率一直是研究的难点之一。知识图谱,可将人类专家经验和规则,以及大量来自互联网、各个产业生产中获得的数据,有机结合,通过对不同实体(节点)之间关系的进行分析,获得洞察。「知识图谱蕴含一定的可解释性,因果关系相对比较明确,这一特点让它在金融、轨交、电力、公共安全等行业中得以较快落地。」

在社交媒体舆情分析场景中,基于知识图谱,可以把用户产生的评论,与后台已有的品牌数据结合,对产品特性进行观察,分析特定维度的用户舆情走势,随后把这些结果整合到 BI 系统,为运营人员提供用户需求洞察。在此基础之上,实现千人千面的个性化广告。

在智能导购场景中,比如,销售人员通过佩戴明略的智能工牌,在保障用户隐私和数据安全的前提下,将销售对话转为文字,进行话题分类,形成一个话题转移的知识图谱,计算出话题之间转移的概率,帮助销售人员复盘,分析流单的主要环节,改善话题转移和引导,提高成单率。

总之,HAO 图谱可以把企业数据按照业务逻辑抽象为陈述性知识或过程性知识,生成数据洞察以更易使用的方式为业务服务。「通过历史数据的分析和行业专家先验知识的输入,知识图谱可以很大程度上把行业知识复现出来,并实现能力的复用,明略科技能够在历史数据达到 10PB 级、日均增量数据超过 10TB 的环境下进行数据价值的挖掘,实现毫秒级的预测性分析,结合行业知识图谱形成决策和行动。」

目前,在企业智能化服务领域,明略科技已成长为一家明星公司。去年 8 月,明略科技成为第二批「国家新一代人工智能开放创新平台」建设单位,以开放、创新、共享为基本原则,持续建设软件与硬件平台、开源社区平台、培训平台,构建人工智能众创平台和标准验证实验室,设立人工智能产业基金,全面打造平台生态体系。HAO 图谱 Text2KG API 已在明略科技国家新一代人工智能开放创新平台官网上线。

产业HAO图谱知识图谱明略科技
1
相关数据
吴信东人物

吴信东教授是数据挖掘研究与应用的知名学者,明略数据首席科学家、科学院院长。在加入明略数据前,曾任美国路易斯安那大学计算机科学终身教授,兼任该校计算与信息学院院长。此外,他也是长江学者、海外杰青、国家「千人计划」特聘专家、IEEE Fellow、AAAS Fellow。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

先验知识技术

先验(apriori ;也译作 先天)在拉丁文中指“来自先前的东西”,或稍稍引申指“在经验之前”。近代西方传统中,认为先验指无需经验或先于经验获得的知识。先验知识不依赖于经验,比如,数学式子2+2=4;恒真命题“所有的单身汉一定没有结婚”;以及来自纯粹理性的推断“本体论证明”

信息抽取技术

信息/数据抽取是指从非结构化或半结构化文档中提取结构化信息的技术。信息抽取有两部分:命名实体识别(目标是识别和分类真实世界里的知名实体)和关系提取(目标是提取实体之间的语义关系)。概率模型/分类器可以帮助实现这些任务。

明略科技机构

明略科技作为更具行业“Know-how”的新一代数据中台先行者,致力打通感知与认知智能,连接人、机器、组织的智慧,帮助企业构建人机协同的行业大脑,加速企业数字化转型。明略科技致力于探索新一代人工智能技术在知识和管理复杂度高的行业中的落地。打通感知与认知智能,通过多模态人工智能和大数据技术,连接人、机器、组织的智慧,最终实现具有分析决策能力的高阶人工智能应用,让组织内部高效运转,让更多的人和资源投入到创新的工作中去。明略科技始终以数据安全和隐私保护为最高纲领,立志成为全球企业级人工智能的领跑者,创造人机同行的美好世界。

https://www.mininglamp.com/
推荐文章
暂无评论
暂无评论~