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腾讯知识图谱

腾讯知识图谱

可靠的存储能力和高效的计算能力,为知识图谱在各领域的应用提供一站式解决方案
  • 腾讯知识图谱

    接入指引,常见问题,产品概述,应用场景,购买指南,词汇表,接入指引,常见问题,产品简介,产品概述,应用场景,购买指南,词汇表
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  • 万字详解:腾讯如何自研大规模知识图谱 Topbase

    在技术上,Topbase 支持图谱的自动构建和数据的及时更新入库。此外,Topbase 还连续两次获得过知识图谱领域顶级赛事 KBP 的大奖。图1 知识图谱的示列 TEG-AI 平台部的 Topbase 是专注于通用领域知识。二、知识图谱技术架构 TopBase 的技术框架如图 2 所示,主要包括知识图谱体系构建,数据生产流程,运维监控系统以及存储查询系统。Topbase 应用层涉及知识问答(基于 topbase 的 KB-QA 准确率超 90%),实体链接(2017 图谱顶级赛事 KBP 双料冠军),相关实体推荐等。 ?图2 知识图谱Topbase的技术框架 下载平台-知识更新:下载平台是知识图谱获取源数据平台,其主要任务包括新实体的发现和新实体信息的下载。
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  • 腾讯AI Lab斩获知识图谱顶级赛事KBP 2017世界冠军

    KBP大赛始办于2009年,是国际上影响力最大、水平最高的知识图谱领域赛事,此次夺冠体现了腾讯在知识图谱、语义理解等技术领域的强劲技术实力。实体发现与链接任务三语总分前十位排名表(各队伍为匿名) 知识图谱是试图结构化人类知识的技术,一般通过描述实体属性以及建立实体和实体之间的关系来实现。第二步要解决实体的歧义性,因为知识图谱包含了各个版本的「西游记」,实体链接的任务就是要根据查询里的上下文,例如这里的「86版」,把「西游记」链向知识图谱中正确的那一版「西游记」,也就是1986年上映的「自建知识图谱TopBase 未来延伸到自然语言深度理解力 知识图谱是自然语言处理领域的核心技术,目前腾讯AI Lab建设了一个名叫TopBase的知识图谱,目前涵盖50多个领域如人物、音乐、影视、体育、TopBase知识示意图 机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言处理是腾讯AI Lab的四大基础研究方向,在此研究基础上与腾讯业务与合作伙伴需求结合,落地到内容、游戏、社交和平台型AI四大应用上。
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  • 腾讯AI Lab斩获知识图谱顶级赛事KBP 2017世界冠军

    KBP大赛始办于2009年,是国际上影响力最大、水平最高的知识图谱领域赛事,此次夺冠体现了腾讯在知识图谱、语义理解等技术领域的强劲技术实力。实体发现与链接任务三语总分前十位排名表(各队伍为匿名) 知识图谱是试图结构化人类知识的技术,一般通过描述实体属性以及建立实体和实体之间的关系来实现。第二步要解决实体的歧义性,因为知识图谱包含了各个版本的「西游记」,实体链接的任务就是要根据查询里的上下文,例如这里的「86版」,把「西游记」链向知识图谱中正确的那一版「西游记」,也就是1986年上映的「自建知识图谱TopBase 未来延伸到自然语言深度理解力知识图谱是自然语言处理领域的核心技术,目前腾讯AI Lab建设了一个名叫TopBase的知识图谱,目前涵盖50多个领域如人物、音乐、影视、体育、诗词等TopBase知识示意图机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言处理是腾讯AI Lab的四大基础研究方向,在此研究基础上与腾讯业务与合作伙伴需求结合,落地到内容、游戏、社交和平台型AI四大应用上。
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  • AI 临床助手

    ACA基于医学人工智能、医学知识图谱等先进技术,考虑医生在病史采集、下诊断、制定治疗方案、开具处方、医生教育等多种应用场景下的特性需求,依据客观权威的知识来源,协助提升医疗服务效率。
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  • 智能预问诊

    基于医疗AI、自然语言处理技术、医学知识图谱等核心技术,智能理解患者主诉,模拟医生真实问诊思路进行智能追问;可对接HIS自动生成电子病历帮助医生提前了解患者病情,提高问诊效率。
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  • 企业画像

    通过构建亿级企业知识图谱,深度挖掘企业、高管、法定代表人、产品、产业链间的复杂网络关系,提供城市、区域宏观经济分析、招商引资推荐服务,引导地方产业发展……
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  • 自然语言处理

    (NLP)深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术,依托千亿级中文语料累积,提供16项智能文本处理能力,包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等
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  • 企业金融服务平台

    依靠腾讯在互联网领域的信息服务能力,为中小微企业和金融机构建立高效的信息连接服务;通过构建亿级企业知识图谱,为金融机构提供企业身份认证、企业情报、企业评估、企业监控等能力......
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  • 图数据库 KonisGraph

    广泛适用于社交网络、金融支付、安全风控、知识图谱、广告推荐和设备拓扑网络等具有海量关系数据的场景。
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  • 商标注册

    腾讯云知识产权:提供商标免费查询、商标注册、商标转让、版权登记、专利申请、贯标等服务,专业顾问一对一服务,近似查询、风险评估,全程把控,为企业品牌保驾护航!
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  • 词汇表

    三元组(实体-关系-属性)三元组(实体-关系-属性)是在知识图谱中,通常用“实体(Entity)”来表达图里的节点、用“关系(Relation)”来表达图里的“边”。社区划分社区划分是在图谱网络中,有的实体之间连接较为紧密,有的则较为稀疏,在这样的网络中,连接紧密的多个实体可以看成一个社区,而在两个社区之间的连接则较为稀疏。通过多次迭代进行社区发现并划分,从而是的划分后的整个图谱网络模块度(衡量社区划分效果的指标)不断增大。图遍历图的遍历是从一个实体出发,遍历完所有的实体或者关系。
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  • 自然语言处理

    ,情感分析,关键词提取,自动摘要,向量技术相关接口,词相似度,词向量,句向量,句法分析相关接口,文本纠错,句法依存分析,数据结构,错误码,购买指南,控制台使用指南,附录,文本分类映射表,词性表,闲聊,知识图谱相关接口
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  • 购买指南

    腾讯知识图谱目前处于内测阶段,您可以在 服务申请 通过之后免费使用。内测结束之后,本产品将进行公测。届时我们将在 产品发布台 发布公告,如有定价方面的变动也将提前通过邮件方式通知存量的用户。
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  • 腾讯云知识图谱实践

    数据采集、数据清洗、知识抽取、知识融合、图存储是构建知识图谱最基本的技术栈,笔者这里参考百家之言将构建知识图谱的技术流程总结如下:我们再回到最初的原点,窥探知识图谱的本质。腾讯云知识图谱团队也尝试在不同的场景中进行了探索,例如在短视频推荐中用到了基于知识图谱的相关实体推荐、在智能问答中用到了基于知识图谱的知识问答技术。腾讯云百科知识图谱在介绍腾讯云百科知识图谱之前,笔者先对通用知识图谱和领域知识图谱二者之间的区别和联系进行分析,如下图所示:从上图可以看出二者在真实场景中的知识表示、知识获取和知识应用等维度都有着较大差异腾讯云百科知识图谱(腾讯云百科知识图谱是腾讯云知识图谱团队与腾讯AI LAB TopBase团队共同建设的云上产品)属于通用知识图谱的范畴,虽然知识粒度较粗,但知识覆盖度较大,目前覆盖了51个领域(主要以音乐:知识图谱的行业发展现状知识抽取相关技术要点腾讯云百科知识图谱的应用时间仓促,不到之处,敬请见谅。
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  • 保险反欺诈

    保险反欺诈(Insurance Anti Fraud,IAF)专注于识别保险行业整个生命周期内的欺诈行为及风险通过AI计算、关系图谱分析等能力,准确定位恶意用户与违规行为,帮助客户提升风险识别能力,助理业务发展
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  • 常见问题

    腾讯知识图谱和图数据库有什么区别吗?腾讯知识图谱结合了图数据库的高效存储和查询,并建立了其上的图计算引擎和可视化分析交互界面,是一个兼具图数据库、图计算引擎、图可视化展示的一体化智能平台。腾讯知识图谱的智能体现在其对全行业数据的融合能力、对异构异质数据的治理能力以及对复杂关联关系的分析计算能力等方面。腾讯知识图谱一站式平台对千亿级关系的准实时处理与深挖能力是一般图数据库系统不具备的。腾讯知识图谱性能如何?腾讯知识图谱使用配置为24核 CPU,每核2.4GHz主频,128G内存,3T SSD固态硬盘的服务器,在基于20亿个实体,2000亿条边的复杂社交网络,可在数十小时内完成重要性打分排名(PageRank腾讯知识图谱如何收费?目前内测阶段免费使用。
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  • 产品概述

    腾讯知识图谱(Tencent Knowledge Graph,TKG),是一个集成图数据库、图计算引擎和图可视化分析的一站式平台。在知识图谱研究中,有如下领域产生了20余项国内国际专利和数十篇国际领先的学术论文: 准实时响应千亿节点关系的在线查询。高速处理超大规模图谱中子图匹配等运算。产品优势便捷的知识图谱构建腾讯知识图谱一站式平台通过用户上传原始数据,定义知识模型,配置原始数据和知识模型之间的映射关系即可构建一个完整可用的知识图谱。用户也可以上传文本数据,系统可以自动从文本中抽取人物及其之间的关系构建知识图谱。直观展现数据间的复杂关系,大幅度提升知识图谱的探索效率。完备的图查询语言腾讯知识图谱一站式平台支持 JDBC 函数式调用提供服务,同时也支持类 SQL 结构化查询语言。
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  • 接入指引

    知识图谱使用流程主要包括以下五大步骤:一、线上申请您可以单击 立即申请 进入申请页面,填写相应信息并提交。申请提交后,我们的工作人员将在15个工作日内联系您。
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