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知识服务简介

        以数字图书馆中海量的工程类数字图书为基础,汇聚打通“数字图书馆”、“互联网”和“专业数据库”等多种来源的数字资源,基于人工智能、自然语言处理等技术,将数字资源分解、提炼和重组,构建知识网络,实现知识的汇聚、集成、组织和利用,为广大科技工作者乃至企业提供深层次的知识服务。

知识图谱  |  Knowledge Graph


        知识图谱是反映实体、属性及其相关关系的网络,是智能搜索、知识问答、自动客服等智能服务的基础。本知识图谱主要基于百度百科、互动百科、维基百科等百科数据,通过实时热点分析、信息抽取、实体融合、跨媒体计算以及知识推理等技术,构建而成的实时跨语言跨媒体知识图谱,为用户提供概念检索、文本理解以及关联分析等服务。

知识脉络  |  Knowledge Venation


       基于大规模图书的知识脉络服务,能对主题相关的成百上千本图书进行知识挖掘,总结出几条具有丰富知识点、流畅度好、覆盖度高的学习路径,由这些学习路径构成知识脉络图进行可视化展示,并为每个知识点关联到多本图书的相关章节内容,从而帮助用户高效地进行知识学习。

知识专题  |  Thematic Knowledge


       同一主题的知识分散在不同的图书中,而用户需要掌握“全面的知识”。知识专题通过挖掘海量的工程图书,尤其从图书目录中抽取出概念以及相关描述词,构建概念上下位关系网络、概念-描述词网络,并对描述词进行预测与排序,通过对图书和视频的关联,形成最终的知识专题。

知识问答  |  Question & Answer


       知识问答服务能让用户基于自然语言的方式提出问题,系统则基于深度学习模型来理解用户问题,通过深度匹配模型,从工程图书中抽取得到的问答集和基于知识图谱抽取的亿量级三元知识组中,为用户的问题匹配最佳答案。

同义词抽取  |  Synonym Extraction


       同一个实体具有不同的叫法,例如“浙江大学”和“浙大”,“黄蜀葵”和“棉花葵”等都是指向同一个实体。显然,实体同义词是知识组织的基础。系统从种子同义词对出发,基于开放信息抽取和深度学习技术,致力于提供永不停息的同义词抽取服务。目前已提供百万对同义词检索服务。

图书结构化分析  |  Book Structure Analysis


       图书结构化处理平台基于现有的OCR技术,设计并实现了文档布局结构的版面分析技术、文档结构化信息构建技术,同时提供可供用户使用的Web访问接口(目前限内部使用)。 使用本本平台对已扫描图书的图像资源处理后,用户可以获得相关图书全文的结构化文件,可以用于进一步的信息抽取、知识加工、语义网络等建设。

阅读增强  |  Reading Enhancement


       通过关键词抽取、跨媒体内容关联等技术,将百科、视频等内容关联到图书中, 帮助人们理解图书内容。

学习平台  |  Learning Platform


       基于用户协作的方式,将图书章节、互联网内容进行关联整合,构建自定义图书。

综述系统  |  Literature System


       涵盖文献检索、可视分析以及综述辅助生成模块,能通过对用户检索得到的结果进行聚合分析,形成综述候选目录。

移动智能机器人  |  Mobile Intelligent Robot


       基于自然语言交互,融合图书检索、阅读和智能知识问答。
       正在建设中

知识空间  |  Knowledge Space


       针对领域相关图书,自动抽取其核心概念,并挖掘概念之间的先导关系,形成学科知识图谱,可用于推荐学习资料。
       正在建设中

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