2020年中国《知识图谱》行业研究报告,45页ppt

2020 年 4 月 18 日 专知

人工智能本质是解决生产力升级的问题,人类生产力可以归类为知识生产力和劳动生产力,人工智能走入产业后,可以分为感知智能、认知智能和行为智能,后两者更与生产力相对应,NLP和知识图谱是发展认知智能的基础。

原始数据通过知识抽取或数据整合的方式转换为三元组形式,然后三元组数据再经过实体对齐,加入数据模型,形成标准的知识表示,过程中如产生新的关系组合,通过知识推理形成新的知识形态,与原有知识共同经过质量评估,完成知识融合,最终形成完整形态上的知识图谱。

在面对数据多样、复杂,孤岛化,且单一数据价值不高的应用场景时,存在关系深度搜索、规范业务流程、规则和经验性预测等需求,使用知识图谱解决方案将带来最佳的应用价值。

2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能市场规模约为106.6亿元,预计2023年将突破300亿元,年复合增长率为30.8%,其中2019年市场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大。

随着整体市场数据基础的完善和需求唤醒,大数据智能领域规模持续走高,但在行业可落地性和理性建设的限制下,预计市场增速将呈现下降趋势,期间咨询性需求将会大量出现,从整体发展来看增速处于良性区间,对真正有价值的公司和产品有正向意义。



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知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

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