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以圖構(gòu)圖
可視化構(gòu)建知識(shí)圖譜,，所見(jiàn)即所得,，0代碼知識(shí)構(gòu)建模式。只需通過(guò)簡(jiǎn)單的拖拽操作即可輕松完成知識(shí)圖譜的構(gòu)建任務(wù),，極大的降低圖譜構(gòu)建難度,，對(duì)使用者的技術(shù)要求
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內(nèi)置模型
系統(tǒng)預(yù)置大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽取、三元組抽取構(gòu)建模型,，可供用戶(hù)自由選擇,、靈活組合使用。滿(mǎn)足用戶(hù)不同應(yīng)用場(chǎng)景,、不同領(lǐng)域圖譜的快速構(gòu)建的需求
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全流程圖譜設(shè)計(jì)
覆蓋本體設(shè)計(jì),、知識(shí)抽取、知識(shí)融合,、圖數(shù)據(jù)管理,、應(yīng)用發(fā)布等全流程功能，同時(shí),，支持多種格式文件,，具有較好的兼容性。滿(mǎn)足跨平臺(tái),、多用戶(hù)協(xié)同使用的需求
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“術(shù)”,、“業(yè)”專(zhuān)攻
通過(guò)項(xiàng)目管理將技術(shù)與業(yè)務(wù)有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜的有效分工,。使設(shè)計(jì)人員輕松駕馭圖譜構(gòu)建,，更專(zhuān)注于圖譜業(yè)務(wù)的設(shè)計(jì)優(yōu)化，而技術(shù)人員無(wú)需參與重復(fù)性的基礎(chǔ)工作
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可視化Schema設(shè)計(jì)
“以圖構(gòu)圖”設(shè)計(jì)模式
以圖構(gòu)圖設(shè)計(jì)模式,，可視化的在線(xiàn)設(shè)計(jì)方法,，實(shí)現(xiàn)本體設(shè)計(jì)的快速、自由,、靈活
支持多種格式（owl,、rdf,、rdfs）的文件導(dǎo)入、導(dǎo)出,，兼容性較好
OpenKG中90%以上資源可直接接入 -
“自動(dòng)化”信息抽取
智能化圖譜構(gòu)建
非結(jié)構(gòu)化圖譜,，內(nèi)置自然語(yǔ)言處理模型，自動(dòng)提取三元組信息
針對(duì)市民熱線(xiàn)的事件,，設(shè)計(jì)聯(lián)合抽取模型,，較pipeline提升了時(shí)效和準(zhǔn)確率 -
預(yù)置基礎(chǔ)服務(wù)
圖探索
實(shí)現(xiàn)對(duì)寫(xiě)入知識(shí)的智能化顯示及查詢(xún)
提供更加簡(jiǎn)潔的知識(shí)檢索、探索和聚合服務(wù)
支持用戶(hù)定制化開(kāi)發(fā)及個(gè)性化的應(yīng)用 -
“0代碼”構(gòu)建圖譜
一鍵式圖譜生成
完成圖譜本體設(shè)計(jì),、數(shù)據(jù)映射后,，即可啟動(dòng)系統(tǒng)自動(dòng)化完成知識(shí)圖譜生成
過(guò)程無(wú)需人工干預(yù)，實(shí)現(xiàn)0代碼構(gòu)建 -
“低難度”構(gòu)建圖譜
可視化數(shù)據(jù)映射
支持多種數(shù)據(jù)映射方式,，滿(mǎn)足用戶(hù)不同使用場(chǎng)景下的設(shè)計(jì)需求
采用靈活,、易用、可視化的圖形操作界面,，業(yè)務(wù)人員無(wú)門(mén)檻使用
輕松駕馭圖譜設(shè)計(jì)過(guò)程中的數(shù)據(jù)操作問(wèn)題,，有效降低圖譜設(shè)計(jì)難度
智能派單
智能派單
智能派單主要面向智能客服、智能運(yùn)維等應(yīng)用場(chǎng)景中的工單的派發(fā),，通過(guò)對(duì)目標(biāo)派發(fā)工單內(nèi)容包括工單標(biāo)題,、訴求地址、工單內(nèi)容,、訴求目的等信息進(jìn)行語(yǔ)義理解分析,，識(shí)別關(guān)鍵信息內(nèi)容，系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別,，智能推算預(yù)判工單處置部門(mén),，推薦工單派發(fā)部門(mén)并給出推薦單位預(yù)測(cè)值，輔助業(yè)務(wù)人員快速實(shí)現(xiàn)工單的派發(fā)
事件分析
事件分析
通過(guò)運(yùn)用關(guān)鍵詞提取,、詞向量表達(dá),、地址抽取、相似度計(jì)算等技術(shù),，結(jié)合知識(shí)圖譜對(duì)事件的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析,。以事件為中心，從時(shí)間,、空間,、地理位置等多維構(gòu)建分析模型。真正實(shí)現(xiàn)“一人多訴,、同人同訴,、多人同訴”等事件的合一處置，居民關(guān)心的同訴事件的優(yōu)先處理
關(guān)鍵信息抽取
關(guān)鍵信息抽取
通過(guò)對(duì)目標(biāo)工單文本內(nèi)容進(jìn)行語(yǔ)義理解分析，識(shí)別關(guān)鍵地址命名實(shí)體,，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自動(dòng)從文本數(shù)據(jù)中抽取出工單內(nèi)容中的地址信息,。后續(xù)用戶(hù)可實(shí)現(xiàn)工單的地圖標(biāo)注，及投訴事件的區(qū)域熱度分析等
知識(shí)推薦
在城市大腦個(gè)性化推薦中,，以“我”為中心整合服務(wù)資源并進(jìn)行個(gè)性化定制,，通過(guò)知識(shí)圖譜分析用戶(hù)行為習(xí)慣和環(huán)境信息，使用圖嵌入,、圖路徑分析,、社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法等方法，智能推送用戶(hù)關(guān)注度高,、關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的信息,，主動(dòng)提供服務(wù)
知識(shí)推薦
智能問(wèn)答
智能問(wèn)答
通過(guò)構(gòu)建,，設(shè)計(jì)知識(shí)圖譜問(wèn)答（KBQA）系統(tǒng),，支持多實(shí)體多跳（Multi-hop）匹配和推理?；谀X庫(kù)知識(shí)圖譜組件和腦庫(kù)時(shí)空構(gòu)建組件將空間和非空間數(shù)據(jù)結(jié)合,，實(shí)現(xiàn)空間推理。通過(guò)知識(shí)圖譜語(yǔ)義問(wèn)答和GIS的結(jié)合,，將位置和相應(yīng)的屬性精準(zhǔn)返回,，實(shí)現(xiàn)知識(shí)和地圖的可訪(fǎng)問(wèn)及互操作，為城市服務(wù)提供便捷
預(yù)警分析
預(yù)警分析
基于多年政務(wù)行業(yè)積累,，為政務(wù)用戶(hù)提供分析預(yù)警模型,，圍繞居民基礎(chǔ)信息、被訴主體信息,、工單信息等,，分析城市事件發(fā)展趨勢(shì)、規(guī)律,、特點(diǎn)等,，城市事件的周期性、趨勢(shì)性變化,，對(duì)熱點(diǎn)輿情,、突發(fā)事件進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警研判。真正實(shí)現(xiàn)“主動(dòng)處置,、未訴先辦”的目標(biāo)
城市治理調(diào)度
城市治理調(diào)度
城市知識(shí)圖譜覆蓋設(shè)備,、承載物、管理,、事件,、領(lǐng)域和規(guī)則等概念，構(gòu)建城市多領(lǐng)域知識(shí)底座，用于處理城市服務(wù)和城市治理問(wèn)題,。例如當(dāng)發(fā)生占用消防車(chē)道事件時(shí),，消防通道傳感器記錄相關(guān)信息，并進(jìn)行報(bào)警,。同時(shí),，將涉事車(chē)輛相關(guān)信息反饋給管理部門(mén)，業(yè)務(wù)人員再根據(jù)地址區(qū)域,、規(guī)章等信息對(duì)違章停車(chē)事件快速干預(yù)處理,。相關(guān)構(gòu)建和應(yīng)用研究方法被CCKS2021收錄3
