結構化數據知識抽取

半結構化數據知識抽取

非結構化數據知識抽取

支持實體對齊，歸一化處理，指代消歧等知識融合方式

支持基於規則的知識推理及補全，基於深度學習的知識預測等

支持知識質量評估，錯誤知識的發現與糾正、過期知識的更新等知識質量保證機製

支持時間、地理、事件、計算值等特性。同時兼容 FAQ、圖片、視頻、文檔、表格等多模態數據存儲。

支持多種部署模式及數據冗餘架構（單機、主從、分片），線性橫向擴展，支持億級到千億級三元組存儲。

采用關係數據庫、NoSQL 數據庫和圖數據庫混合存儲的架構，根據知識的特性，選擇不同的存儲模式。

兼容國產 CPU 和操作係統，采用國產關係數據庫（達夢）和圖數據庫（gStore和GalaxyBase）

支持基於 API 的知識查詢，可查概念、查實體、查關係

支持模糊查詢和精確查詢

支持多種基於圖模型的分析算法，包括子圖分析，社群發現，路徑分析，關聯分析，圖中心性分析等

支持通過已有的實體、關係、屬性推斷出未知的知識

支持運用現有的知識推導或歸納出新的知識

支持概念搜索、實體搜索、關係搜索、屬性搜索

支持知識圖譜的搜索服務，包括知識的索引、語義召回與排序

支持多種組織形式的知識可視瀏覽，清晰描述事件隨時間或地點變化的演進

通過路徑分析、關聯分析、焦點分析、路徑探索挖掘隱藏價值信息

基於用戶輸入的詞條或者短語中的關鍵詞，以實體鏈接和意圖理解為基礎，與知識圖譜中的實體進行實體鏈接，實現語義級搜索。

包括智能文檔推薦和問句推薦兩類功能；在內容相似度和共現訪問分析基礎之上，采用知識圖譜推理和語義理解技術，實現文檔和問句推薦。

通過對問句進行實體發現與鏈接、關係抽取、機器閱讀理解和計算語義相似度，實現問題的語義解析與匹配，在圖譜和文檔庫中精準找到答案知識。

基於知識圖譜技術構建工業係統故障智能診斷體係，提供係統檢修標準知識服務，提供故障類案推理服務，從而實現係統故障的智能化診斷和運維。

基於知識圖譜和自然語言理解技術，從行業規範、技術標準中抽取知識，建立行業技術規範知識圖譜。基於此，可實現業務數據的規範性審核校驗、質量控製。