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百度知识智能化能力全景图
全景图的底层是以知识图谱、自然语言处理、语音、视觉等AI技术为核心的基础层,是知识中台运行的引擎。
在知识图谱方面,百度具备从通用到行业知识图谱的完整技术体系,构建了业界规模最大的多元异构知识图谱,包含5500亿条知识。除了基础的由实体、属性、关系构成的实体图谱,百度还针对不同的应用场景和知识形态,构建了事件图谱、多模态图谱、行业知识图谱等多种图谱。
在自然语言处理方面,百度研发了世界一流的语义理解、语言生成、智能问答、智能对话、机器翻译等自然语言处理技术,并于今年发布了“知识增强大模型”——文心ERNIE 3.0。该模型基于深度学习平台飞桨的分布式训练技术,首次在百亿级预训练模型中引入大规模知识图谱,大幅提升了模型对于知识的记忆和推理能力。一举刷新了54个中文NLP任务基准,并在全球权威榜单 SuperGLUE 上排名第一。
另外,百度通过融合语言、语音、视觉等不同模态的技术,实现了对复杂真实场景的跨模态深度语义理解和推理, 解决了不同模态语义空间的融合表示难题,突破了跨模态语义理解瓶颈,从而让机器能够像人一样,通过语言、听觉、视觉等获得对真实世界的统一认知,实现对复杂场景的理解。基于这一技术能力,百度在视觉常识推理、视觉问答、跨模态检索等5项跨模态任务中刷新了世界最好效果。
基于以上AI技术,百度智能云形成了知识智能化解决方案——知识中台。正如朱勇提到的,知识中台是企业将数据生产为知识并应用知识的中枢,在企业拥有海量数据资产的前提下,知识中台能够为便捷地从数据中提炼知识,并通过搜索、推荐、问答、推理、可视化等方式高效地将知识进行应用,同时对分散在企业各处的知识进行集约化管理,从而起到凝炼知识,赋能业务,助力企业提升智能化水平的作用。目前,百度知识中台已经在能源、金融、医疗、运营商、媒体、政务等众多行业积累了丰富的实践经验,正在推动各行各业智能化升级转型。
百度知识中台
五大步骤,快速实现数据知识化建设
百度智能云知识中台以数据为基础,自动化地从数据中提取知识,在业务场景的人机互动中主动推荐知识,帮助业务人员高效、精准、智能地制定决策。百度智能云AI产品业务部解决方案总监楚畅介绍了知识中台实现数据知识化的五大步骤,即数据接入、知识生产、知识组织、知识应用、知识运营。
数据接入,即接入企业海量的结构化、非结构化数据,完成自动化整合和治理,为知识中台发挥智能化效益奠定基础。
知识生产,即以数据为依托,依靠领先的智能技术从数据中自动挖掘各类型知识,包括知识图谱、问答知识、标签知识、事件知识等类型。
知识组织,即以知识图谱为核心,链接多种异构知识,形成具有统一组织形态的有序知识体系。
知识应用,即基于企业对知识管理和应用的典型场景需求,知识中台打造了企业搜索、智能知识库、智能推荐、智能客服等通用能力,满足企业知识智能化建设的不同需求。
知识运营,即通过知识中台接通企业系统内部资源,打通上下游智能平台,促进企业内部知识流动。
数据知识化五大步骤
目前,知识中台已深入应用到实际场景中,实现了技术与场景的融合创新。以企业办公场景为例,百度“如流”就是基于百度知识中台和AI中台,为企业打造的新一代智能工作平台。
百度智能办公平台部主任架构师和为介绍到,智能经济时代已经来临,企业转型呼唤工作模式升级,信息和知识管理已经成为以信息密集型企业为代表的企业刚性需求。如流以AI+知识管理为核心,以统一搜索、智能推荐、智能知识库、智能会议系统等特色知识管理能力和产品为支撑,打通即时通讯、知识管理、工作应用,赋能员工高效共享和沉淀知识,推动企业知识高效流动和应用,助力企业实现知识管理闭环,进而不断提升企业核心创造力,实现组织跨越式发展。
如流以AI+知识管理驱动工作方式智能化变革
落地多个领域,知识中台驱动产业智能化升级
目前,百度智能云知识中台已成功落地多个行业,通过将自身产品能力与行业专业知识的深度融合,帮助客户解决具体的行业需求,为其提供智能决策辅助。
现场,国能(绥中)发电有限责任公司信息高级主管包晓明分享了知识中台在能源领域的应用案例。借助知识中台,国家能源集团绥中电厂打通了资金流、物料流、事件流等流程之间的障碍壁垒,建立了不同系统之间的数据关联,全方面、全过程、全场景的对生产经营业务进行刻画分析,为作业成本法等财务比对分析提供帮助。此外,国家能源集团绥中电厂还建立了智能办公网络系统,实现了知识智能推荐、数据即搜即得,提高了公司的办公效率。
为推动知识中台在医疗领域的深入应用,百度灵医智惠联合毕马威发布了《医疗知识中台白皮书》。百度智慧医疗总经理刘军伟表示,百度持续发挥在自然语言理解、知识图谱等人工智能领域的技术优势,并且在医疗知识领域投入大量资源。医疗知识中台具备对医疗知识进行深度加工的能力,能够帮助医疗机构、医疗从业人员、医疗健康产业机构等获取权威、专业的医疗知识,满足快速搭建场景化应用的需要。白皮书的发布,意味着百度将沉淀累积的能力面向合作伙伴开放,同时也开始接受市场的检验。
医疗知识中台架构
中华医学会杂志社新媒体部副主任马明分享了中华医学会杂志社数字化转型的成果。马明表示,中华医学会杂志社在建设医疗知识服务中,存在数据知识化难、机器抽取理解困难、知识组织形态薄弱等难题。通过沉淀NLP、人工智能、知识工程技术的知识平台可帮助缓解这些问题,通过医疗知识理解与抽取、医疗知识图谱构建、知识服务型应用建设步骤,构建数字化知识服务出版平台,有效推动期刊的数字化转型升级。
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