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一文講解知識(shí)圖譜

作者:科技黑 1011文章閱讀時(shí)間:3分鐘

文章摘要:知識(shí)圖譜近些年來在市場(chǎng)行業(yè)中的應(yīng)用迅速增加,知識(shí)圖譜的優(yōu)點(diǎn)是在進(jìn)行三元組數(shù)據(jù)組織形式的查詢上,圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢要快于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。知識(shí)圖譜類似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的不同形式,從這點(diǎn)上來看,圖數(shù)據(jù)庫(kù)更直觀,你可以更清楚的看到各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系,是包含、是屬于還是別的關(guān)系,而關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)就無法做到。

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知識(shí)圖譜實(shí)體是指可以區(qū)分和獨(dú)立存在的東西。比如某個(gè)人,某個(gè)城市,某種植物,某種商品等等。世界上的一切都是由具體的事物組成的,這就是實(shí)體。比如“中國(guó)”、“美國(guó)”、日本等等。在知識(shí)地圖中,實(shí)體是最基本的元素,不同的實(shí)體之間存在著不同的關(guān)系。

本質(zhì)上,知識(shí)圖譜旨在描述現(xiàn)實(shí)世界中存在的各種實(shí)體或概念及其關(guān)系,它構(gòu)成了一個(gè)巨大的語義網(wǎng)絡(luò)地圖。節(jié)點(diǎn)代表實(shí)體或概念,邊緣由屬性或關(guān)系組成?,F(xiàn)在的知識(shí)圖譜已經(jīng)被用來指各種大規(guī)模的知識(shí)庫(kù)。

知識(shí)圖譜是組織知識(shí)資產(chǎn)的可視化表示。它使您可以識(shí)別知識(shí)中的差距并協(xié)助知識(shí)流。員工可以查明關(guān)鍵知識(shí)的位置,并查看它們?nèi)绾卧诮M織中流動(dòng)以及知識(shí)中的任何差距。

知識(shí)圖譜/知識(shí)庫(kù)最適合希望提高其知識(shí)管理能力并加速整個(gè)組織內(nèi)知識(shí)共享和轉(zhuǎn)移的企業(yè)。知識(shí)地圖實(shí)際上并不存儲(chǔ)企業(yè)的知識(shí)-它只是告訴你在哪里可以找到它。

知識(shí)圖譜的優(yōu)勢(shì)

在實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜時(shí),您可以期望從中受益許多優(yōu)勢(shì)。

提高知識(shí)保留率。員工成為知識(shí)的共同創(chuàng)造者,并在記錄他們的知識(shí)以造福其他人方面發(fā)揮積極作用。即使關(guān)鍵員工離開組織,您也會(huì)保留他們的知識(shí)以備將來使用。

在訪問集體知識(shí)方面為員工策劃體驗(yàn)。當(dāng)知識(shí)資產(chǎn)位于知識(shí)圖譜中時(shí),很容易訪問公司的智力資本。

使以知識(shí)為中心的支持成為可能。員工可以使用知識(shí)圖譜更快地找到正確的知識(shí),從而更快地回答內(nèi)部和外部支持請(qǐng)求。

發(fā)現(xiàn)未記錄的知識(shí)。知識(shí)圖譜顯示您在某個(gè)區(qū)域中缺少知識(shí)的位置。您可以識(shí)別需要將隱性轉(zhuǎn)化為顯性知識(shí)的弱點(diǎn)和領(lǐng)域。

促進(jìn)團(tuán)隊(duì)之間的合作。當(dāng)您可以直觀地看到其他團(tuán)隊(duì)知道的內(nèi)容時(shí),在團(tuán)隊(duì)之間共享知識(shí)和轉(zhuǎn)移會(huì)更容易。這減少了知識(shí)孤島并節(jié)省了重復(fù)工作。

知識(shí)圖譜近些年來在市場(chǎng)行業(yè)中的應(yīng)用迅速增加,知識(shí)圖譜的優(yōu)點(diǎn)是在進(jìn)行三元組數(shù)據(jù)組織形式的查詢上,圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢要快于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。知識(shí)圖譜類似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的不同形式,從這點(diǎn)上來看,圖數(shù)據(jù)庫(kù)更直觀,你可以更清楚的看到各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系,是包含、是屬于還是別的關(guān)系,而關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)就無法做到。

沃豐科技AI場(chǎng)景落地專家GaussMind基于深度學(xué)習(xí)NLP算法,實(shí)現(xiàn)上傳、標(biāo)注數(shù)據(jù),自定義構(gòu)建模型訓(xùn)練,構(gòu)建可視化知識(shí)圖譜,將非結(jié)構(gòu)化文檔自動(dòng)構(gòu)建成知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示,快速查找知識(shí)構(gòu)建知識(shí)關(guān)聯(lián),發(fā)現(xiàn)未知聯(lián)系,賦能企業(yè)對(duì)知識(shí)數(shù)據(jù)的多緯度利用。

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