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企业业务系统繁多，使用方式各异，缺失数据可视化的手段，数据分析、使用的专业程度过高，必须有专业技术人员才可操作。
大数据背景下，企业数据的数量通常在TB 、PB级别甚至更多，数据类型多，包含结构化、半结构化、非构化数据，不同数据类型之间难以融合。
企业存在文本、图像、音频、视频等大量的非结构化数据，可能来自于企业内部数据、互联网、第三方，数据来源多，存储散乱，难以挖掘数据价值。
360知识图谱平台将知识图谱的构建和应用流程模块化、标准化、工具化。包含：非结构化知识抽取，结构化数据的图谱构建，图谱应用等三大主要功能模块。
NLP和多模态技术 
知识图谱构建管理能力 
图谱应用管理能力 
提供可视化的图计算和图算法应用分析工具，供用户直观地进行关联分析、推理分析。支持快速搭建基于知识图谱的问答功能，满足知识应用场景下的问答、检索、推理等需求。
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知识图谱构建管理能力
图谱应用管理能力
提供可视化的图计算和图算法应用分析工具，供用户直观地进行关联分析、推理分析。支持快速搭建基于知识图谱的问答功能，满足知识应用场景下的问答、检索、推理等需求。
针对知识管理平台中各种实体文件，结合用户的部门、领域方向、最近使用、收藏、评论等，进行相关知识内容的智能推荐，帮助用户快速获取最需要的知识内容。
知识图谱可以作为一个知识库，支持在任何主题下的问答。知识图谱可以通过分析或推理知识图谱中表示的实体之间关系的方式，自动理解并回答用户的提问，尤其在模糊或多义性上下文中表现出优势。
知识图谱允许用户进行高级搜索，例如可以按照分类、时间、地点、行业、标签等过滤搜索结果。知识图谱还可以集成自然语言处理技术，同时支持文本和语音搜索，让用户能够以自然语言对话的方式对搜索结果进行交互式操作。
针对知识管理平台中各种实体文件，结合用户的部门、领域方向、最近使用、收藏、评论等，进行相关知识内容的智能推荐，帮助用户快速获取最需要的知识内容。
知识图谱可以作为一个知识库，支持在任何主题下的问答。知识图谱可以通过分析或推理知识图谱中表示的实体之间关系的方式，自动理解并回答用户的提问，尤其在模糊或多义性上下文中表现出优势。
知识图谱允许用户进行高级搜索，例如可以按照分类、时间、地点、行业、标签等过滤搜索结果。知识图谱还可以集成自然语言处理技术，同时支持文本和语音搜索，让用户能够以自然语言对话的方式对搜索结果进行交互式操作。
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