云知声知识图谱平台是一套知识图谱全生命周期管理平台。采用自然语言处理和知识图谱技术打造，提供可视化的知识图谱构建与管理功能，并提供面向知识服务和应用的知识图谱标准开发套件。
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知识图谱是一种大规模语义网络，它以结构化的形式描述客观世界中的概念、实体及其关系，并有以下特点：
建立了标准化概念，可对数据中的各种说法统一到知识图谱
建立了各种概念之间的层次关系，可实现知识的层次推理
结构化数据知识抽取
半结构化数据知识抽取
非结构化数据知识抽取
支持实体对齐，归一化处理，指代消歧等知识融合方式
支持基于规则的知识推理及补全，基于深度学习的知识预测等
支持知识质量评估，错误知识的发现与纠正、过期知识的更新等知识质量保证机制
支持多种部署模式及数据冗余架构（单机、主从、分片），线性横向扩展，支持亿级到千亿级三元组存储。
采用关系数据库、NoSQL数据库和图数据库混合存储的架构，根据知识的特性，选择不同的存储模式。
兼容国产CPU和操作系统，采用国产关系数据库（达梦）和图数据库（gStore和GalaxyBase）
支持基于API的知识查询，可查概念、查实体、查关系
支持模糊查询和精确查询
支持多种基于图模型的分析算法，包括子图分析，社群发现，路径分析，关联分析，图中心性分析等
支持通过已有的实体、关系、属性推断出未知的知识
支持运用现有的知识推导或归纳出新的知识
支持概念搜索、实体搜索、关系搜索、属性搜索
支持知识图谱的搜索服务，包括知识的索引、语义召回与排序
通过路径分析、关联分析、焦点分析、路径探索挖掘隐藏价值信息
基于用户输入的词条或者短语中的关键词，以实体链接和意图理解为基础，与知识图谱中的实体进行实体链接，实现语义级搜索。
包括智能文档推荐和问句推荐两类功能；在内容相似度和共现访问分析基础之上，采用知识图谱推理和语义理解技术，实现文档和问句推荐。
通过对问句进行实体发现与链接、关系抽取、机器阅读理解和计算语义相似度，实现问题的语义解析与匹配，在图谱和文档库中精准找到答案知识。
基于知识图谱技术构建工业系统故障智能诊断体系，提供系统检修标准知识服务，提供故障类案推理服务，从而实现系统故障的智能化诊断和运维。
基于知识图谱和自然语言理解技术，从行业规范、技术标准中抽取知识，建立行业技术规范知识图谱。基于此，可实现业务数据的规范性审核校验、质量控制。
基于知识图谱平台可快速构建行业知识图谱
实现企业认知智能升级
●基于自然语言理解技术，结合临床知识图谱，让系统能够理解病历内涵，并应用知识推理，筛查病历中的书写不规范、诊疗不合理等内涵缺陷，帮助病历质控人员快速定位问题，确定问题
●基于权威国际医疗术语集的医疗概念层级体系，从临床指南、药品说明书等权威医疗文本中基于深度学习与人工审核的半自动化医疗关联关系抽取；基于医疗病历的实体关系抽取和链接技术，融合来自临床的医疗知识
运检知识辅助助手
●设备运检知识体系庞大，运检人员难以掌握
●现场运维保障人员由于经验和专业技能的欠缺，故障处理消缺力度不够
●基于知识图谱，建立电力标准规范行业知识服务系统，为企业提供的知识文档管理、查询、搜索、推荐功能，实现知识的所用所得。
●将电力知识图谱应用到巡检语音录入、文本结构化、检修操作辅助等生产、运营环节，提升运检业务自动化水平和工作效率。
文物数字化保护、导览展示
●文物知识量大、持续更新
●缺乏统一的知识维护体系
●知识多样化、维护成本高
●实现基于知识图谱的文物知识问答、导览、展示、互动交互，实现文物的数字化保护、文物认知智能
建筑规范语义表示与图纸审核应用
●建筑规范以文本方式维护，知识量大、持续更新
●建筑规范没法由机器自动化应用，必须经过人才能应用到建筑设计与审核中
●基于建筑设计规范构建可运营、可扩展的建筑设计审核知识图谱；
●构建建筑设计审核系统，审核BIM三维模型数据是否符合规范条文，不符合条款的给出依据及优化建议。
●实现行业规范知识的结构化表征，同时也减轻了大多建筑设计审核中的人力负担。
案例检索报告、争议焦点研判
●法律知识体系庞大,律师的案件审核工作负荷大
●检索报告制作效率低、质量不高，特别是争议焦点检索分析难度大
●基于法律知识图谱的案例检索方案，自动实现争议焦点和裁判要点分析，自动获得支撑法规和案例。
●在降低司法人员检索工作量的同时，也提升了案例检索的质量。