语义知识图表飙升到AI的前方

知识图表可能不是作为机器学习的赞誉,也被称为自然语言处理,或者作为它们在会话AI应用中的合成作为未来派,但它们同样重要的 - 如果不是现代认知计算堆栈中的必要组件。

事实上,这些语义图存储器的储存库提供了机器学习和NLP依赖于组织提供实际业务价值的基础。

知识图表的两个关键方面,使其成为统计AI部署的理想,是它们的自然不断发展,可变的数据模型和标准化词汇表,其延伸到明确定义的分类。

因此,语义图是建模各种数据类型,结构和格式的理想选择,因为它们协调它们以提供即使是数据集最大的最差的高上下文化关系辨别。

这项技术最务实的用例之一是在整个企业中标准化数据,以便跨部门访问最相关的信息 - 及其基础概念 - 在组织中。

根据 拉洛伊奥 首席执行官Digvijay Lamba,“在整个业务中获取信息非常重要,这对于几乎任何行业都是如此。在任何行业销售人员,当他去展望前景时,他想知道营销[团队]发送电子邮件?有什么合同吗?您需要所有信息以便与客户合作。“

灭火筒仓

知识图形 将数据存储为陈述性陈述形式的事实。除了通过推理现有的智能推论,通过推理现有事实(这对于理解数据集中的关系至关重要),它们的主要认知计算益处是它们尽管存在数据源的固有差异,但它们的主要认知计算益处是它们标准化数据的能力。

此功能使组织能够为任何用例中跨整个企业利用公共数据模型。底层数据模型扩展到包括与各个部门相关的各种业务概念,因为它们都在同一模型上创立。 “企业团队正在做的一切都将有点与主数据模型是什么,或者其他团队正在做的事情,”Lamba披露。

这种方法的效用是巨大的。不同部门可以根据经营理念,术语及其首选工具来定制模型。然而,统一地,跨部门的统一模型跨越的一致性“所以你可以看出差异,看看它们是如何互相相关的,并在某种意义上地管理整个模型,”兰巴承认。如果没有这种统一的方法,组织简单地创建了昂贵的数据孤岛,以跨整个企业集成。

重复业务价值

由于对语义图的统一 数据模型 例如,销售人员可以容易地确定任何先前的互动(跨业务单位),该公司拥有前景,以获得有关营销和定价的相关信息。这种洞察力几乎肯定会有助于实现更好的业务结果。在与客户交互时,整个组织的数据的水平视图Behooves客户服务代理;这种方法也可用作发展综合,360度的客户的手段。

由于语义知识图表管理在其数据模型中表示的概念的概念的集中式手段,“在数据模型中,您可以具有依赖关系,关系等”,Lamba评论。 “这是一个图形,内部,但由于在模型中的关系和类似的事情,您可以开除其他人的工作。”

这种特征是数据建模者或尝试维护模型的学术兴趣的观点。相反,它表示企业用户可以作为自己的发射点雇用彼此的建模概念,有效地使他们能够从其同事的努力中获利。在药品,生命科学等行业中,这种能力对于新药物或设计有害条件的潜在治疗的市场来说,这种能力可以减少。

“你可以在那里分层商业逻辑,在那里其他团队所做的,你可以利用他们开发的语言,并在其中创建自己的衍生语言,”Lamba Posited。这种语言涉及基础的业务概念,无论研究或工作都在创建它们。随后,各个部门中的不同用户不必重新创建有价值的工作,他人已经完成了将其应用于自己的用例。

企业知识

知识图形的常见数据模型传播了任何特定字段,纪律或用例的企业知识。无论是推动销售,完善的客户互动,还是发现改善社会的新护理,AI的这一支柱对于利用数据驱动过程至关重要。当与机器学习元素配对以自动将传入的数据源映射到模型和NLP,以在自然语言中声明业务规则,语义知识图形使AI成为所有组织目标的有意义的推动者。

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Jelani Harper. 是一种提供信息技术市场的一位编辑顾问。他专注于专注于语义技术,数据治理和分析的数据驱动应用。

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