人工智能本质是解决生产力升级的问题,人类生产力可以归类为知识生产力和劳动生产力,人工智能走入产业后,可以分为感知智能、认知智能和行为智能,后两者更与生产力相对应,NLP和知识图谱是发展认知智能的基础。

原始数据通过知识抽取或数据整合的方式转换为三元组形式,然后三元组数据再经过实体对齐,加入数据模型,形成标准的知识表示,过程中如产生新的关系组合,通过知识推理形成新的知识形态,与原有知识共同经过质量评估,完成知识融合,最终形成完整形态上的知识图谱。

在面对数据多样、复杂,孤岛化,且单一数据价值不高的应用场景时,存在关系深度搜索、规范业务流程、规则和经验性预测等需求,使用知识图谱解决方案将带来最佳的应用价值。

2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能市场规模约为106.6亿元,预计2023年将突破300亿元,年复合增长率为30.8%,其中2019年市场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大。

随着整体市场数据基础的完善和需求唤醒,大数据智能领域规模持续走高,但在行业可落地性和理性建设的限制下,预计市场增速将呈现下降趋势,期间咨询性需求将会大量出现,从整体发展来看增速处于良性区间,对真正有价值的公司和产品有正向意义。

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