Công cụ học tập tri thức

AI SUITE

    Công cụ học tập kiến thức KENT

    Công cụ trích xuất kiến ​​thức từ văn bản ngôn ngữ tự nhiên (KENT) là công cụ khai thác kiến ​​thức từ dữ liệu có cấu trúc/phi cấu trúc; học và quản lý các mô hình phục vụ trích xuất kiến ​​thức. Kiến thức đã trích xuất trình bày dưới dạng biểu đồ kết hợp chức năng hỏi đáp, xử lí hội thoại cùng các kiến ​​thức khác nhau được ứng dụng trong các dịch vụ AI . Công cụ khai thác kiến thức tự động này cho phép trích xuất thông tin kiến ​​thức hữu ích như hướng dẫn sử dụng sản phẩm, hợp đồng, v.v.

    40

    < Ví dụ cấu tạo Knowledge Graph và trích xuất kiến thức >

    Các đặc điểm chính

    • Trích xuất kiến ​​thức độ chính xác cao dựa trên AI đồng bộ

    Công cụ học tập kiến ​​thức áp dụng công nghệ AI đồng bộ trong đó khai thác kiến ​​thức dựa trên các quy tắc và khai thác kiến ​​thức dựa trên Deep Learning kết hợp để trích xuất kiến ​​thức từ các tài liệu. Nhìn chung, trích xuất kiến ​​thức có tỷ lệ và độ chính xác thấp nên qua khắc phục những hạn chế trên công cụ áp dụng đồ thị quy mô lớn, suy luận kiến ​​thức với các thuật toán Deep Learning, công cụ có khả năng cung cấp hiệu suất cao hơn có thể đáp ứng trong các dịch vụ thực tế.

    • Tự động tạo và kiểm chứng kiến ​​thức quy mô lớn

    Công cụ học tập kiến ​​thức có thể liên kết với biểu đồ tri thức để tự động chuyển đổi kiến ​​thức được trích xuất dưới dạng một văn bản đơn giản thành biểu đồ tri thức. Với quy trình trích xuất và chuyển đổi tự động này, có thể tự động tạo lập ra lượng kiến ​​thức lớn từ các tài liệu dung lượng lớn hoặc nhanh chóng trích xuất cũng như kiểm chứng lại kiến ​​thức từ dữ liệu đầu vào thời gian thực.

    • Ứng dụng linh các loại hình dữ liệu khác nhau

    Công cụ học tập kiến ​​thức có thể khởi tạo mô hình trích xuất kiến ​​thức cho cả dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc như mã HTML, dữ liệu dạng bảng và biểu mẫu đã sửa đổi và tài liệu phi cấu trúc như sách hướng dẫn hoặc tin tức. Dựa trên khả năng tương thích với nhiều loại hình từ nhiều miền khác nhau như các loại hình tri thức thuộc lĩnh vực tài chính, luật, y học của công cụ, người sử dụng có thể chỉnh sửa các tài liệu tri thức ngay trên công cụ tức thời.

    Các tính năng và thông số kỹ thuật chính

    Công cụ học tập kiến ​​thức bao gồm Sever KENT chịu trách nhiệm trích xuất kiến ​​thức thông qua chức năng học tập kiến ​​thức và Sever máy chủ với nhiệm vụ vận hành quản lý như quản lý mô hình học tập, quản lý tác vụ, v.v. được vận hành trên web.

    41

    < Cấu tạo hệ thống công cụ học tập kiến thức >

    • Chức năng quản lý tác vụ tự động trích xuất kiến thức

    Cung cấp chức năng quản lý tác vụ tự động trích xuất kiến ​​thức để học khả năng khai thác kiến ​​thức từ nhiều nguồn tài nguyên tri thức khác nhau trên một hệ thống. Người dùng hệ thống có thể khởi tạo và đăng ký các tác vụ tự động trích xuất kiến ​​thức khác nhau theo mục đích và quản lý các mô hình học tập cho từng tác vụ.

    • Chức năng trích xuất kiến ​​thức

    Công cụ học tập kiến ​​thức thực hiện trích xuất kiến ​​thức từ các tài liệu thông qua mô hình học tập. Trong trường hợp muốn kết nối kiến ​​thức được trích xuất với biểu đồ tri thức, công cụ hỗ trợ xác định đối tượng trong tài liệu và liên kết đối tượng đã xác định với đối tượng biểu đồ tri thức hiện có hoặc tạo một đối tượng mới trong biểu đồ tri thức. Dựa trên thông tin ngữ cảnh, thông tin mối quan hệ giữa các đối tượng được tạo cũng được xác định. Thông qua quá trình đó công cụ cung cấp khả năng học tập.

    • Chức năng kiểm tra kết quả trích xuất kiến ​​thức

    Công cụ cung cấp chức năng kiểm tra để sửa chữa kết quả hoặc bổ sung kiến ​​thức chưa được trích xuất trong trường hợp tài liệu đầu không được phản ánh trong kết quả trích xuất kiến ​​thức hoặc trong trường hợp trích xuất không chính xác. Công cụ liên tục được cải thiện chất lượng thông qua kết quả kiểm tra phản ánh mô hình học tập, và tiếp tục ảnh hưởng tới kết quả khai thác kiến thức từ tài liệu.

    • Chức năng quản lý và tạo lập mô hình học tập kiến ​​thức

    Công cụ học tập kiến ​​thức quản lý các mô hình mạng thần kinh để khai thác kiến ​​thức thông qua các công cụ quản lý học tập và cung cấp các chức năng để thực hiện việc học, ứng dụng và kiểm tra.

    • Chức năng đánh giá mô hình trích xuất tự động

    Sau khi tạo lập một mô hình để tự động trích xuất kiến ​​thức, công cụ cung cấp một chức năng đánh giá mô hình đó đủ điều kiện thực hiện khai thác kiến ​​thức hay không. Chức năng đánh giá này cho phép người dùng kiểm tra độ chính xác của mô hình tự động trích xuất kiến ​​thức và tối ưu hóa sử dụng mô hình.

    Màn hình công cụ chính

    42

    < Automatic knowledge extraction model evaluation >                                         < Knowledge extraction results supervision >

    43

                     < Knowledge extraction feature >                                             < Knowledge learning model generation and management >