Ứng dụng GraphDB

Ứng dụng GraphDB

Thiết lập hệ thống tuân thủ

Phát triển hệ thống phòng chống tội phạm thông minh – Viện kiểm sát tối cao

Mặc dù “An toàn quốc gia” là chiến lược quốc gia quan trọng của chính phủ nhưng khó có thể ngăn chặn tội phạm liên tục trong thời gian dài chỉ bằng nhân lực tạm thời – đầu tư ngân sách (tăng nhân lực an toàn công cộng, lắp đặt CCTV, tăng cường các chiến dịch,v.v..) và hoạt động phòng chống tội phạm được thực hiện từng cơ quan. Một hệ thống thông minh có thể củng cố hệ thống tư pháp hình sự của trung tâm phòng chống thông qua việc thiết lập hệ thống phân tích tội phạm khoa học để phòng chống tội phạm một cách có hiệu quả bằng cách phân tích chi tiết những tội ác đã xảy ra, hợp tác, chia sẻ thông tin giữa các cơ quan có liên quan. Và một hệ thống hợp tác chặt chẽ giữa người dân, chính phủ và khu vực để giáo dục, điều tra, quản lý người sau phạm tội và thi hành tái hòa nhập xã hội cho người bị hại và người gây hại bằng cách phân tích một cách khoa học thông tin tội phạm, thông tin hành chính-xã hội, thông tin được chia sẻ bởi các cơ quan có liên quan. Để giải quyết các vấn đề lớn của hai quan điểm như thế này hệ thống phân tích tội phạm khoa học, hệ thống phân tích tội phạm thông minh dựa trên dữ liệu đồ thị đã được thiết lập và cơ sở của hệ thống hợp tác phòng chống tội phạm giữa các cơ quan có liên quan đã được tạo ra.

109

< Hệ thống phân tích phòng chống tội phạm thông minh >

① Nội dung kinh doanh
  1. Thiết lập hệ thống cơ sở phân tích tội phạm khoa học.
    • Thiết lập cơ sở hạ tầng phân tích tổng hợp dữ liệu có cấu trúc/phi cấu trúc cho 5 tội phạm bạp lực (giết người, tấn công tình dục, cướp, phóng hỏa, tử vong do thương tích tấn công).
    • Phân tích khoảng 800 văn bản bán cấu trúc và phi cấu trúc.
    • Thiết kế các kịch bản khác nhau hỗ trợ phân tích tội phạm.
    • Phân tích tài liệu bằng chứng tội phạm như giọng nói, video và hình ảnh.
    • Nghiên cứu phương pháp kỹ thuật (Thực hiện POC bên ngoài).
  2. Thiết lập cơ sở tri thức phân tích tội phạm thông minh
    • Thiết lập tài liệu cơ sở để phân tích tội phạm chuyên sâu.
    • Thiết lập từ điển khái niệm và hệ thống phân loại tội phạm chuyên sâu. classification system for deep crime analysis.
    • Thiết lập hệ thống biểu hiện tri thức và dữ liệu Machine Learning để tự động hóa phân tích tội phạm chuyên sâu.
  3. Tạo cơ sở hệ thống hợp tác phòng chống tội phạm giữa các cơ quan có liên quan
    • Xác định thông tin cần thiết khi thiết lập phòng chống tội phạm của các cơ quan có liên quan.
    • Chuẩn bị phương án cơ sở liên kết các cơ quan có liên quan.
② Ứng dụng công nghệ và giải pháp.
  1. Ứng dụng sản phẩm GraphDB Suite
    Ứng dụng sản phẩm GraphDB để tạo và lưu trữ, lập luận, phân tích dữ liệu đồ thị cho thông tin từ điển tội phạm dựa trên từ điển Concept (khái niệm), Taxonomy (nguyên tắc phân loại), thông tin loại tội phạm, mô hình phân tích cần thiết để phân tích tội phạm.
  2. Ứng dụng sản phẩm Big Data Suite
    Trong các sản phâm Bid Data Suite ứng dụng công cụ lưu trữ/tìm kiếm dữ liệu lớn cho dịch vụ tìm kiếm ngữ nghĩa thông minh, công cụ phân tích dữ liệu lớn phi cấu trúc để phân tích dữ liệu phi cấu trúc đã được thu thập (TMS) và công cụ phân tích nhận thức (CAS).
  3. Ứng dụng Apach SPARK, STORM, KAFKA,v.v..
    Xây dựng nền tảng phân tích thông minh đảm bảo chất lượng tối ưu hóa thông qua liên kết với sản phẩm GraphDB, sản phẩm BigData bằng cách phản ánh OpenSource Apach SPARKL, STORM, KAFKA,v.v.. trong hệ thống phân tích phòng chống tội phạm thông minh.
③ Căn cứ của lựa chọn sản phẩm.
  1. Phân tích thời gian thực dựa trên Ontology (là một mô hình dữ liệu biểu diễn một lĩnh vực và được sử dụng để suy luận về các đối tượng trong lĩnh vực đó và mối quan hệ giữa chúng) và sự cần thiết của trực quan hóa quan hệ giữa các đối tượng.
  2. Sự cần thiết của trực quan hóa về kết quả phân tích liên quan đến điều tra khoa học, chính sách hình sự và phòng chống tội phạm.
  3. Sự cần thiết của việc phân loại tội phạm đặc thù theo tội phạm Hàn Quốc.

Xây dựng nền tảng tích hợp dữ liệu đồ thị

Thiết lập hệ thống thông minh KMS – Ngân hàng NongHyup

Trung tâm phúc lợi/hỗ trợ khách hàng và tất cả các chi nhánh kinh doanh của ngân hàng NongHuyp đã được cải thiện hệ thống quản lý tri thức để quản lý và chia sẻ kiến thức công việc cần thiết cho tư vấn khách hàng. Sự tiện lợi của các chức năng như tạo, quản lý, tìm kiếm tri thức được cải thiện và khi nội dung tri thức được tạo ra nôi dung đó được tạo ra một cách cụ thể theo thuộc tính và lĩnh vực công việc sau đó được của chuyển đổi và lưu trữ trên cơ sở tri thức của nền tảng Knowledge-Graph. Việc này làm chuyển đổi nội dung ngôn ngữ tự nhiên thành dữ liệu tri thức dưới dạng có thể đọc hiểu bằng máy (machine readable), và trích xuất kiến thức tự động dựa trên AI cũng được ứng dụng trong quá rình này.

200

< Hệ thống thông minh KMS UI/UX >

① Nội dung kinh doanh

Hệ thống quản lý tri thức trước đây là một hệ thống được thiết kế để sản sinh, lưu trữ và quản lý kiến thức kinh doanh cần thiết để tư vấn khách hàng, và bây giờ đang được sử dụng với mục đích để chia sẻ kiến thức giữa các tư vấn viên ngân hàng hoặc các nhân viên chi nhánh. Tuy nhiên, nhu cầu về dịch vụ dựa trên AI liên tục tăng do khách hàng của ngân hàng hiện sử dụng nhiều kênh kỹ thuật số khác nhau, vì vậy cần quản lý việc thiết lập dữ liệu tri thức dựa trên AI riêng biệt cho dịch vụ AI. Nội dung kiến thức trước đây và dữ liệu tri thức dựa trên AI có hình dạng và cấu trúc khác nhau vì vậy khó có thể duy trì chung thông tin nếu chúng được quản lý riêng biệt, và việc tạo, quản lý, ứng dụng kiến thức trùng lặp sẽ gây ra sự bất tiện cho người dùng trên nhiều phương diện. Ngân hàng Nonghyup đã cho cải thiện lại hệ thống quản lý tri thức lạc hậu được sử dụng suốt hơn 10 năm qua thành hệ thống quản lý tri thức thông minh đáp ứng xu hướng công nghệ AI mới nhất, không chỉ tăng cường sự thuận tiện về quản lý và chia sẻ thông tin kiến thức tư vấn giữa các nhân viên mà còn nâng cao hiệu suất và tính ứng dụng quản lý nội dung kiến thức bằng cách tạo và quản lý dữ liệu kiến thức được sử dụng trong dịch vụ dựa trên AI.

201

< Tổng quan hệ thống thông minh KMS >

② Ứng dụng công nghệ và giải pháp.
  1. Quản lý việc tạo dữ liệu tri thức dựa trên sơ đồ tri thức
    Hệ thống quản lý tri thức thông minh không chỉ tạo ra nội dung kiến thức mà còn tạo và quản lý dữ liệu tri thức ở định dạng máy có thể đọc được phù hợp với cấu trúc sơ đồ tri thức. Cơ sở tri thức như thế này có thể được sử dụng cho các dịch vụ dựa trên AI khác nhau.
  2. Trích xuất kiến thức tự động từ văn bản phi cấu trúc
    Nội dung kiến thức được viết dưới dạng đoạn văn hoặc câu văn ở định dạng để người dùng có thể hiểu dễ dàng (TEXT hoặc HTML). Công nghệ KENT (Trích xuất kiến thức từ văn bản ngôn ngữ tự nhiên) tự động trích xuất và chuyển đổi dữ liệu tri thức từ văn bản phi cấu trúc như này dựa trên mô hình đã học.
③ Căn cứ của lựa chọn sản phẩm.
  1. Lựa chọn bộ lưu trữ để lưu sơ dồ tri thức có chất lượng và tính năng tốt nhất cả nước.
  2. Lựa chọn giải pháp trích xuất kiến thức dựa trên Machine Learning để trích xuất kiến thức của văn bản phi cấu trúc.
④ Thành tựu nổi bật.
  1. Liên kết hệ thống hỏi đáp với hệ thống quản lý tri thức thông minh của ngân hàng Nonghyup và thẻ Nonghyup. Ngoài ra, môi trường cung cấp dữ liệu kiến thức cho nhân viên cũng được thiết lập thông qua liên kết giữa hệ thống hỏi đáp thông minh được dùng như cố vấn tư vấn nội dung và hệ thống quản lý tri thức thông minh.
  2. Thương mại hóa công nghệ trích xuất kiến thức tự động.
    Trích xuất kiến thức tự động cho đến bây giờ vẫn là một lĩnh vực kỹ thuật cần nhiều nghiên cứu phát triển. Để cải thiện chất lượng chúng tôi đã nghiên cứu những phương án khác nhau bao gồm Machine Learning và xử lý ngôn ngữ, nhờ vậy đã đạt được những thành tựu khả quan trong phạm vi trích xuất kiến thức cần thiết từ nội dung của ngân hàng Nonghyup.
Hệ thống tư vấn sản phẩm an toàn thực phẩm – Trung tâm chứng nhận quản lý an toàn thực phẩm Hàn Quốc
① Nội dung kinh doanh
  1. Hệ thống đã thiết lập cơ sở tri thức bằng cách sử dụng dữ liệu thành phần dinh dưỡng, nguyên liệu dựa trên an toàn thực phẩm được chứng nhận bởi HACCP (chứng nhận thân thuộc với sinh hoạt đời thường), với mục tiêu “phát triển dịch vụ tư vấn kiến thức phù hợp với khách hàng dựa trên AI cho dịch vụ thông tin thông minh HACCP” có thể cung cấp dịch vụ đề xuất sản phẩm an toàn thực phẩm đã được cá nhân hóa đến với toàn dân.
202

< Sơ đồ mục tiêu hệ thống tư vấn sản phẩm an toàn thực phẩm >

203

< Tư vấn an toàn thực phẩm UI/UX >

② Ứng dụng công nghệ và giải pháp.
  1. QA Manager: Xử lý truy vấn và cung cấp giao diện người dùng (Open API)
  2. KBQA: FBQA & TBQA &Plugin
    • FBQA: Xử lý truy vấn dựa trên thực tế (facts)
    • TBQA: Chức năng sử lý truy vấn dựa trên mẫu, xử lý truy vấn phức tạp hoặc phức hợp
    • Plugin: Xử lý truy vấn vè dữ liệu được thay đổi trong thời gian thực như thời tiết, tin tức, giờ thế giới,v.v..
  3. IRQA: Tìm câu hỏi khác tương tự thông qua phân tích văn bản và cung cấp câu trả lời được xếp hạng
  4. KB(Ontology): Cơ sở tri thức miền mở cần thiết cho xử lý truy vấn (OWL Ontology: RDF + Axioms)
  5. NLU: Phân tích truy vấn ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng mẫu
  6. NLG: Tạo truy vấn ngôn ngữ tự nhiên cho kết quả xử lý truy vấn
  7. Quản lý từ điển phân tích: Quản lý tài nguyên cần thiết cho phân tích truy vấn và mẫu truy vấn
  8. Quản lý QA: Quản lý KB, văn bản truy vấn, đánh giá QA, quản lý từ điển phân tích KBQA
③ Căn cứ của lựa chọn sản phẩm.
  1. Sử dụng bộ lưu trữ để lưu sơ đồ tri thức.
  2. Sử dụng giải pháp Machine Learning để trich xuất tri thức của văn bản phi cấu trúc
④ Thành tựu nổi bật
  1. Chức năng cung cấp thông tin thực phẩm phù hợp theo chủ đề cho người dùng.
  2. Tăng cường quyền truy cập cho những người hiểu biết ít về thông tin và cải thiện quyền được biết về an toàn thực phẩm.
  3. Tiết kiệm chi phí và giảm thời gian thu thập thông tin của dịch vụ an toàn thực phẩm thông minh.
  4. Tiết kiệm chi phí về mặt hỗ trợ kỹ thuật và tư vấn dân sự của dịch vụ tư vấn thông minh HACCP.

Thiết lập dịch vụ dữ liệu liên kết (LOD)

Phát triển nền tảng chia sẻ thông tin tùy chỉnh IP-Biz – Văn phòng sở hữu trí tuệ Hàn Quốc
① Nội dung kinh doanh

Thiết lập kênh thông tin nơi có thể liên kết các thông tin kinh doanh khác nhau được sở hữu bởi cơ quan chính phủ và cơ quan công quyền dựa trên thông tin về quyền sở hữu trí tuệ do văn phòng sở hữu trí tuệ Hàn Quốc sở hữu. Đồng thời cung cấp chức năng thuận tiện cho phép nhân viên trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ, các công ty mới khởi nghiệp có được thông tin một cách nhanh chóng và thuận lợi từ quan điểm của người dùng.

  1. Liên kết thông tin kinh doanh được sở hữu bởi cơ quan chính phủ và cơ quan công quyền.
  2. Tổng hợp thông tin quyền sở hữu trí tuệ và thông tin kinh doanh được Văn phòng sở hữu trí tuệ nắm giữ, cung cấp thông tin tùy chỉnh.
  3. Cung cấp báo cáo phù hợp dựa trên thông tin quyền sở hữu trí tuệ và thông tin kinh doanh được thiết lập.
204

< Sơ đồ cấu tại nền tảng sở hữu thông tin tùy chỉnh IP-Biz >

② Ứng dụng công nghệ và giải pháp
  1. Trích xuất từ khóa (từ chủ đề) tạo văn bản.
  2. Phân tích xu hướng và phân tích TopN.
  3. Áp dụng sơ đồ tri thức để phân tích quan hệ tương quan.
③ Căn cứ của lựa chọn sản phẩm
  1. Sử dụng bộ lưu trữ để lưu sơ đồ tri thức.
  2. Áp dụng giải pháp Machine Learning để trích xuất kiến thức của văn bản phi cáu trúc.
  3. Tạo văn bản và giải pháp công nghệ phân tích chuỗi thời gian để phân tích xu hướng.
205

< Xu hướng bằng sáng chế/Công nghệ/Dịch vụ phân tích thị trường UI/UX >

③ Thành tựu nổi bật
  1. Mở hơn 5 triệu bằng thông tin sáng chế trong và ngoài nước..
  2. Cung cấp hơn 3 triệu trường hợp phân tích bằng sáng chế thông tin liên kết DB từ hơn 13 cơ quan.
  3. Cung cấp dịch vụ phân tích cho từng loại sản phẩm.
  4. Cung cấp báo cáo phân tích phù hợp với doanh nghiệp.