隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜正在改變我們對(duì)于疾病的理解,預(yù)防和防治方式.這種新型的知識(shí)表達(dá)方式,將有望推動(dòng)醫(yī)學(xué)進(jìn)步,降低醫(yī)療成本,提高防治效果,讓我們來(lái)看看醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜的價(jià)值與應(yīng)用場(chǎng)景.

復(fù)雜語(yǔ)義知識(shí)圖譜是一種用于表示和組織大規(guī)模語(yǔ)義信息的圖形化結(jié)構(gòu)。它是基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的概念，通過(guò)將實(shí)體、概念和關(guān)系以節(jié)點(diǎn)和邊的形式連接起來(lái)，形成一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。這種圖譜可以幫助我們理解和推理語(yǔ)義信息，從而提高自然語(yǔ)言處理和人工智能領(lǐng)域的各種應(yīng)用。

自從2012年Google推出知識(shí)圖譜（Knowledge Graph）以來(lái)，知識(shí)圖譜的概念逐漸獲得了學(xué)界以及工業(yè)界的認(rèn)可和廣泛使用。相匹配的自動(dòng)化信息抽取技術(shù)與之循環(huán)發(fā)展，形成了當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)上的各種開(kāi)放或領(lǐng)域知識(shí)圖譜。自動(dòng)化、大規(guī)模的提取手段也成為知識(shí)圖譜技術(shù)相比于上世紀(jì)70年代的專(zhuān)家系統(tǒng)而言更具有競(jìng)...

在因何成立之初，Tuningfork標(biāo)記平臺(tái)一直作為因何內(nèi)部的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)使用。得益于其“NLP+人工”的半自動(dòng)標(biāo)記流程、方便的任務(wù)發(fā)布和數(shù)據(jù)管理以及直觀便捷的交互操作，因何在早期快速積累了一大批文本數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化知識(shí)內(nèi)容。

自直播平臺(tái)推出以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)、私域經(jīng)濟(jì)模式。為了更好地服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)新主力，因何科技攜手諫康科技打造智能SCRM平臺(tái)，服務(wù)于醫(yī)學(xué)相關(guān)領(lǐng)域KOL及所屬M(fèi)CN機(jī)構(gòu)，提升創(chuàng)作者與消費(fèi)者的溝通效能，提供更加精細(xì)化、定制化的服務(wù)內(nèi)容。