百度在知识图谱领域的技术突破与行业应用;知识图谱基本概念与原理
百度知识图谱技术架构解析
实体识别与关系抽取技术突破
大规模知识图谱存储与查询优化
知识推理与智能问答系统构建
跨语言跨领域知识融合方法探讨;行业定制化知识图谱解决方案
企业级知识图谱平台服务能力
百度知识图谱在搜索引擎中应用
智能语音助手背后的知识图谱支撑
百度知识图谱赋能内容生态建设;面向未来：持续创新引领行业发展
挑战与机遇：百度知识图谱发展思考
总结回顾与展望未来愿景;知识图谱基本概念与原理;;实体识别;构建方法与流程简介;百度知识图谱技术架构解析;;;数据整合能力强;实体识别与关系抽取技术突破;迁移学习与领域适应;利用远程监督方法自动生成训练数据，结合弱监督学习策略，有效降低标注成本，提高关系抽取的覆盖率。;分布式计算与模型压缩;大规模知识图谱存储与查询优化;分布式存储方案设计;针对知识图谱的实体、属性和关系建立索引，提高查询速度。;数据压缩技术;知识推理与智能问答系统构建;基于逻辑推理的规则引擎，支持自定义推理规则和逻辑，可灵活扩展。;;用户反馈与持续优化;跨语言跨领域知识融合方法探讨;;包括数据清洗、去重、格式统一等，以提高数据质量和整合效率。;领域知识迁移学习实践;行业定制化知识图谱解决方案;金融行业风控模型构建;医学知识库构建;;企业级知识图谱平台服务能力;通过深度学习技术，提高知识图谱的语义理解能力，实现更精准的知识推理与问答。;培训与咨询服务;;百度知识图谱在搜索引擎中应用;实体卡片;利用深度学习技术，构建用户意图识别模型，能够准确识别用户查询的真实意图，从而提供更加精准的搜索结果。;;智能语音助手背后的知识图谱支撑;;对话生成中上下文理解能力提升;对话状态追踪;百度知识图谱赋能内容生态建设;内容创作者工具集完善;版权追溯与维权;;面向未来：持续创新引领行业发展;百度在深度学习领域积累了丰富经验，未来将继续探索更高效的算法和模型，提升图谱构建和推理的精度。;;;挑战与机遇：百度知识图谱发展思考;面临主要问题和挑战分析;抓住新机遇，拓展应用场景;???能传统产业;总结回顾与展望未来愿景;技术平台与工具;数据的质量直接影响知识图谱的构建效果和应用效果，需要重视数据清洗、预处理和标注工作。;;谢谢您的观看