国内领先的多模态知识图谱构建技术、多粒度事件智能分类技术
2023-02-28 科研成果 浏览量：5964 返回上一级
该技术打破了单模式知识图谱的信息单一性，避免昂贵的标注成本，实现了实体对齐算法的跨越，完成了社情民意领域超过百万实体数量的知识图谱构建，已实现五度关系检索平均相应时间为31.8毫秒、社会事件文本分类模型精准率超81%。针对文本类别多、层级多的问题，文本分类精度由73.4%提高到了87.4%。
团队提出并实现了基于知识图谱的事件分拨处置技术，解决了混杂城市事件联动处置难的问题，极大提升了城市管理中跨部门、跨业务的联动效率。团队在多模态知识图谱构建过程中提出了一种带有对比性学习的多模式自监督的实体对齐方法，打破了单模式知识图谱的信息单一性，获得了2022年度深圳市科技进步二等奖。
该项目帮助嘉兴信访全周期数字化管理系统对12345政务热线和信访渠道数据进行智能分析，形成了风险预警分析结果。对社会公众诉求处理过程实现信息化跟踪，提升了信访局对民生诉求的响应效率。
基于知识图谱的事件分拨处置技术
多粒度的事件智能分类技术
多模态知识图谱构建技术