拥有50亿实体、5500亿事实的百度知识图谱，再度升级赋能千行万业( 二 )
据朱勇介绍 ， 这整套完整的行业知识图谱的技术体系有三个主要的特点：第一 ， 专业性强 ， 行业知识图谱技术面向行业内的专业复杂知识 ， 实现了基于超图的知识表达；第二 ， 构建效率高 ， 支持低资源的学习机制 ， 人机协同的图谱构建相对于传统的人工构建方法 ， 效率提升百倍以上；第三 ， 具有很强的可迁移性 ， 实现了从通用到行业 ， 以及跨行业的多层次迁移学习 ， 目前已经覆盖了100多个行业的应用场景 。
其实 ， 在行业知识图谱的技术基础上 ， 早在今年5月的百度云智峰会上还发布了基于百度多年积累的知识图谱、自然语言处理、多模态语义理解、智能搜索等 AI 核心技术打造的知识中台 ， 提供面向企业知识应用全生命周期的一站式解决方案 。 知识中台可以帮助企业高效地生产知识、灵活地组织知识、便捷的获取知识、智能地应用知识 ， 从而全面提升企业运行效率和决策的智能化水平 。
例如 ， 基于医疗知识中台快速构建的医学专业知识体系 ， 可提供具备辅助诊断、医疗质控、合理用药、健康管理等能力的智慧医疗解决方案 ， 有效降低了32%的基层试点区域误诊/漏诊率；拦截了大于90%的不合理用药；对比人工检查效率提升超20倍 。 据悉 ， 目前百度的智慧医疗产品已实现规模化落地 ， 服务数万名医生 ， 触达27个省市自治区300多家医院 ， 超过1500多家基层医疗机构 。
另外一个典型的场景是智慧法律 ， 在类案检索方面 ， 类案推荐准确率超过90% ， 与过去相比结案率提高一倍以上；而在要素提取方面 ， 不仅降低了人工处理卷宗的成本 ， 庭审案件要素分析技术点平均准确率达到90% ， 召回率为85% 。 此外 ， 在能源电力、司法庭审、企业办公等领域 ， 百度知识图谱也均已广泛落地 。 目前 ， 知识图谱每天的调用次数超过了400亿次 。
正如王海峰所言："在百度语言与知识技术的布局和发展中 ， 我们始终在注意把握两个趋势 ， 即技术发展趋势和产业发展趋势 ， 并力争引领趋势 。 "百度在语言与知识领域的十年技术积累和产业实践 ， 都在不断加速着产业智能化进程 。 同时 ， 也让业界看到百度在前瞻技术上的每一次突破 ， 无不彰显着百度背后的技术战略与实力 。
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拥有50亿实体、5500亿事实的百度知识图谱，再度升级赋能千行万业■责任编辑：kj005
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