Z-Brain标注平台AI能力工厂13868850106
标注平台是章鱼Z-Brain云脑重要组成部分https://www.ai-indeed.com/，业务数据标注和模型校验，为算法平台提供的数据，并对模型进行人工评测校验，有效提高模型质量。非结构化文本的多种标注方式，如分类、特征、实体、知识图谱等。智能预标注提效，任务管理和报表呈现，有效把控标注进度和质量。
1、简单易用，使用流程和操作简单，面向业务人员设计
2、智能，具备智能预标注能力，标注越多提效越明显
3、质量可控，歧义识别或管理审核方式，标注过程和质量把控
4、安全可靠，私有化部署，数据不出网、安全可靠
多任务数据分离
1、以任务纬度进行标注数据管理；
2、不同类型任务并行；
3、结果和数据分离。
标注简便易上手
1、多种标注方式操作简便；
2、无使用门槛；
3、业务人员可快速上手。
数据统计即时把控
1、标注任务进度数据可视化；
2、过程和结果，直观可见。
多类型场景广
1、丰富标注类型不同智能模型的数据需求；
2、如分类、特征、知识图谱等；
特色亮点
部署
部署与客户环境，数据安全不出网
云脑无缝衔接
数据不落地，一站式数据标注和模型构建
任务数据隔离
多任务并行无干扰，又可靠
权限设置灵活
组织结构自定义，不同权限场景
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一、图谱一出，谁与争锋（图谱简史）
如果把人工智能领域比作，机器学习和深度学习堪称武林中的屠龙刀、倚天剑，而知识图谱则是一部葵花宝典级的武林绝学。
知识图谱并非武林新生，其地位久远。相传在六十年前，上有三大门派：其一是连接派（神经网络），其二是经验派（机器学习），其三是符号派（知识工程）。三大门派明争暗斗，十余年后一部武林秘籍从符号派悄然流传于武林之中，受限于当时的环境，初出茅庐，其功力还未受到其他门派的重视，名号也毫无大侠之风——语义网络。当时语义网络由相互连接的节点和边组成，节点表示概念或者对象，边表示他们之间的关系(is-a关系，比如：打狗棒是一种兵器；part-of关系，比如：精钢是兵器的一部分)。在表现形式上，语义网络侧重于描述概念与概念之间的关系（门派武功剑谱等的层次分类体系），几十年后，符号派经历语义网络、逻辑描述、元数据、OWL等血雨腥风的磨砺，经历从弱语义到强语义的尝试，因了谷歌等一代宗师的继承研习，集各家所长，发扬光大而重出，凝结出这部惊世绝学——知识图谱。知识图谱虽传承了语义网络衣钵，但更偏重于描述实体之间的关联（包括人物、兵器、武功等）。二者还有一个显著的差异就是规模，传统语义网可称为小擒拿手，知识图谱则为禅宗。
二、得图谱者得天下（图谱作用）
知识图谱历经多年沉淀，集众家之长，以不变应万变：搜索引擎，问答系统，社交网络，电商平台，反欺诈，智能投顾等等。追溯其核心的应用能力，有如下几个方面。
1.为NLP输入浑厚内力
机器对自然语言的理解，需要有如下条件：足够大的数据规模，丰富的语义关系，的数据结构，优良的数据质量。知识图谱天然具备此要素：知识图谱规模巨大，实体可达到亿级；关系多样，目前通用的知识图谱，均有包含数千种常见语义关系；结构友好，SOP三元组的结构对于机器而言能够处理；质量精良，知识图谱可以充分利用大数据的多源特性进行交叉验证，也可利用众包保证知识库质量。所以知识图谱成为了让机器理解自然语言所需的背景知识的，使NLP内力骤增。
2.对XAI见招拆招
XAI（可解释人工智能）是人工智能的一个新兴分支，用于解释人工智能所做出的每一个决策背后的逻辑，有人称之为”人工智能的圣杯”。
日常生活中我们的问答搜索等，都涉及解释这件事。问几个问题：（1）神雕为什么会飞？因为鸟有翅膀；（2）为什么提到杨过会想到小龙女？因为他们是眷侣；（3）为什么鹤顶红会致命？因为鹤顶红是一种毒药，俗称。三个答案，分别用属性、关系、概念来对问题做解释，而这三者，恰恰是包含于知识图谱里。因此，解释离不开知识图谱。知识图谱的应用不仅如此，它可应用于更多的人工智能场景，包含辅助问答、辅助决策、辅助搜索、常识推理等。
3.ML(DL)攻击力++
知识图谱与深度学习结合，可称霸武林。一种是将知识图谱的语义信息输入到深度学习模型中，将离散化的知识表示为连续化的向量，从而使得知识图谱的先验知识能够称为深度学习的输入；另外一种是利用知识作为优化目标的约束，指导深度学习模型的学习过程，通常是将知识图谱中的知识表示为优化目标的后验正则项。反之，在知识图谱的构建和扩展中，又依赖深度学习的强力支撑，阳互补，可以大成。
三、欲练此功，先修内功（图谱构建）
凡上乘武功，皆需内力深厚，外功扎实，绝不是一朝一夕即可练就，效仿葵花宝典，如若自宫，必不成功。郭靖的降龙十八掌至刚至柔，是因二十余年九真经的内力沉淀其中。知识图谱的一般分四个等级。
1、内功心法：知识抽取（实体抽取，语义抽取，关系抽取，属性和属性值抽取）
所需技能：爬虫，NER（命名实体识别），ML,正则，相似度计算，马尔科夫逻辑网，DeepDive框架。
2、苦练招式：知识表示（SPO三元组，稠密低维实值向量）
常规招法：距离模型、单层神经网络模型、双线性模型、神经张量模型、矩阵分解模型、翻译模型。
升级招法:Trans系列、KG2E模型。
3、内外兼修：知识融合（实体对齐，本体构建、质量评估、属性校正）
所需技能：概率模型，机器学习，聚类算法。
4、集大成者：知识存储和推理。
必杀技能：图数据库，基于符号逻辑、OWL本体、图、TransR、分布式知识语义表示、深度学习等的推理方法）
四、法律图谱，初涉
2018年底，实在智能包小黑苦练内功，实现了垂直领域法律知识图谱的构建和应用，在民事案由的智能评估中发挥智慧大脑的作用。法律知识图谱初现武林，秉公平正义之举，怀为国为民之心，修千家之好，迎百家之客，期待为人工智能发展和人类进步尽绵薄之力。
参考文献：肖仰华《知识将比数据更重要，得知识者得天下》
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