項目介紹

知識推理是人工智能的高級階段，基于已有知識，運用知識推理機技術，完成限定領域決策行為，能夠在充分減少人為勞動的同時，產(chǎn)生經(jīng)濟效益。例如，基于已知知識進行知識推理，采用如事件驅(qū)動傳導路徑等進行知識發(fā)現(xiàn)，能夠輔助于業(yè)務的推理和輔助決策，在智能投研進行未知風險預警、在輿情分析中對公司進行輿論控制和監(jiān)控。 "邏輯知識庫"+"邏輯推理機"的混合協(xié)作模式，是目前實現(xiàn)以上目的的重要方式。邏輯知識庫作為描述現(xiàn)實社會事件之間傳導關聯(lián)的庫，需要在規(guī)模、質(zhì)量，領域針對性三個方面入手進行解決。我團隊致力于此類工作的探索，形成了本項目。

事理為核心的自然語言處理項目

項目類型中文名稱技術點

技術公眾號	數(shù)地工場技術文章	面向事理圖譜、知識庫構(gòu)建、社會計算等技術落地探索
事理自然語言處理語義平臺	數(shù)地工場	信息抽取、輿情分析、語義計算、信息采集類、問句解析類api
7*24小時實時抽象事理學習、搜索與關聯(lián)推理系統(tǒng)	學跡	實證學習，信息檢索、問答搜索，知識推理
尋鏈系統(tǒng)	事理圖譜Demo	前因后果模式的搜索展示
全行業(yè)實例事理搜索與關聯(lián)推理系統(tǒng)	數(shù)地搜搜	實時系統(tǒng)，事理應用，事件追蹤，事件檢索
在工業(yè)落地過程中與業(yè)界共享的圖譜數(shù)據(jù)	開放知識圖譜資源	知識庫數(shù)據(jù)，知識圖譜，開放共享
ComplexEventExtraction	復合事件圖譜	復合事件，條件事件、反轉(zhuǎn)事件抽取
CausalityEventExtraction	因果事件圖譜	因果圖譜，因果事件抽取
SequentialEventExtration	順承事件圖譜	動賓短語提取，事件圖譜
EventMonitor	特定事件追蹤	新聞采集，事件監(jiān)測架構(gòu)，scrapy
ZhidaoChatbot	基于問答社區(qū)的邏輯知識問答	問答社區(qū)，邏輯問答
EventPredictBasedOnEG	基于事理圖譜的未來事件預測	事理圖譜，事件預測

作者簡介

劉煥勇， Liu Huanyong，2017年碩士畢業(yè)，目前就職于中國科學院軟件研究所，專注金融、情報兩大領域，從事事件抽取、事件演化、情感分析、事理（知識）圖譜、常識推理、語言資源構(gòu)建與應用等研發(fā)工作。目前主持研發(fā)自然語言處理技術開放平臺數(shù)地工場、大規(guī)模實時事理知識學習系統(tǒng)學跡、全行業(yè)因果鏈查詢與溯源項目尋鏈系統(tǒng)，并在智能金融、智能情報落地中負責實施了多個項目。致力于面向中文處理的基礎知識庫建設與理論技術開源共享，目前累計對外開放自然語言處理實踐項目六十余個，在openkg開放知識圖譜聯(lián)盟中開放工業(yè)應用知識庫七類，主筆數(shù)地工場技術類系列文章二十余篇。

郵箱:lhy_in_blcu@126.com

地址:北京市海淀區(qū)中關村南四街4號

github:https://github.com/liuhuanyong

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的事理逻辑为核心的自然语言处理理论实践与工业探索项目的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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