当你想了解的人并没有被纳入百科词条怎么办？
这个时候具有语义特征和信息表示特征的“主题图谱”就要发挥它的优势了。
先普及一下什么是“主题图谱”，主题图谱就是一系列存在信息关联性的主题组织成的知识关系网络。那么“主题”又是什么呢？主题就是对“客观事件”的描述，即客观事件讲了什么内容，那么主题就描述什么内容，所以，大家可以理解为：主题=客观事件。那么又有了新问题，主题是怎么来的？问得好，机器基于NLP，对海量的文本信息进行处理，这些文本信息包含了大量的“客观事件”，机器就以主题的方式将这些“客观事件”一一抽取并表示出来，基于某个关键词具有强关联性的主题就会组合在一起交织成一张知识关系网络，即“主题图谱”。
所以，当海量文本信息中包含了某个人的大量信息时，那么机器就可以识别出关于某人的“客观事件”有哪些，然后用主题将之表示出来，交织的主题图谱就是这个人的信息图谱。
举一反三，主题图谱可以准确表示出和一个人相关的客观事件，同理也就能表示出和一个物、一件事、一个概念、一项技术、一个领域等相关的客观事件，帮助我们全面、快速、直观的认识Ta。
所以，当你想了解那个Ta时，不妨通过大数据主题图谱试一试吧。
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知识图谱具有很强的信息挖掘和逻辑推理能力，可以从忙忙的文本数据海洋中找到你想要的信息和关系，比如谷歌、百度的搜索都用到了知识图谱，又比如智能问答机器人也用到了知识图谱，就是通过图谱的方式将人脑难以发现的信息及信息之间的关系给梳理出来，然后再结合业务场景做一些功能应用。

【 在 coolvoice 的大作中提到: 】
: 一直好奇，这个图谱有什么技术含量?
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您说的没错，所以我们在针对具体的行业中具体的客户，结合客户日常业务需求，给出具体的应用场景

【 在 slowaction 的大作中提到: 】
: 需要快速完成结合业务场景这一步
: 否则纯技术是很难有人买单的
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赞??

【 在 liuxiao1218 的大作中提到: 】
: 知识图谱具有很强的信息挖掘和逻辑推理能力，可以从忙忙的文本数据海洋中找到你想要的信息和关系，比如谷歌、百度的搜索都用到了知识图谱，又比如智能问答机器人也用到了知识图谱，就是通过图谱的方式将人脑难以发现的信息及信息之间的关系给梳理出来，然后再结合业务场景做一些功能应用。
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