更新时间：2022-08-12 11:26:34
术语 定义
文本摘要提取 从文章中抽取出若干可代表文章中心思想的句子。
文档知识抽取模型 文档知识抽取模型是一种通用的文档知识抽取模型，利用规则抽取和深度学习模型抽取出文档结构及文档内部知识，并建立文档之间的关联。
先进分析解决方案 先进分析解决方案是指通过将结构化、非结构化和半结构数据知识化构建全域数据知识中台，打造组织全局的数据洞察能力，从而实现业务的智能搜索、个性化推荐、知识问答、推理与根因分析，打造认知智能+大数据的解决方案。
先进分析 先进分析是在传统的数据分析的基础上加入了领域认知智能，实现从统计分析、全文检索到推理分析、预测分析的升级。
运行时 AnyDATA Framework 2 的运行时为用户提供一套运行环境，用户可以将基于 SDK 或在工作台上开发的知识抽取模型、知识网络生成任务、具有认知能力的应用程序运行起来。从而降低知识网络和认知智能应用的开发成本。
应用开发者 应用开发者是指运用AnyDATA认知智能框架进行认知智能应用开发的工程师。
业务模型 业务模型是以软件模型方式描述企业管理和业务所涉及的对象和要素、以及它们的属性、行为和彼此关系。
业务对象 业务对象是简单的真实世界的抽象，可能是某个人、事、物。
意图理解 用于认知搜索和智能问答：利用NLU（自然语言理解）技术来对用于输入的搜索语句或者问句的意图进行精确的识别，用于在后续的搜索和问答任务中给用户更加精确的答案。
业务智能化 业务人员由决策者变为决策的辅助者或监督者，实际业务决策过程由技术平台自动化进行，从而有效提高决策准确性和效率，形成了数据驱动的新业务模式。
知识网络工作台 知识网络工作台的目的是为数据科学家和领域专家进行知识网络生成过程提供可视化的知识建模、数据标注、知识网络生成、知识网络管理和领域智商评估能力。
知识质量 知识质量，指的的知识网络的数据质量，ADF2 的知识质量目前有两个维度组成，分别是数据重复率以及数据缺失率。
知识量 知识量是知识网络中知识的总量，为所有知识表现形式的知识量的总和，下面是不同知识表示方式的知识量计算：
对于领域知识图谱：指实体、关系、属性的数量。
知识图谱知识量 =∑（实体个数* 实体属性个数）＋∑（关系个数* 关系属性个数）
对于领域词库：指领域词库中词的个数
对于领域预训练语言模型：指语言模型中的参数量
对于领域规则库：代表规则数量
知识表示 知识表示是对知识的一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。常见的知识表示方式有知识图谱、决策树、规则库。
知识网络 知识网络是多元、异构、混合的知识表示方式的集合，让认知引擎能够理解、推理和决策。
知识图谱 作为一种“知识表示形式”，知识图谱是一种大规模语义网络，包含实体、概念及其之间的各种关系。
知识抽取模型 知识抽取模型是指利用机器学习算法训练的，用于从非结构化数据中抽取实体、关系的模型。
知识抽取 知识抽取是指从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，将数据结构化知识后存入到知识网络。
知识映射 知识图谱的专属过程：知识映射建立从基础数据中抽取的结构化信息与所创建的知识图谱中的实体、属性、实体间相互关系的映射关系。
知识融合 知识图谱的融合：将来源于不同数据源的对于统一实体或概念的信息融合起来。需要考虑实体属性的融合，实体概念的融合（例如：【上海爱数】与【上海爱数信息技术股份有限公司】是同一个实体，【成立时间】属性分别为：2006.9 和 2006，需要考虑数据真实性、完整性、时效性或自定义规则进行融合处理）。
知识匹配 根据用户的输入在知识网络中利用精确匹配、模糊匹配或算法匹配的方式找到相应的知识。（例如：陈骁于20003年加入爱数，匹配到的知识是：【陈骁[人]】-[供职于]->【上海爱数信息技术股份有限公司[公司]】）不叫做“知识搜索”的原因是可能会与“认知搜索”、“智能搜索”等名词相冲突。
智能推荐 利用 ADF2 生成的知识图谱中的实体以及他们之间的关系进行推荐。（例如：知识图谱中包含用户对于物品的喜好和物品间的相似度关系，那么可以通过物品的相似度将物品推荐给浏览过类似物品的用户）。
智能问答 智能问答有多轮问答和单轮问答的形式，用户可以输入自己问题，智能问答系统（或智能问答机器人）能够精确的定位用户所需要的提问知识，并给出答案。单轮问答与搜索类似，通过一个问句直接给出最佳答案；多轮问答需要记录用户输入问题的上下文，并适时进行追问，获取更多的信息。
智能问答一般会融合 NLU、搜索引擎、知识图谱、NLG 的技术。
ADF2 能够辅助上层应用实现智能问答，通过知识网络中的知识图谱、规则库等知识表示方式进行意图理解、认知搜索并最终给出答案
知识推理 知识推理是指在计算机或智能系统中，模拟人类的智能推理方式，依据推理控制策略，利用形式化的知识进行机器思维和求解问题的过程。
制造业工业大脑 制造业工业大脑可对跨领域业务和数据关联，增强企业大脑的根因定位、关联分析、认知搜索与智能问答，让企业大脑“会思考”，辅助决策，进而推动企业管理和分析的智能化。