科创中国

行业领域

电子信息技术,计算机及网络技术

需求背景

基于文本计算与行业知识图谱的互联网内容风控关键技术研究的需求背景，一方面源于互联网信息的爆炸式增长。在面对海量信息的同时，如何有效识别并管理其中的风险内容，例如涉及欺诈、色情、暴力等不良信息，已经成为了一个重要课题。另一方面，随着数字经济的持续发展，行业对于认知技术的需求日益增强，而知识图谱作为认知技术的关键技术之一，其在此形势下成为了破局的关键。

此外，知识图谱的发展和完善也推动了其在各个领域的应用，包括互联网和各类垂直行业。特别是在金融、电商、社交媒体等领域，利用知识图谱可以对用户行为、商品信息、社交网络等数据进行深度挖掘和分析，从而更好地识别和管理风险。同时，通过知识抽取、知识融合、知识推理等步骤对知识图谱进行迭代更新，可以实现碎片化的互联网知识的自动抽取、关联和融合。

总的来说，基于文本计算与行业知识图谱的互联网内容风控关键技术研究，不仅可以帮助我们更有效地管理和控制互联网内容风险，还可以推动知识图谱技术的发展和应用。

需解决的主要技术难题

在基于文本计算与行业知识图谱的互联网内容风控关键技术研究中，需要解决以下主要技术难题：

1. 数据获取和表示：如何从大量的互联网资源中有效地获取数据，并将其表示为结构化的知识。这包括从样本源中抽取数据以及将其转化为机器可理解的结构化知识的技术。

2. 异源知识的融合：由于数据来源多样，如何有效地融合来自不同来源的异构知识，以构建一个统一且全面的知识图谱。

3. 知识推理与更新：基于已有的知识图谱，如何进行有效的知识推理，以满足不断变化的互联网环境和用户需求。同时，随着新的数据的增加，如何实时更新知识图谱也是一个挑战。

4. 多模态知识图谱的构建：随着文本、语音、视觉等智能技术的深入发展，如何将这些多模态信息整合到一个统一的多模态知识图谱中，以提供更丰富和准确的信息服务。

期望实现的主要技术目标

基于文本计算与行业知识图谱的互联网内容风控关键技术的研究，主要期望实现以下技术目标：

1. 实体识别与抽取：如何从大量的文本中准确地抽取出符合业务场景需求的实体，是知识获取的一个关键技术。知识图谱的技术是由很多基础的技术构建而成，实体作为知识图谱的核心单位，其准确性对整个知识图谱的质量有着决定性的影响。

2. 行业知识图谱构建：随着知识图谱作为认知底层的不断发展和完善，应用领域也从互联网渗透进各类垂直行业。因此，根据各行业特性进行高效、准确的图谱构建将会是知识图谱应用到ToB市场的关键。

3. 多模态语义理解：以百度为例，近年来已逐渐向多模态知识图谱演变，基于海量互联网资源构建了超大规模的通用知识图谱，并随文本、语音、视觉等智能技术的不断深入和行业智能化诉求的提升，一直致力于在复杂知识表示、多模态语义理解等方面的研究和应用。

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