知识图谱可视化展现的内容都有哪些？

文章摘要：通过知识抽取、深度学习、语义分析等技术对海量多源异构数据进行融合，将庞大复杂的数据通过图谱的方式进行可视化展现，帮助用户更好地理解数据、展示数据、应用数据，更好地进行知识表示、知识访问和知识推理。

通过知识抽取、深度学习、语义分析等技术对海量多源异构数据进行融合，将庞大复杂的数据通过图谱的方式进行可视化展现，帮助用户更好地理解数据、展示数据、应用数据，更好地进行知识表示、知识访问和知识推理。

文本识别、多源异构数据整合

通过分词、形态处理、实体识别、语义分析等方式将海量文本数据形成可以使用的结构化数据，通过规则选择与三元组选取，构成基于主体、主体属性、属性值的主体，并建立主体间的关系。

可视化图谱

支持多种交互、探索概念关系、挖掘隐式信息。有助于研究人员快速了解和预测前沿科研动态，有助于在复杂的科研信息中开辟新的未知领域。

直观展现的可视化图像不仅可以挖掘、分析和显示该领域知识、联系、历史路径和发展前沿，还可以为后续选题和研究走向提供合理化建议。

知识推理

相比于传统知识中非结构化表达的形式，知识图谱以结构化的方式表达知识，将事物的属性以及事物之间的语义关系显式地表示出来；相比于结构化表达的形式，知识图谱中事物的属性以及事物之间的联系以三元组的形式刻画，更加简洁直观、灵活丰富。

面向知识图谱的知识推理由于知识图谱自身实例为主导的特征，不局限于本体主要的概念层面的抽象推理，可以有更具体化的推理方法。除了知识图谱补全与去噪，知识推理在垂直搜索、智能问答、机器翻译等领域也发挥了重要作用。

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