智能咨询项目前期调研报告

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1、智能咨询项目调研报告2012-2-22【内部资料请勿外泄】天津卓朗科技发展有限公司第1页共9页智能咨询调研报告一、近似案例：1.1.IBMWatson项目l系统概述信息收集、机器学习、机器博弈三大部分组成，其中数据来源于各种网络数据和2亿页书面数据组成。其中核心部分为DeepQA系统，如下图1)建立知识库l基于网络爬虫得到相关文档l摘取文档中的知识点l基于知识点覆盖到的信息量给知识点打分，l将知识点加入到数据库中2)问题分析：确定问题的内容，基于初步分析决定解决问题的方法l问题分类将问题中特殊部分（一词多义、从句、语义、修辞等）进行处理，经过词法与语法分析，通过知识分类为每一个问题确定类型l焦

2、点检测确定问题中与答案相关的信息，这些信息被称为焦点，它构成了某种关系的主语或宾语，从而可以用备选答案替换构成问题可能的答案l关系检测基于主谓宾关系、语义关系、时序关系、地理位置关系等可以确定焦点【内部资料请勿外泄】天津卓朗科技发展有限公司第9页共9页的关系l问题分解基于深度语法分析、统计分类方法确定问题是否可以分解，以及如何分解。1)生成假说l主搜索依据问题分析的结果，搜索出尽可能多的、潜在的包含答案的内容。从而通过深入的内容分析来获得备选答案l备选答案生成基于主搜索的内容，构建最终的备选答案（针对非知识库的非结构化的主搜索内容的构建）2)软滤波基于轻量级的评分算法减少后续评分的时间复杂度3

3、)假说和证据评分将通过软滤波的备选答案进行全面的评估，这里面包括收集额外的支持证据与深度评分算法4)综合答案5)答案融合与信心检测l硬件概述90台Power750服务器，每台服务器配备四路八核Power7处理器，从而使得Watson总体处理器数目达到2880个Power7内核Power7采用平衡技术，从而保证每个芯片分摊计算任务，其中每个芯片主频为3.55GHZ，从而可以完成美妙180000Gb的计算量l软件概述100万行代码，主要基于C++、java编写而成，130个系统组件组成，总体设计采用管道-过滤器模式，将系统平行化从而易于对大规模数据进行并行处理l涉及算法共有100多个算法，涵盖语义

4、识别、分词、歧义消除、浅读与深度句法分析、问题分类、问题分解、知识检索、文本搜索、SparQL三元组的知识搜索、证据生成、假设生成、假设评估、RDF元数据存储l项目目标基于watson庞大的知识库及强大的知识分析与索引能力，能够更好地才处理企业内部的大数据，从而达到“更好地理解用户”、“更高效地制订决策”、“改变客【内部资料请勿外泄】天津卓朗科技发展有限公司第9页共9页户服务”、“预测风险”等应用价值l项目团队共有30多名开发人员进行开发，主要有以下组：算法组：16名成员，主要负责NLP相关算法、解决系统架构等问题策略组：5名成员，负责watson问题系统的问答策略系统组：9名成员，负责wat

5、son硬件与软件的搭建语言学组：2名成员，负责watson系统的数据库分类应用组：5名成员，负责解决deepQA系统解决实际问题l项目时间：4年l应用领域与成功案例现在的成功案例为《危险边缘》（Jeopardy）比赛中击败其他人类对手获得冠军；未来准备应用到医疗辅助诊疗系统、金融挖掘与决策系统及其他具有大数据背景的企业1.1.WolframAlpha项目l总体概述WolframAlpha是开发计算数学应用软件的沃尔夫勒姆研究公司开发出的新一代的搜索引擎，能根据问题直接给出答案，很强大很智能，而不是像百度、谷歌一样返回一大堆网页链接。按照创始人StephenWolfram的说法，这个网站其实是一

6、个计算知识引擎，而不是搜索引擎。其真正的创新之处，在于能够马上理解问题，对问题进行正确的语义分析，并给出答案。l详细信息Wolfram

7、Alpha并没有直接采用语义网技术，它有自己的内部知识库，以及大量自有的内部语义及本体（ontology），运用已建立的科学模型或其他模型作为计算的基础，每当它进行新的计算时，它都会有效地得出新的结论，在数据冲突时会根据具体问题进行语义分析，将问题归类，给出不同处理方法。Wolfram

8、Alpha背后的数据容量超过10T之巨，它们借助于大量的提要（feed）而不断增长。估计采用的事元包自动机来有效地组织和计算知识。l创始人简介斯蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen

9、Wolfram，1959年-），1959年出生于伦敦，科学家、数学软件Mathematica的发明者之一。美国计算机科学家。23岁时创立复杂系统研究领域，27岁时(1987年)开发Mathematica软件，创立了WolframResearch公司，从事Mathematica的开发和发行。2002年时，他出版了一本厚达1280页的书《一种新科学》(〈ANewKindofScience〉)，探讨“细