项目介绍
知识推理是人工智能的高级阶段，基于已有知识，运用知识推理机技术，完成限定领域决策行为，能够在充分减少人为劳动的同时，产生经济效益。例如，基于已知知识进行知识推理，采用如事件驱动传导路径等进行知识发现，能够辅助于业务的推理和辅助决策，在智能投研进行未知风险预警、在舆情分析中对公司进行舆论控制和监控。 "逻辑知识库"+"逻辑推理机"的混合协作模式，是目前实现以上目的的重要方式。逻辑知识库作为描述现实社会事件之间传导关联的库，需要在规模、质量，领域针对性三个方面入手进行解决。我团队致力于此类工作的探索，形成了本项目。事理为核心的自然语言处理项目
| 项目类型 | 中文名称 | 技术点 |
|---|---|---|
| 技术公众号 | 数地工场技术文章 | 面向事理图谱、知识库构建、社会计算等技术落地探索 |
| 事理自然语言处理语义平台 | 数地工场 | 信息抽取、舆情分析、语义计算、信息采集类、问句解析类api |
| 7*24小时实时抽象事理学习、搜索与关联推理系统 | 学迹 | 实证学习，信息检索、问答搜索，知识推理 |
| 寻链系统 | 事理图谱Demo | 前因后果模式的搜索展示 |
| 全行业实例事理搜索与关联推理系统 | 数地搜搜 | 实时系统，事理应用，事件追踪，事件检索 |
| 在工业落地过程中与业界共享的图谱数据 | 开放知识图谱资源 | 知识库数据，知识图谱，开放共享 |
| ComplexEventExtraction | 复合事件图谱 | 复合事件，条件事件、反转事件抽取 |
| CausalityEventExtraction | 因果事件图谱 | 因果图谱，因果事件抽取 |
| SequentialEventExtration | 顺承事件图谱 | 动宾短语提取，事件图谱 |
| EventMonitor | 特定事件追踪 | 新闻采集，事件监测架构，scrapy |
| ZhidaoChatbot | 基于问答社区的逻辑知识问答 | 问答社区，逻辑问答 |
| EventPredictBasedOnEG | 基于事理图谱的未来事件预测 | 事理图谱，事件预测 |
作者简介
刘焕勇， Liu Huanyong，2017年硕士毕业，目前就职于中国科学院软件研究所，专注金融、情报两大领域，从事事件抽取、事件演化、情感分析、事理（知识）图谱、常识推理、语言资源构建与应用等研发工作。目前主持研发自然语言处理技术开放平台数地工场、大规模实时事理知识学习系统学迹、全行业因果链查询与溯源项目寻链系统，并在智能金融、智能情报落地中负责实施了多个项目。致力于面向中文处理的基础知识库建设与理论技术开源共享，目前累计对外开放自然语言处理实践项目六十余个，在openkg开放知识图谱联盟中开放工业应用知识库七类，主笔数地工场技术类系列文章二十余篇。
邮箱:lhy_in_blcu@126.com
地址:北京市海淀区中关村南四街4号
github:https://github.com/liuhuanyong
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