A.属性融合,识别同一属性的不同描述,比如性别的值,Female&男性可以进行融合
B.知识融合是将数据进行压缩的一种方式,用以解决数据重复占用存储的问题
C.实体融合,基于规则将相似的实体进行融合,比如上海爱数信息技术股份有限公司&上海爱数可以进行融合
D.关系融合,可以是基于算法融合,比如适用地区和适用区域,可以基于文本相似度＞95%,进行融合
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第3题
A.它是整个系统中的重要组成部分，能帮助机器人实现知识调用，通过各渠道的知识融合，并进行二次渠道分发
B.在知识库系统上线后，系统可以借助深度学习技术进行自我学习和优化，不再需要人工训练运营
C.知识库内容应覆盖尽可能多的业务问题，帮助机器人识别更多的客户意图，从而提高拒识比例
D.行业知识图谱的构建及行业知识库的打造，是实现客服平台智能化的基础
第8题
B.知识抽取是非常复杂的一项任务,因此无法进行自动化抽取,全部需要手工进行标注,因此导致知识图谱规模很小
C.实体识别(又称命名实体识别NER),用以提取实体要素,如:巩俐是一个演员,可以获得【巩俐】这个实体
D.实体链接是指将识别出来的实体与知识库中对应的实体进行连接,如:恒大可以链接到百科知识库中的恒大,并且通过连接可以获得房地产行业这样的属性
第9题
A.用户数据：HSS+UDM融合，保证用户数据一致性
B.策略数据：PCRF+PCF融合，保证策略一致性、连续性
C.用户面：SMF+PGW-C融合，UPF+PGW-U融合，移动锚点不变保证数据连续性
D.AMF和SGW融合，可减少LTE和NR基站之间的切换，提升用户体验
第10题
A.企业专用知识图谱,个性化知识,数据主要来源是企业数据,构建企业本体,主要应用在企业知识管理,辅助决策等,最大的挑战是企业知识基础薄弱、数据集小,构建难度大
B.如果百科知识图谱和领域通用知识图谱都有基础,企业专用知识图谱的甚础概令就会有保障,相对来说可以降低企业专用知识图谱的构建难度
C.百科知识图谱是最广泛的,但是深度小,主要是爬取网页知识和百科知识数据,以搜索引擎为代表;适合于搜索引擎厂商,最大的挑战是搜索和百科本身
D.领域通用知识图谱是面向专业领域,深度加大,比如建筑行业的知识图谱,主要是公开领域数据。最大的挑战式领域知识标准规范难,难以获得行业内统一认可,构建难度大
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