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在电力能源行业中，有大量的专业领域知识，包括物联网传感器数据，国际、国家、行业和企业标准，还有老师傅们日积月累的大量的宝贵经验与文档案例等。但是，这些大量的数据、文档、知识与经验散乱在各个数据库和业务系统，甚至是专家的大脑中。本次分享，将介绍阿里云工业知识图谱平台及其相关技术，如何帮助能源客户从结构化和非结构化数据源中半自动化挖掘专业知识，基于知识图谱构建、维护和运营知识体系，并给上层应用（如精准搜索、辅助问答、多轮对话、AI虚拟老师傅等）提供知识支撑，切实提升客户的生产力和工作效率。上述内容，一部分为非结构化文本型数据，需要借助自然语言处理与信息抽取的技术，以知识图谱的方式将宝贵的信息沉淀下来。另一部分为物联网的传感器数据，需要与非结构化数据、工业机理模型、数学公式、经验规则进行有机结合，充分挖掘现象背后的因果性与相关性，实现一定程度的智能问答、推荐与推理。
邱剑