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【转】阿里知识图谱首次曝光:每天千万级拦截量,亿级别全量智能审核

来源:网络整理 发布时间:2021-09-11 18:05 标签:阿里推理
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借助阿里知识图谱的建设,阿里电商平台管控从过去的“巡检”模式升级为发布端实时逐一检查。在海量的商品发布量的挑战下,最大可能地借助大数据、人工智能阻止坏人、问题商品进入阿里生态。同时面临问题商家实时的对弈、变异和恶意攻击等诸多挑战,知识图谱仍然保持着每天千万级别的拦截量,亿级别的全量智能审核次数,在滥发、侵权、合规、假货、经营范围等多个场景全面与问题卖家正面交锋,实时对弈。为了最大限度地保护知识产权,保护消费者权益,我们对知识图谱推理引擎技术提出了智能化、自学习、毫秒级响应、可解释等更高地技术要求,实现良好的社会效益。

阿里知识图谱运用

阿里巴巴生态里积累了海量的商品数据,这些宝贵的商品数据来自于淘宝、天猫、1688、AliExpress等多个市场,同时品牌商、行业运营、治理运营、消费者、国家机构、物流商等多种角色参与其中,贡献着校正着这样一个庞大的商品库。无论是知识产权保护电商 知识图谱,还是提升消费者购物体验,实现商品数据的标准化(商品规范的统一和商品信息的确定性), 以及与内外部数据之间的深度互联,意义都非常重大,阿里商品知识图谱承载着商品标准化这一基础性,根源性的工作。 基于此,我们才能知道哪些商品是同样一件产品,我们才能确切地知道一个品牌是否被授权,品牌下的产品卖到了哪些市场。

阿里知识图谱以商品、标准产品、 标准品牌、 标准条码、标准分类为核心, 利用实体识别、实体链指和语义分析技术,整合关联了例如舆情、百科、国家行业标准等9大类一级本体,包含了百亿级别的三元组,形成了巨大的知识网。

阿里知识图谱综合利用前沿的NLP、语义推理和深度学习等技术,打造全网商品智能服务体系,服务阿里生态中的各个角色。商品知识图谱广泛地应用于搜索、前端导购、平台治理、智能问答、品牌商运营等核心、创新业务。能够帮助品牌商透视全局数据,帮助平台治理运营发现问题商品,帮助行业基于确定的信息选品,做人货场匹配提高消费者购物体验等等。为新零售、国际化提供可靠的智能引擎。

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引入机器学习算法搭建推理引擎

我们设计了一套框架来实现知识表示和推理。此外:知识图谱实体、关系、词林(同义词、上下位词)、垂直知识图谱(例如地理位置图谱、材质图谱)、机器学习算法模型等都纳入进来做统一的描述。

按照不同场景,我们把推理分为:上下位和等价推理;不一致性推理;知识发现推理;本体概念推理等。例如

上下位和等价推理。检索父类时,通过上下位推理把子类的对象召回,同时利用等价推理(实体的同义词、变异词、同款模型等),扩大召回。 例如,为保护消费者我们需要拦截 “产地为某核污染区域的食品”,推理引擎翻译为 “找到产地为该区域,且属性项与“产地”同义,属性值是该区域下位实体的食品,以及与命中的食品是同款的食品”。不一致推理。在与问题卖家对弈过程中,我们需要对商品标题、属性、图片、商品资质、卖家资质中的品牌、材质、成分等基础信息,做一致性校验。比如说标题中的品牌是Nike而属性或者吊牌中品牌是Nake,如下图所示,左边描述了商品标题、属性、吊牌上的品牌信息是一致的,推理为一致。右边为吊牌和商品品牌不一致的商品,被推理引擎判断为有问题的商品。

下一代搜索引擎的焦点知识图谱_中国电商图谱_电商 知识图谱

3.知识发现推理。一致性推理的目的是确保信息的确定性,例如通过一致性推理我们能确保数据覆盖到的食品配料表正确。但消费者购物时很少看配料表那些繁杂的数字。消费者真正关心的是无糖、无盐等强感知的知识点。为了提高消费者购物体验,知识发现推理通过底层配料表数据和国家行业标准例如:

无糖:碳水化合物≤ 0.5 g /100 g(固体)或100 mL(液体)

无盐:钠≤5mg /100 g 或100 mL

标签:阿里推理
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