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3の最適な知識グラフツール - 2025

Lettria ,InfraNodus ,Graphzila , これらは有料/無料の知識グラフツールの中でも最適です

何ですか 知識グラフ?

ナレッジ・グラフは、グラフ構造で相互に関連する情報とデータを表現および保存する方法です。これらは意味論ネットワークやリンクデータにルーツを持ち、Googleなどの企業が検索や知識表現のために採用したことで2010年代に注目されるようになりました。ナレッジ・グラフは実体、その属性、実体間の関係をつなげることで、文脈を理解し、知的なデータリンクを可能にします。

知識グラフ インサイト

  • India トラフィック 13.4K
  • France トラフィック 6.9K
  • Mexico トラフィック 6.5K
  • United States トラフィック 15.4K
  • United Kingdom トラフィック 9.1K
  • Canada トラフィック 670
  • Vietnam トラフィック 1.1K
  • 平均 トラフィック 33.4K
3 ツール

知識グラフ 3以上のAIツールをカバーしています

100.3K 総月間訪問者数

知識グラフ 月間ユーザー訪問数100.3Kを超えています

0 月間訪問者100万人を超えるツール

知識グラフ 月間訪問者100万人を超えるAIツールが少なくとも0個存在します

知識グラフにおける上位10AIツールは何でしょうか

核心機能 価格 使い方
InfraNodus

InfraNodusはAIとネットワーク思考を使用してテキストを分析し、ネットワークグラフを生成し、洞察を得て視点を改善します。

InfraNodusを使用するには、ライブエディタを使用するか、さまざまなソースからファイルをインポートすることでテキストまたはデータを追加できます。その後、ツールはテキストからネットワークグラフを生成し、単語間の関連性と共起関係を表示します。グラフを探索して主要なトピックやアイデアの欠如、組み込まれたAIモデルを使用して洞察を生成することができます。

Graphzila

テキストを視覚的な知識グラフに変換します。

Graphzilaを使用するには、単にテキストの説明を入力し、AIパワードシステムが詳細な知識グラフを生成するのを待ちます。色やWikipediaリンクのようなノードとエッジの属性をカスタマイズして、情報を魅力的な方法で視覚化できます。

Lettria

"レトリアは、テキストデータを効果的に構造化し、分析するためのノーコードAIプラットフォームです。"

レトリアを使用するには、まずプラットフォーム上で無料アカウントに登録することから始めることができます。ログインしたら、テキストの収集と管理、テキストのクリーニング、テキストのラベリング、辞書の管理、タクソノミーの管理、オントロジーの管理など、さまざまなNLP機能にアクセスできます。また、レトリアのAutoLettriaツールを使用してNLPモデルのトレーニングと評価も行えます。レトリアのプラットフォームは使いやすく、コーディングの知識は必要ありません。直感的なインターフェースに従って利用可能な機能を活用して、テキストデータを処理し分析します。

最新の知識グラフ AIウェブサイト

  • Lettria

    "レトリアは、テキストデータを効果的に構造化し、分析するためのノーコードAIプラットフォームです。"

    AI製品説明生成ツール ノーコード&ローコード AI広告アシスタント AI チャットボット AI ツールディレクトリ
  • InfraNodus

    InfraNodusはAIとネットワーク思考を使用してテキストを分析し、ネットワークグラフを生成し、洞察を得て視点を改善します。

    AIデータマイニング AI生産性ツール
  • Graphzila

    テキストを視覚的な知識グラフに変換します。

    AIの知識グラフ

知識グラフ 核心機能

実体とその関係をグラフ構造で表現する

厳密なデータベーススキーマよりも意味のある関連を基にデータをつなげる

知的なデータリンクや知識の発見を可能にする

さまざまなソースからの情報を統一的に表示する

意味検索、質問応答、論理推論をサポートする

  • 知識グラフを使用する対象者は

    ユーザが「エッフェル塔」を検索し、主要な事実、属性、および関係(例:パリに位置し、ギュスターヴ・エッフェルによって建設されたなど)を取得します

    ユーザが「フランスの首都は何ですか?」と尋ね、システムがフランスの実体から首都の関係にトラバースして「パリ」と返します

    映画の推薦アプリが、知識グラフ内の関連する実体を介して過去の興味をつなぐことで、ユーザに新しい映画を提案します

  • 知識グラフの仕組みは

    {if isset($specialContent.how)}

    ユーザが「エッフェル塔」を検索し、主要な事実、属性、および関係(例:パリに位置し、ギュスターヴ・エッフェルによって建設されたなど)を取得します. ユーザが「フランスの首都は何ですか?」と尋ね、システムがフランスの実体から首都の関係にトラバースして「パリ」と返します. 映画の推薦アプリが、知識グラフ内の関連する実体を介して過去の興味をつなぐことで、ユーザに新しい映画を提案します

    {/if]
  • 知識グラフのメリット

    表や文書を超えた豊かな知識表現

    さまざまなソースを横断的に統合しリンクする能力の向上

    より知的な意味検索と質問応答

    知識の発見を可能にし、新しい洞察を得る

    複数のアプリケーションをサポートできる再利用可能な知識表現

知識グラフに関するFAQ

ナレッジ・グラフとは何ですか?
ナレッジ・グラフは、実体、その属性、および関係をグラフ構造で表現して接続し、知識表現と推論を可能にする。
ナレッジ・グラフはリレーショナルデータベースとどう違いますか?
ナレッジ・グラフは実体間の関係と意味的リンクに焦点を当てており、リレーショナルデータベースは厳格なテーブルベースのスキーマを使用しています。ナレッジ・グラフは多様なデータを統合するためにより柔軟です。
ナレッジ・グラフの一般的なユースケースは何ですか?
一般的な用途には、意味検索、質問応答、推奨システム、データ統合、薬物発見、金融分析などが含まれます。
ナレッジ・グラフはどのように実装されますか?
ナレッジ・グラフは通常、グラフデータベースに保存され、SPARQLなどのクエリ言語やAPIを介してアクセスされます。オントロジーはスキーマを定義します。NLPおよびエンティティリンキングはデータをグラフにマッピングします。
最もよく知られているナレッジ・グラフは何ですか?
GoogleのKnowledge Graphは彼らの検索結果を支えています。Facebook、Microsoft、Amazon、IBMもナレッジ・グラフを使用しています。DBpediaやWikidataなどのオープンなナレッジ・グラフもあります。
ナレッジ・グラフに関連する主な課題は何ですか?
課題には、オントロジーデザイン、実体の曖昧さ解消、データ品質保証、グラフの規模とパフォーマンス、および効果的なダウンストリームアプリケーションへのナレッジ・グラフの組み込みが含まれます。

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