知識庫平臺是將人工智能和數據庫二者有機結合的產物。該平臺以知識服務為紐帶，將知識獲取、知識表示、知識挖掘、知識倉庫構建、知識語義以及知識地圖等知識組織過程有條不紊的串通，形成一個不斷持續改進和循環的知識組織鏈，使知識服務達到最大滿意度。
數據通常是一堆原始事實。相較而言，信息是一個采用一致方式進行組織的結構化事實的集合。具有上下文或含義的信息就是知識。當數據能夠減少解決問題所需的時間、精力和資源，幫助用戶制定合理決策時，數據才真正產生價值。
基于統計的知識有序化模型，是根據統計在無序的知識層對知識的不同利用程度，從而實現知識大陸的出現，從而在知識大陸上建立的知識結構，更加有利于企業、個人對知識的分類和結構化、有序化。
知識服務系統把分散于個人的經驗、技能集中起來，實現知識共享， 把行業知識組織起來，讓計算機能夠像專家一樣，輔助決策，成為綜合知識集合，提升企業原有或新建的系統，使之智能化。
互聯網上的評論數據大多數是UGC生成的，質量參差不齊，應用方希望對評論數據的質量進行打分，從而能夠對評論按照質量從高到底排序，保留優質評論，過濾掉低質評論。
在收集到的有效評論中，平臺能夠使用人工智能技術計算出客戶的評論是積極的還是消極的，并進行量化打分。
在海量的評論中提取出標簽，可用于金融行業或電商行業的產品售賣情況分析。
以商品粒度對評論進行分析匯總，如同一件商品在不同的電商平臺中可能名稱存在差異，跨平臺分析商品評論情況需對實體進行融合。
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