NLPIR系統自動構建企業上市大資料知識圖譜

 

知識圖譜加工廠 能夠對 企業IPO 文件進行知識抽取，構建企業知識圖譜與知識庫，深入研究 IPO 成功與否影響因素，助力企業 IPO 上市之路。

 

IPO 企業大資料構建

 

受到 科創板註冊制的快速上會、高透過率的上市熱潮 影響 ，越來越多的企業 開始走向 上市之路。截至2019 年 12 月 10 日， 根據網路公開資料表示， 在各地證監局備案的擬上市公司有1169 家，目前在會申報的擬上市企業多達 500 家以上 ，這些都表明企業上市是近幾年的行業熱潮。

 

企業IPO 要經歷漫長的過程，有的企業需要花費將近 七八年，對上市政策、稽核要點的把握、稽核反饋意見的回覆，企業內部問題的處理 分析也將直接影響企業的上市進度 。

 

在企業上市對資料分析依賴性較強的背景下， 市場上關於企業IPO 的資訊 卻非常零散 ，以往從業人員對IPO 資訊的瞭解主要來源於書籍、公眾號平臺、從事上市諮詢公司以及傳統渠道的投行、律所等中介機構等 渠道 。 而 IPO 的 相關政策的更新和 市場是一個動態變化更新的過程 ， 多義 上市公司對相關從業人員 的個人經驗要求較高 。

 

針對這種現象，知識圖譜技術的應用和實現能夠幫助 IPO 上市企業使用知識圖譜進行檔案分析，提高企業資料分析效率和準確率，幫助企業在上市中獲取資料優勢。

 

KGB 知識圖譜功能很好的發揮了大資料時代的知識圖譜構建優勢，能夠實現以下幾種功能：

 

1.    文件解析： KGB 知識圖譜引擎，可輕鬆解析多種格式與版本文件： TXT 、 DOC 、 EXCEL 、 PPT 、 PDF 、 XML 等。尤其是 PDF 檔案，可直接解析輸出為 word 格式檔案，保留檔案中表格與文字格式等重要資訊。對於圖片資訊， OCR 可自動識別並抽取圖片中的文字資訊。

2.    知識抽取：KGB 知識圖譜引擎，可從結構化表格與非結構化文字中自適應識別並抽取關鍵知識（主體、客體、時間、地點、金額、條款等），準確率高達 90% ，實現知識的快速生成。

3.    知識關聯：KGB 知識圖譜引擎深入挖掘知識關聯，將一個個知識實體連結為具有完整意義的知識事實。並具有強大的知識推理能力，推理出暗含的知識與結論，豐富知識圖譜。

4.    知識較驗：KGB 知識圖譜加工廠能夠對知識質量智慧校驗，包括對多種知識錯誤與衝突進行自動智慧核查與修正，更有知識工程師進行知識精準校驗，保證知識圖譜的準確性。

 

在實現 對上市公司資料分析的過程中 ，KGB 知識圖譜兼具以下特色：

1 、跨領域可擴充套件：知識圖譜加工廠具有通用的圖譜構建引擎。知識抽取、知識關聯與質量核查過程不依賴特定業務知識，結合使用者知識圖譜構建的需求，可以快速構建使用者領域知識圖譜。

2 、知識質量智慧核查：知識圖譜加工廠實現對多種知識錯誤與衝突的智慧核查與校驗，並對知識庫進行實時自動更新，保證知識圖譜準確性。

3 、人機結合的服務：知識圖譜加工場人機構成： 90% 機器 +10% 的人工，只需要提供語料，就可以快速得到對應的知識圖譜構建成果。