KGB知識圖譜開拓行業應用新展圖

 

知識圖譜的應用對技術本身也提出了高要求，KGB知識圖譜現在已經在保險行業，為公司分析上市資料等行業得以廣泛應用，知識圖譜能夠在應用中發揮優勢主要體現在哪裡呢?

（1）   目標 的 動態性 ： 考察知識圖譜的三個重要方面包括目標的動態性。比如根據已有的知識圖譜模型，能否 一個在人工不干預的情況下，自動識別出 同類事物 ；當一名影星再婚之後，是否可以在人工不干預的情況下，自動識別他的新配偶。

（2）  目標 的 多樣化 ：知識圖譜中的目標類別是否明確的定義了很多種，例如人物知識圖譜是否能根據職業角色將人物定義劃分為幾百種，並自動識別每一個新目標的職業角色；當職業角色帶來特定的關係限制時，能否自動補全這些關係，例如當自動識別出一個人物是教授時，也自動識別出他的研究領域、指導學生和開設課程等。

（3）  關係 的 細粒度 分析 ：除了目標因為型別不同存在多樣化的情形之外，目標之間的關係也可能存在細粒度的不同。知識圖譜能否準確的細分處理這些關係，並自動識別新的關係。例如，人物之間的關係有很多種，父子，師生，表親，同學，同事，上下級，朋友，等等，人物知識圖譜是否能將目標之間的關係細化至此。

從這些不同的技術維度來看，上述場景對知識圖譜的質量有著不同的要求。 比如 ，企業內部的資訊檢索可能因為待檢索文件相對固定，而對目標是否動態、目標和關係是否多樣化細粒度基本沒有要求；而資料決策因為要全面考慮不同的因素對最終結果的綜合影響，在這三個方面都有很高的要求。由此可見，行業知識庫和資料決策這些場景所建設的知識圖譜的質量水平是有著較高要求的。

KGB知識圖譜憑藉其在知識圖譜的構建，更新方面的技術優勢，現在已經在公共安全，企業檔案內容核查等得以廣泛應用。KGB知識圖譜現已實現以下功能：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。

在行業應用方面，KGB知識圖譜具有以下特色：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。