相比傳統軟體服務，KGB知識圖譜的進階應用體現在哪裡

任何一項技術的發展都離不開其應用，在應用中得以落地也是其技術能不斷提升的重要支援。知識圖譜的技術也是其中之一，知識圖譜在企業活動中，能夠從企業的 人、事、財、產、學、研 等多方面提升企業的效率和處理水平。那麼相比之前的傳統企業資訊軟體服務，KGB知識圖譜能夠對企業活動帶來哪些特有的技術突破呢？

從網際網路技術應用來看，傳統的企業資訊化管理主要是對標準的結構化資料進行儲存、分析、傳遞，對於非結構化、非標準資料則束手無策，亦或者需要加之更多的人力物力進行資料標準化，資訊化的應用對於企業的資源分配提升能力也直接受到限制。

知識圖譜對企業的資料分析的更多優勢體現在對非結構化資料的分析上。傳統的產品方案主要是分析系統內的結構化資料，這些資料通常是已經定力好的資料型別。但企業活動中，我們更多見到的是非結構化資料，比如 各種專業文件和使用者檔案 等，這些 都是非結構化的文字 。如果要進行非結構化的文字分析 , 需要 針對業務場景的需求將其結構化 。 以售後的 產品效果 分析為例, 每一條商品評價都代表著使用者對商品的認可度和意見，這些都是評論資料的重要標籤。知識圖譜對非結構化文字分析的優勢也顯示出來。

同時， 傳統的產品和方案 的研究重心主要是 企業內部單一系統 中的資料，其資料標準也是實行企業內統一的方式，適用人群也是特定人群，如果只是企業內部人員使用這些資料，企業的資料分析和分享不會出現問題，但是如果企業因為業務關係需要將其他公司資料進行錄入和分析，兩種不同標準的資料整合也將為企業的資料管理帶來技術挑戰，尤其是涉及到大量的非結構化資料分析，藉助於知識圖譜技術將解決這些問題。

再者， 傳統的搜尋技術無法針對業務需求進行 準確 計算:  在對非標準和非結構化資料進行處理時, 傳統的產品和方案 一般是採用搜尋方式，即 將企業對大量資料進行分析計算的需求, 轉化為使用若干關鍵詞進行近似查詢, 。 這種方式 並不能 滿足在生產環節中對結果的 準確性 和召回率要求 ，知識圖譜的模型應用則對資料分析的結果準確度更有保證。

KGB知識圖譜功能

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。

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。

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。

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。

隨著深度研究的學習不斷深入，知識圖譜能夠幫助企業解決的場景也在增加，知識圖譜應用將在之後的技術提升中獲得新的進展。