KGB知識圖譜完善保險行業的知識應用體系

作為 當前的研究熱點 ， 知識圖譜 自從2012 年 Google 推出 開始 ， 就引起了學術界和工業界的熱潮，之後也不斷有網際網路企業推出相關的技術產品 。 知識圖譜本質上， 是一種基於圖的資料結構， 包括 節點和邊。在知識圖譜 的表示中 ，節點表示現實世界中存在的“實體”，每條邊 是 實體與實體之間的“關係”。 簡單來說，知識圖譜是把不同種類資訊放在一起得到的網路。透過研究實體之間的關係來解決問題。

KGB知識圖譜的主要功能

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。

KGB知識圖譜的技術特色

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。

知識圖譜運用於保險業的主要優勢

1.  能夠 快速明白真正含義和指向，規避一詞多義

比如“芒果”可能是一種水果，也可能是一個網站名稱，也可能是一個電視臺名稱。如果僅透過關鍵詞匹配，常常會產生歧義。而知識圖譜可以透過上下文實體關聯關係，縮小搜尋範圍，藉助優先順序演算法，快速找到使用者真正關心的東西 ，運用於保險行業中，能夠使搜尋內容更貼近使用者的需求。

2.能提供智慧的知識網路

知識圖譜能更智慧、更精準的理解字串的含義，更簡潔高效的提供資訊服務。 知識圖譜的建議能夠直接為使用者推薦關聯性較強的內容，提高使用者觀看資訊的停留時間。

3.具備可擴充套件性

保險 企業的資料庫、文件、感測器、訪問日誌、影像、音影片等資料中包含了大量反映企業業務的資料事實和業務知識。知識圖譜不同於以往的關係型資料庫儲存，將所有資料以“實體-關係-實體”的形式進行儲存，最直觀地展示了資料及資料背後的關聯，基於動態可擴充套件的本體模型支援儲存結構化、半結構化、非結構化資料。 對這些資料的準確分析也將直接提高這些資料的利用率。

4.具備強大的推理挖掘 能力

知識圖譜 不僅包括 資料儲存和呼叫的功能，透過知識圖譜， 我們能夠看到不 同東西之間的關聯 ， 透過知識推理的方式把隱含的資訊表達出來 。在保險業中， 知識圖譜 能夠分析 保險類別和類別之間的關係，如包含、條件、從屬等。 而如果我們從 保險業 包含的資訊 ， 比如 保險產品、產品價格、保額、有效期 ，通 過知識圖譜從語義層面理解、展示意圖， 將直接提高企業的資料分析效率和決策質量。