知識圖譜和行業領域的結合產物-KGB知識圖譜介紹

大資料和人工智慧時代，都需要知識圖譜和行業領域進行結合，才能真正實現大資料的應用價值。

其實在我們現在的日常活動中，已經開始接觸到了各類的智慧產品，但是這些智慧產品的使用場景十分有限，我們需要賦予機器更多的儲存和分析行業知識的能力，才能實現擴寬其使用場景。

現在各個行業都會產生大量的資料，如果要更好地實現這些資料的價值，就需要能夠實現和人類一樣進行思考的知識引擎。在行業領域中從事多年的人能夠更快的開展工作，是基於其對行業領域知識的充分理解。也就是說，如果想要更好地實現大資料的價值，我們需要將這些行業知識積累賦予機器，使機器代替行業人員完成這些資料的價值挖掘。這也是我們未來讓機器實現智慧化的本質，透過建立適用於行業領域的知識圖譜技術，對行業的知識完成提煉、萃取、關聯、整合，實現知識工作的自動化。

KGB(Knowledge Graph Builder)知識圖譜引擎是自主研發的知識圖譜構建與推理引擎，基於漢語詞法分析的基礎上，採用KGB語法實現了實時高效的知識生成，可以從非結構化文字中抽取各類知識，並實現了從表格中抽取指定的內容等。KGB同時可以定義不同的動作，如抽取動作，並能自定義各類後處理程式。

KGB知識圖譜現已在多類行業開展應用，KGB(Knowledge Graph Builder)知識圖譜能夠實現保險行業利用知識圖譜加工廠對關鍵知識進行抽取，進行不同險種的智慧推薦。在分析上市公司影響因素方面，KGB知識圖譜加工廠能夠實現對相關文件進行知識抽取，構建企業上市知識圖譜，幫助企業研究上市影響因素。同時，KGB知識圖譜完成各種檔案類內容核查，透過構建知識圖譜，實現人工對海量合同進行智慧核查。