KGB知識圖譜，利用科技解決傳統知識圖譜問題

 

隨著網際網路巨頭對知識圖譜領域的重視度提高，知識圖譜的發展也在增快。現在的知識圖譜應用還處在初期的階段，還未實現大規模應用，但是知識圖譜的運用已經在一些領域實現了高價值運用，解決了大資料處理中的諸多難題。我們可以預想到，知識圖譜在之後的前沿研究中也將不斷實現新的應用，其重要性的問題也將得到學術界和產業界的協力解決。

在知識圖譜的構建方面，傳統知識圖譜存在侷限性。傳統知識圖譜不具有深度知識結構，無法解決專業的業務問題。將專業領域知識賦予機器，讓機器代替業務人員從事簡單知識工作，實現重複性、基礎性勞動的智慧化過程。同時， 傳統領域知識圖譜主要採用專家人工構建費時費力的方式，投入極大且效率不高，急需自動化、智慧化構建行業知識圖譜的工具 。

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。利用KGB知識圖譜引擎可以抽取到產品的詳細報價資訊，方便進行下一步的資料探勘與圖譜構建。

KGB知識圖譜 能夠實現跨領域可擴充套件。

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。

KGB知識圖譜能夠實現對知識質量智慧核查

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。

KGB知識圖譜採用人機結合的服務

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。

KGB知識圖譜現在已經在保險文字知識抽取，專業合同知識、安評報告、招投標檔案的知識抽取與核查，以及上市公司的上市資料分析等行業開展了應用，而隨著KGB知識圖譜研究的不斷深入，其應用場景也會實現新一輪擴充套件。如果說，以後的智慧機器具有思考的能力，那麼知識圖譜就是這個思考能力的知識積累來源，對於自然語言處理，資訊檢索和人工智慧都會產生很大的影響。