隨著計算能力的增強和互聯網的普及，計算機和金融領域的結合也越來越密切，現階段在自動化交易系統、智能投顧、欺詐識別等場景下已經取得的一定的成果。
在金融領域，迅速、全面、準確地獲取有價值的行業信息是決定一個企業成敗的關鍵。近些年，隨著互聯網和金融行業的快速發展，每天都有大量的金融文本產生,面對著海量的公司年報、公告、新聞，其內容分散，數據稀疏，無結構化信息等特點逐漸凸顯。如何在數據爆炸的信息中高效找到有價值的知識，將有價值的無結構化信息進行半結構化或結構化是首先需要解決的問題，而信息抽取則是知識發現的核心之一。
目前在金融領域中，文本內容的知識抽取主要依靠人工判斷，分析人員一般需要閱讀大量的相關文檔(如：年報、公告、行業分析報告、新聞等)，然后從中獲取關鍵信息，為決策提供依據。這種手工作業的方式效率較低，且依賴于從業人員的經驗，學習門檻較高，不利于企業業務進一步拓展。
計算機領域中的自然語言處理技術是作為一門融合語言學、計算機科學、數學等學科特點于一體的技術，通過自然語言處理的相關技術可以從文本中取得半結構化的知識描述，然后由半結構化知識而構造的知識圖譜，在解決金融領域相關問題時具有重要意義。NLPIR語義智能平臺KGB知識圖譜是基于漢語詞法分析，采用KGB語法從結構化數據與非結構化文檔中抽取各類知識，大數據語義智能分析與知識推理，深度挖掘知識關聯，實時高效構建知識圖譜。
KGB知識圖譜核心技術具備以下特色：
KGB知識抽取
KGB(Knowledge Graph Builder)知識圖譜是基于漢語詞法分析的基礎上，采用KGB語法實現了實時高效的知識生成，可以從非結構化文本中抽取各類知識，并實現了從表格中抽取指定的內容等。KGB知識圖譜引擎可以定義不同的動作，增加、刪除、修改、抽取等等。每一類動作還能自定義各類后處理程序。
語義智能分析
NLPIR大數據語義智能分析融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的*新研究成果，是大數據時代語義智能分析的一大利器。NLPIR大數據語義智能分析十三大功能：精準采集、文檔抽取、新詞發現、批量分詞、語言統計、文本聚類、文本分類、摘要實體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索與編碼轉換。
語義準確搜索
JZSearch大數據語義搜索融合了自然語言理解、網絡搜索和文本挖掘的技術，通過人機互動、深度機器學習后具有一定的語義推理能力，結合了人工智能技術的新一代搜索引擎，具有專業、高擴展性和高通用性的特點。NLPIR大數據語義智能分析平臺是針對互聯網內容處理的全技術鏈條的共享開發平臺。 |
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