知識圖譜的邏輯結構分為兩個層次:數據層和模式層。在知識圖譜的數據層,數據如果以『實體-關系-實體』或者『實體-屬性-值』作為基本表達方式,我們把這種表達方式稱為“三元組”,則存儲在圖數據庫中的所有數據將構成龐大的實體關系網絡,形成知識的圖譜。
KGB知識圖譜能夠實現以下功能:1.文檔解析:KGB知識圖譜引擎,可輕松解析多種格式與版本文檔:TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等。尤其是PDF文件,可直接解析輸出為word格式文件,保留文件中表格與文字格式等重要信息。對于圖片信息,OCR可自動識別并抽取圖片中的文字信息。2.知識抽取:KGB知識圖譜引擎,可從結構化表格與非結構化文本中自適應識別并抽取關鍵知識(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。3.知識關聯:KGB知識圖譜引擎深入挖掘知識關聯,將一個個知識實體鏈接為具有完整意義的知識事實。并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。4.知識較驗:KGB知識圖譜加工廠能夠對知識質量智能校驗,包括對多種知識錯誤與沖突進行自動智能核查與修正,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。
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,KGB知識圖譜能夠實時高效地構建金融行業的知識圖譜。KGB知識圖譜在金融領域的應用包括:風控、征信、審計、反欺詐、數據分析、自動化報告等。 |
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