知識圖譜的邏輯結構分為兩個層次：數(shù)據(jù)層和模式層。在知識圖譜的數(shù)據(jù)層，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫中的所有數(shù)據(jù)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(xiàn)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�。篕GB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(xiàn)知識的快速生成。3.知識關聯(lián)：KGB知識圖譜引擎深入挖掘知識關聯(lián)，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(shù)據(jù)與非結構化文檔中抽取各類知識，大數(shù)據(jù)語義智能分析與知識推理，深度挖掘知識關聯(lián)，KGB知識圖譜能夠實時高效地構建金融行業(yè)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(shù)據(jù)分析、自動化報告等。 |
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