KGB知识图谱,利用科技解决传统知识图谱问题

KGB知识图谱引擎是自主研发的高效知识构建与推理工具,突破传统知识图谱的局限,通过自动化和智能化抽取非结构化文本及表格中的知识。它在保险、合同、安评等多个领域已实现应用,并通过智能核查保证知识准确性。随着研究深入,KGB将在更多场景中发挥作用,对自然语言处理和人工智能产生深远影响。

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随着互联网巨头对知识图谱领域的重视度提高,知识图谱的发展也在增快。现在的知识图谱应用还处在初期的阶段,还未实现大规模应用,但是知识图谱的运用已经在一些领域实现了高价值运用,解决了大数据处理中的诸多难题。我们可以预想到,知识图谱在之后的前沿研究中也将不断实现新的应用,其重要性的问题也将得到学术界和产业界的协力解决。
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在知识图谱的构建方面,传统知识图谱存在局限性。传统知识图谱不具有深度知识结构,无法解决专业的业务问题。将专业领域知识赋予机器,让机器代替业务人员从事简单知识工作,实现重复性、基础性劳动的智能化过程。同时,传统领域知识图谱主要采用专家人工构建费时费力的方式,投入极大且效率不高,急需自动化、智能化构建行业知识图谱的工具。
KGB(Knowledge Graph Builder)知识图谱引擎是自主研发的知识图谱构建与推理引擎,基于汉语词法分析的基础上,采用KGB语法实现了实时高效的知识生成,可以从非结构化文本中抽取各类知识,并实现了从表格中抽取指定的内容等。KGB同时可以定义不同的动作,如抽取动作,并能自定义各类后处理程序。利用KGB知识图谱引擎可以抽取到产品的详细报价信息,方便进行下一步的数据挖掘与图谱构建。
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KGB知识图谱能够实现跨领域可扩展。
知识图谱加工厂具有通用的图谱构建引擎。知识抽取、知识关联与质量核查过程不依赖特定业务知识,结合用户知识图谱构建的需求,可

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