Nlpir大數據知識

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　　知識圖譜技術作為一門新興的技術，是人工智能技術的重要組成部分，其建立的具有語義處理能力與開放互聯能力的知識庫，可在智能搜索、智能問答、個性化推薦等智能信息服務中產生應用價值。就覆蓋范圍而言，知識圖譜也可分為通用知識圖譜和行業知識圖譜。通用知識圖譜注重廣度，強調融合更多的實體，較行業知識圖譜而言，其準確度不夠高，并且受概念范圍的影響，很難借助本體 庫對公理、規則以及約束條件的支持能力規范其實體、屬性、實體間的關系等。通用知識圖譜主要應用于智能搜索等領域。行業知識圖譜通常需要依靠特定行業的數據來構建，具有特定的行業意義。行業知識圖譜中，實體的屬性與數據模式往往比較豐富，需要考慮到不同的業務場景與使用人員。我國對于中文知識圖譜的研究已經起步，并取 得了許多有價值的研究成果。

　　知識圖譜在于對各對象實體關系、屬性的鏈接，在互聯網時代，幾乎任何實體都能通過一系列的關系屬性去連接到一起，那么我們就能通過知識圖譜的搭建，去尋找之間的關系，進行一系列的推理，去預測某些知識。因此，在現代社會中， 知識圖譜在許多領域都能很好地發揮作用，近年來吸引了大量的研究。例如北京理工大學大數據實驗室張華平教授研發的KGB知識圖譜引擎，采用語義智能分析技術從結構化和半結構化的數據中抽取各類知識，并實現知識關聯，推理并實現核查檢驗。

　　教育領域

　　在教育行業中，知識圖譜可以通過實體間的關系，來對學習路徑做一個很好的規劃。我們經常談論個性化教育、因材施教的理念。其核心在于理解學生當前的知識體系，而且這種知識體系依賴于我們所獲取到的數據比如交互數據、評測數據、互動數據等等。為了分析學習路徑以及知識結構，我們則需要針對于一個領域的概念知識圖譜，簡單來講就是概念拓撲結構。比如為了學習邏輯回歸則需要先理解線性回歸;為了學習CNN，得對神經網絡有所理解等等。所有對學生的評測、互動分析都離不開概念圖譜這個底層的數據。

　　證券領域

　　在證券領域，我們經常會關心比如“一個事件發生了，對哪些公司產生什么樣的影響?” 比如有一個負面消息是關于公司1的高管，而且我們知道公司1和公司2有種很密切的合作關系，公司2有個主營產品是由公司3提供的原料基礎上做出來的。其實有了這樣的一個知識圖譜，我們很容易回答哪些公司有可能會被這次的負面事件所影響。當然，僅僅是“有可能”，具體會不會有強相關性必須由數據來驗證。所以在這里，知識圖譜的好處就是把我們所需要關注的范圍很快給我們圈定。接下來的問題會更復雜一些，比如既然我們知道公司3有可能被這次事件所影響，那具體影響程度有多大? 對于這個問題，光靠知識圖譜是很難回答的，必須要有一個影響模型、以及需要一些歷史數據才能在知識圖譜中做進一步推理以及計算。

　　領域知識圖譜目前在很多行業中已經發揮越來越重要的作用，技術上的挑戰也有不斷的進展，未來還會有更多的領域知識圖譜落地，幫助推動行業應用的智能化。

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　　KGB知識圖譜引擎(Knowledge Graph Builder)是基于自然語言理解、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知識圖譜引擎核心技術與特色包括KGB知識抽取、語義智能分析、語義精準搜索等技術，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。