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KGB知识图谱充分挖掘保险行业的数据关联性

询盘留言 |投诉|申领|删除 产品编号:252444013                    更新时间:2019-12-05
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作为当前的研究热点, 知识图谱自从2012 年 Google 推出开始,就引起了学术界和工业界的热潮,之后也不断有互联网企业推出相关的技术产品。知识图谱本质上,是一种基于图的数据结构,包括节点和边。在知识图谱的表示中,节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边是实体与实体之间的“关系”。简单来说,知识图谱是把不同种类信息放在一起得到的网络。通过研究实体之间的关系来解决问题。

KGB知识图谱的主要功能

文档解析:KGB知识图谱引擎,可轻松解析多种格式与版本文档:TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等。尤其是PDF文件,可直接解析输出为word格式文件,保留文件中表格与文字格式等重要信息。对于图片信息,OCR可自动识别并抽取图片中的文字信息。

知识抽取:KGB知识图谱引擎,可从结构化表格与非结构化文本中自适应识别并抽取关键知识(主体、客体、时间、地点、金额、条款等),准确率高达90%,实现知识的快速生成。

知识关联:KGB知识图谱引擎深入挖掘知识关联,将一个个知识实体链接为具有完整意义的知识事实。并具有强大的知识推理能力,推理出暗含的知识与结论,丰富知识图谱。

知识较验:KGB知识图谱加工厂能够对知识质量智能校验,包括对多种知识错误与冲突进行自动智能核查与修正,更有知识工程师进行知识***校验,保证知识图谱的准确性。

KGB知识图谱的技术特色

1、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,可以快速构建用户领域知识图谱。

2、知识质量智能核查:知识图谱加工厂实现对多种知识错误与冲突的智能核查与校验,并对知识库进行实时自动更新,保证知识图谱准确性。

3、人机结合的服务:知识图谱加工场人机构成:90%机器+10%的人工,只需要提供语料,就可以快速得到对应的知识图谱构建成果。

知识图谱运用于保险业的主要优势

1. 能够快速明白真正含义和指向,规避一词多义

比如“芒果”可能是一种水果,也可能是一个网站名称,也可能是一个名称。如果仅通过关键词匹配,常常会产生歧义。而知识图谱可以通过上下文实体关联关系,缩小搜索范围,借助优先级算法,快速找到用户真正关心的东西,运用于保险行业中,能够使搜索内容更贴近使用者的需求。

2.能提供智能的知识网络

知识图谱能更智能、更***的理解字符串的含义,更简洁***的提供信息服务。知识图谱的建议能够直接为用户推荐关联性较强的内容,提高用户观看信息的停留时间。

3.具备可扩展性

保险企业的数据库、文档、传感器、访问日志、图像、音视频等数据中包含了大量反映企业业务的数据事实和业务知识。知识图谱不同于以往的关系型数据库存储,将所有数据以“实体-关系-实体”的形式进行存储,***直观地展示了数据及数据背后的关联,基于动态可扩展的本体模型支持存储结构化、半结构化、非结构化数据。对这些数据的准确分析也将直接提高这些数据的利用率。

4.具备强大的推理挖掘能力

知识图谱不仅包括数据存储和调用的功能,通过知识图谱,我们能够看到不同东西之间的关联,通过知识推理的方式把隐含的信息表达出来。在保险业中,知识图谱能够分析保险类别和类别之间的关系,如包含、条件、从属等。而如果我们从保险业包含的信息,比如保险产品、产品价格、保额、有效期,通过知识图谱从语义层面理解、展示意图,将直接提高企业的数据分析效率和决策质量。

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