知识图谱的逻辑结构分为两个层次：数据层和模式层。在知识图谱的数据层，数据如果以『实体-关系-实体』或者『实体-属性-值』作为基本表达方式，我们把这种表达方式称为“三元组”，则存储在图数据库中的所有数据将构成庞大的实体关系网络，形成知识的图谱。
KGB知识图谱能够实现以下功能：1.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。2.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。3.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。4.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精准校验，保证知识图谱的准确性。
基于汉语词法分析，采用KGB语法从结构化数据与非结构化文档中抽取各类知识，大数据语义智能分析与知识推理，深度挖掘知识关联，KGB知识图谱能够实时高效地构建金融行业的知识图谱。KGB知识图谱在金融领域的应用包括：风控、征信、审计、反欺诈、数据分析、自动化报告等。 |
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