KGB知识图谱能够为企业处理非结构化数据

任何一项技术的发展都离不开其应用，在应用中得以落地也是其技术能不断提升的重要支持。知识图谱的技术也是其中之一，知识图谱在企业活动中，能够从企业的人、事、财、产、学、研等多方面提升企业的效率和处理水平。那么相比之前的传统企业信息软件服务，KGB知识图谱能够对企业活动带来哪些特有的技术突破呢？

从互联网技术应用来看，传统的企业信息化管理主要是对标准的结构化数据进行存储、分析、传递，对于非结构化、非标准数据则束手无策，亦或者需要加之更多的人力物力进行数据标准化，信息化的应用对于企业的资源分配提升能力也直接受到限制。

知识图谱对企业的数据分析的更多优势体现在对非结构化数据的分析上。传统的产品方案主要是分析系统内的结构化数据，这些数据通常是已经定力好的数据类型。但企业活动中，我们更多见到的是非结构化数据，比如各种***文档和用户档案等，这些都是非结构化的文本。如果要进行非结构化的文本分析, 需要针对业务场景的需求将其结构化。 以售后的产品效果分析为例, 每一条商品评价都代表着用户对商品的认可度和意见，这些都是评论数据的重要标签。知识图谱对非结构化文本分析的优势也显示出来。

同时，传统的产品和方案的研究中心主要是企业内部单一系统中的数据，其数据标准也是实行企业内统一的方式，适用人群也是特定人群，如果只是企业内部人员使用这些数据，企业的数据分析和分享不会出现问题，但是如果企业因为业务关系需要将其他公司数据进行录入和分析，两种不同标准的数据整合也将为企业的数据管理带来技术挑战，尤其是涉及到大量的非结构化数据分析，借助于知识图谱技术将解决这些问题。

再者，传统的搜索技术无法针对业务需求进行准确计算: 在对非标准和非结构化数据进行处理时, 传统的产品和方案一般是采用搜索方式，即将企业对大量数据进行分析计算的需求, 转化为使用若干关键词进行近似查找,。这种方式并不能满足在生产环节中对结果的准确性和召回率要求，知识图谱的模型应用则对数据分析的结果准确度更有保证。

KGB知识图谱功能

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。

随着深度研究的学习不断深入，知识图谱能够帮助企业解决的场景也在增加，知识图谱应用将在之后的技术提升中获得新的进展。