NLPIR技术运用知识图谱技术应用于智能金融

在金融领域,NLP技术的作用主要在于自动从海量的宏观、行业、微观资讯中发现、分析并整合与各类决策相关的信息。

知识图谱在金融中有多项应用,首先通过信息检索技术获取相关文本,然后借语义分析技术从非结构化文本中提取结构化的信息,最后将这些信息加以提炼,并且使之关联到未来可能的发展趋势,从而为预测和决策提供有价值的及时信息。

智能金融应用是通过知识图谱相关技术从招股书、年报、公司公告、券商研究报告、新闻等半结构化表格和非结构化文本数据中批量自动抽取公司的股东、子公司、供应商、客户、合作伙伴、竞争对手等信息,构建出公司的知识图谱。在某个宏观经济事件或者企业相关事件发生的时候,研究人员可以通过此图谱做更深层次的分析和更好的企业决策。

KGB知识图谱功能很好的发挥了知识图谱构建优势,能够实现以下几种功能:
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。

涉及到具体的使用,KGB知识图谱兼具以下特色:
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。

原文地址:https://blog.51cto.com/10327013/2464017

时间: 2024-10-07 03:43:53

NLPIR技术运用知识图谱技术应用于智能金融的相关文章

这是一份通俗易懂的知识图谱技术与应用指南

从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人.大数据风控.证券投资.智能医疗.自适应教育.推荐系统,无一不跟知识图谱相关.它在技术领域的热度也在逐年上升. 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识.尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释. 对于读者,我们不要求有任何AI相关的背景知识. 目录: 概论 什么是知识图谱 知识图谱的表示 知识抽取 知识图谱的存储 金融知识图谱的搭建 定义具体的业务问题 数据收集 & 预处理 知识图谱的设计

灵玖软件:KGB知识图谱技术为数据安全提供新方法

随着计算机网络技术不断的发展和完善,目前网络技术运用在各个行业并取得了极其重要的成就,不仅仅改变了人们的日常生活和工作,同时也是体现一个企业综合实力的重要组成部分,此外,计算机网络技术也已经成为了衡量一个国家经济.政治.军事能力的象征,象征着一个国家在国际上的影响力. 数据挖掘是在庞大的数据库中找出有价值的隐藏事件,并且加以分析,其主要的贡献在于从数据库中获取有意义的信息以及对数据归纳出有用的结构,作为企业进行决策的依据.此外,数据挖掘的也是发掘数据库拥有者先前关心却未曾知悉的有价值信息.它涉及

一文详解达观数据知识图谱技术与应用——技术直播回顾

讲师 | 桂洪冠来源 | AI科技大本营在线公开课 本文根据达观数据桂洪冠在"达观杯"文本智能处理挑战赛期间的技术直播分享整理而成,内容略有删减. ▌一.知识图谱的概述 我们先直观的来看一下什么是知识图谱,下面有一张图,从这张图里可以看到,这个图里圆圈是节点,节点之间有一些带箭头的边来连成,这个节点实际上相当于知识图谱里的实体或者概念,边连线表示实体之间的关系. 知识图谱本质上是一种大型的语义网络,它旨在描述客观世界的概念实体事件以及及其之间的关系.以实体概念为节点,以关系为边,提供一

Nlpir大数据知识图谱的落地指南

知识图谱技术作为一门新兴的技术,是人工智能技术的重要组成部分,其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库,可在智能搜索.智能问答.个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值.就覆盖范围而言,知识图谱也可分为通用知识图谱和行业知识图谱.通用知识图谱注重广度,强调融合更多的实体,较行业知识图谱而言,其准确度不够高,并且受概念范围的影响,很难借助本体 库对公理.规则以及约束条件的支持能力规范其实体.属性.实体间的关系等.通用知识图谱主要应用于智能搜索等领域.行业知识图谱通常需要依靠特定行业的数据来构建

干货好文!自底向上——知识图谱构建技术初探

知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种.其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源,从高质量数据中提取本体和模式信息,加入到知识库里.而自底向上构建,则是借助一定的技术手段,从公开采集的数据中提取出资源模式,选择其中置信度较高的信息,加入到知识库中. 在本文中,笔者主要想分享一下自底向上构建知识图谱的全过程,抛砖引玉,欢迎大家交流. “The world is not made of strings , but is made of things.” ——辛格博士,from Goo

第二章 知识图谱——机器大脑中的知识库

第二章 知识图谱——机器大脑中的知识库 作者:刘知远(清华大学):整理:林颖(RPI) 版权所有,转载请注明出处 知识就是力量.——[英]弗兰西斯·培根 1 什么是知识图谱 在互联网时代,搜索引擎是人们在线获取信息和知识的重要工具.当用户输入一个查询词,搜索引擎会返回它认为与这个关键词最相关的网页.从诞生之日起,搜索引擎就是这样的模式,直到2012年5月,搜索引擎巨头谷歌在它的搜索页面中首次引入“知识图谱”:用户除了得到搜索网页链接外,还将看到与查询词有关的更加智能化的答案.如下图所示,当用户输

[转载] 知识图谱——机器大脑中的知识库

原文: http://book.thunlp.org/knowledge_graph/ 第二章 知识图谱--机器大脑中的知识库 Published by  liuzy on July 6, 2015 作者:刘知远(清华大学):整理:林颖(RPI) 版权所有,转载请注明出处 知识就是力量.--[英]弗兰西斯·培根 1 什么是知识图谱 在互联网时代,搜索引擎是人们在线获取信息和知识的重要工具.当用户输入一个查询词,搜索引擎会返回它认为与这个关键词最相关的网页.从诞生之日起,搜索引擎就是这样的模式,直

知识图谱实战开发案例剖析(2)

一.前言 这是系列博文<知识图谱实战开发案例剖析>第1部分:知识图谱基础,第2节:知识图谱和人工智智能.该系列内容同时已经录制成视频课程,感兴趣的可以访问网易云课堂. 微信技术交流群: 作者:张子良,版权所有,转载请注明出处.QQ技术交流群:149933712. 二.正文 2.1 人工智能的业务架构 人工智能的业务架构 感知能力:听清: 认知能力:听懂: 服务能力:响应: 2.2 人工智能的技术架构 三大层:基础设施层.技术框架层.应用服务层: 2.3 人机对话系统业务模型 三.未完待续 系列

知识图谱构建浅析

知识图谱应用如图所示,目前各大互联网公司已落地多个知识图谱产品,或者正在积极构建知识图谱,图谱技术成为"兵家必争"之地. 1. 什么是知识图谱? 知识图谱(Knowledge Graph)的概念由谷 歌 2012 年正式提出,旨在实现更智能的搜索引擎,并且于 2013 年以后开始在学术界和业界普及,并在智能问答.情报分析.反欺诈等应用 中发挥重要作用. 知识图谱以语义网( Semantic Web) 和领域本体( Ontology) 为其关键技术的大规模语义网络知识库. Knowled