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知识图谱的应用

发表时间：2024-07-18 18:16:12 来源：网友投稿

知识图谱的应用场景如下：

一、语义搜索

知识图谱这个概念是谷歌提出的，谷歌做知识图谱自然是跟搜索引擎相关，即提供语义搜索。这里语义搜索跟传统搜索引擎的区别在于搜索的结果不是展示网页，而是展示结构化知识。

二、股票投研情报分析

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。

三、公安情报分析

通过融合企业和个人银行资金交易明细、通话、出行、住宿、工商、税务等信息构建初步的“资金账户-人-公司”关联知识图谱。同时从案件描述、笔录等非结构化文本中抽取人（受害人、嫌疑人、报案人）、事、物、组织、卡号、时间、地点等信息，链接并补充到原有的知识图谱中形成一个完整的证据链。

四、反欺诈情报分析

通过融合来自不同数据源的信息构成知识图谱，同时引入领域专家建立业务专家规则。我们通过数据不一致性检测，利用绘制出的知识图谱可以识别潜在的欺诈风险。

五、面向多源异构关系数据的自然语言问答

现在很多企业都有自己的数据库，而且这些数据库因为不是同一批人构建的，所以维护数据库的成本很高，访问数据库也很不方便，而且数据库之间的关联也很难发现。

六、面向知识图谱的智能问答

最近几年问答（Questionanswering）重新受到广泛的关注，主要原因还是因为有IBMWatson的出现（见TheAIBehindWatson–TheTechnicalArticle）。Watson虽然号称可以做很多领域（比如说法律有ROSSROSSandWatsontacklethelaw–Watson）。

七、辅助判案

知识图谱技术可以帮助我们快速构建一个法律知识图谱，目前还缺乏法律知识图谱的理论工作。跟其他领域的知识图谱相比，法律知识图谱需要考虑法律的逻辑。

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