Nlpir大数据知识图谱的落地指南
KGB知识图谱引擎(Knowledge Graph Builder)是基于自然语言理解、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，实时高效构建知识图谱。
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，具有特定的行业意义。行业知识图谱中，实体的属性与数据模式往往比较丰富，需要考虑到不同的业务场景与使用人员。我国对于中文知识图谱的研究已经起步，并取 得了许多有价值的研究成果。
知识图谱在于对各对象实体关系、属性的链接，在互联网时代，几乎任何实体都能通过一系列的关系属性去连接到一起，那么我们就能通过知识图谱的搭建，去寻找之间的关系，进行一系列的推理，去预测某些知识。因此，在现代社会中， 知识图谱在许多领域都能很好地发挥作用，近年来吸引了大量的研究。例如北京理工大学大数据实验室张华平教授研发的KGB知识图谱引擎，采用语义智能分析技术从结构化和半结构化的数据中抽取各类知识，并实现知识关联，推理并实现核查检验。
教育领域
在教育行业中，知识图谱可以通过实体间的关系，来对学习路径做一个很好的规划。我们经常谈论个性化教育、因材施教的理念。其核心在于理解学生当前的知识体系，而且这种知识体系依赖于我们所获取到的数据比如交互数据、评测数据、互动数据等等。为了分析学习路径以及知识结构，我们则需要针对于一个领域的概念知识图谱，简单来讲就是概念拓扑结构。比如为了学习逻辑回归则需要先理解线性回归;为了学习CNN，得对神经网络有所理解等等。所有对学生的评测、互动分析都离不开概念图谱这个底层的数据。
证券领域
在证券领域，我们经常会关心比如“一个事件发生了，对哪些公司产生什么样的影响?” 比如有一个负面消息是关于公司1的高管，而且我们知道公司1和公司2有种很密切的合作关系，公司2有个主营产品是由公司3提供的原料基础上做出来的。其实有了这样的一个知识图谱，我们很容易回答哪些公司有可能会被这次的负面事件所影响。当然，仅仅是“有可能”，具体会不会有强相关性必须由数据来验证。所以在这里，知识图谱的好处就是把我们所需要关注的范围很快给我们圈定。接下来的问题会更复杂一些，比如既然我们知道公司3有可能被这次事件所影响，那具体影响程度有多大? 对于这个问题，光靠知识图谱是很难回答的，必须要有一个影响模型、以及需要一些历史数据才能在知识图谱中做进一步推理以及计算。
领域知识图谱目前在很多行业中已经发挥越来越重要的作用，技术上的挑战也有不断的进展，未来还会有更多的领域知识图谱落地，帮助推动行业应用的智能化。
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KGB知识图谱引擎(Knowledge Graph Builder)是基于自然语言理解、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，实时高效构建知识图谱。
KGB知识图谱引擎核心技术与特色包括KGB知识抽取、语义智能分析、语义精准搜索等技术，基于汉语词法分析的基础上，采用KGB语法实现了实时高效的知识生成，可以从非结构化文本中抽取各类知识，并实现了从表格中抽取指定的内容等。