知识图谱技术在大数据时代的必要性分析

大数据技术为大规模知识获取提供了可能，知识图谱技术的出现，则直接改变了利用这些大规模数据的方式。
在海量的数据、强大计算能力、群智计算以及层出不穷的模型支持下，传统知识工程解决了知识获取的难题。算法实现了数据驱动的大规模自动化知识获取。知识图谱则成了开启这些数据应用的钥匙。
知识图谱和传统知识获取不同的是，由传统的自上而下获取数据的方式，变成从知识数据中直接进行知识的抽取和挖掘。知识工程在知识图谱技术引领下进入了全新阶段，即大数据时代知识工程阶段。
大数据知识将会显著提升机器认知智能水平，大数据知识工程将提升机器的认知智能水平，感知智能到认知智能的过渡阶段，未来最重要的技术即是实现认知智能。知识图谱使机器语言认知成为可能，机器想要认知语言、理解语言，需要背景知识的支持。同时，知识图谱富含大量的实体及概念间的关系，可以作为背景知识来支撑机器理解自然语言。
传统的机器学习都是通过大量的样本习得知识，在大数据红利渐渐消失的情况下，逐渐遇到发展瓶颈。而通过知识图谱等先验的知识去赋能机器学习，来降低机器学习对于样本的依赖，增强机器学习的能力，将成为新时代下的必然趋势。
在这样的背景下KGB知识图谱实现了一系列的应用比如搜索、精准推荐、风险识别、深化行业数据的理解与洞察等，在各种各样的应用场景发挥作用。
KGB知识图谱功能
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