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NLPIR系统自动构建企业上市大数据知识图谱

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ljrj123 发表于 2019-12-17 16:09:51 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

知识图谱加工厂能够对企业IPO文档进行知识抽取,构建企业知识图谱与知识库,深入研究IPO成功与否影响因素,助力企业IPO上市之路。
IPO企业大数据构建
受到科创板注册制的快速上会、高通过率的上市热潮影响,越来越多的企业开始走向上市之路。截至20191210日,根据网络公开数据表示,在各地证监局备案的拟上市公司有1169家,目前在会申报的拟上市企业多达500家以上,这些都表明企业上市是近几年的行业热潮。
企业IPO要经历漫长的过程,有的企业需要花费将近七八年,对上市政策、审核要点的把握、审核反馈意见的回复,企业内部问题的处理分析也将直接影响企业的上市进度。
在企业上市对数据分析依赖性较强的背景下,市场上关于企业IPO的信息却非常零散,以往从业人员对IPO信息的了解主要来源于书籍、公众号平台、从事上市咨询公司以及传统渠道的投行、律所等中介机构等渠道。而IPO的相关政策的更新和市场是一个动态变化更新的过程,多义上市公司对相关从业人员的个人经验要求较高。
针对这种现象,知识图谱技术的应用和实现能够帮助IPO上市企业使用知识图谱进行文件分析,提高企业数据分析效率和准确率,帮助企业在上市中获取数据优势。
KGB知识图谱功能很好的发挥了大数据时代的知识图谱构建优势,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:TXTDOCEXCELPPTPDFXML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。
在实现对上市公司数据分析的过程中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。

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