知識圖譜作為AI從感知智能邁向認知智能的基礎(chǔ)，始終是將多元概念及關(guān)系有機整合并推理出新知識的關(guān)鍵技術(shù)。在剛剛過去的星環(huán)科技2022春季新品發(fā)布周上，星環(huán)科技知識圖譜平臺Sophon KG推出了 3.1版本。

Sophon KG為企業(yè)級用戶提供了一款支持多模型數(shù)據(jù)處理，結(jié)合了分布式圖存儲和圖計算引擎、全文檢索等多條自研產(chǎn)品線的基礎(chǔ)能力和前沿技術(shù)，集知識抽取、融合、存儲、計算推理及應(yīng)用的全生命周期為一體的基礎(chǔ)軟件產(chǎn)品，助力企業(yè)級用戶從信息匯聚的“量變”躍升成智慧迸發(fā)的“質(zhì)變”。

星環(huán)科技3

基于Sophon KG的完備性與業(yè)務(wù)導(dǎo)向，用戶可以一站式打造行業(yè)全棧知識圖譜解決方案。知識圖譜平臺支持低代碼圖譜構(gòu)建、智能化知識抽取、多模態(tài)知識存儲與融合、多形式知識計算和推理以及多維度的圖譜分析。除了具備上述的鏈路完備性，平臺還從業(yè)務(wù)場景出發(fā)，沉淀了幾個場景的圖數(shù)據(jù)模型、規(guī)則模型和算法模型，可以幫助客戶快速解決雷同場景下的業(yè)務(wù)問題。

以金融行業(yè)為例，Sophon KG內(nèi)置NLP模型，支持金融場景下實體、關(guān)系的自動抽取，并支持手動修改。同時支持自動的實體鏈接，實現(xiàn)模型標注結(jié)果的一鍵入圖。以實體抽取任務(wù)為例，通過Bert模型進行底層實體抽取，用BiLSTM進行序列標注，并通過CRF模型對序列進行約束；同時采用FLAT/Simple-Lexicon等方式做詞匯增強型的實體識別，從而實現(xiàn)對行業(yè)、公司及機構(gòu)名、地址、人名、產(chǎn)品、時間等的實體抽取。

基于Sophon KG構(gòu)建的智能投研知識圖譜、政策知識圖譜、債券知識圖譜、銀行對公業(yè)務(wù)上下游分析和風險圖譜等行業(yè)知識圖譜，能夠幫助監(jiān)管機構(gòu)快速識別可疑交易，更加直觀地發(fā)現(xiàn)洗錢團伙與高?？蛻?；還可以幫助銀行對收單系統(tǒng)的套現(xiàn)商戶監(jiān)測、識別貸款人、擔保人背后的高風險擔保鏈、擔保圈，及時向金融機構(gòu)發(fā)出預(yù)警。

此次，新版本Sophon KG 3.1在原有的產(chǎn)品功能之上，增添了如下特性：

新增文本處理模塊，支持實體標注、語義關(guān)系標注、單文本分類、多文本分類、情感分類這五種文本標注任務(wù)；

預(yù)置金融場景的實體抽取和語義關(guān)系抽取模型，支持基于模型的預(yù)標注，并支持手動修改標注結(jié)果；

實體標注和語義關(guān)系標注任務(wù)支持一鍵入圖，也支持點邊表導(dǎo)出；

所有自然語言標注任務(wù)在審核完成之后均可導(dǎo)出為模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)格式，可作為后續(xù)模型訓(xùn)練的輸入；

社區(qū)聚類等算法支持邊權(quán)重配置。

在已應(yīng)用的場景：反洗錢、反欺詐、疫情防控、公共安全及企業(yè)級營銷以外，本次更新增添了新的應(yīng)用場景——保險知識智能問答。Sophon KG 支持將產(chǎn)品、類型、條款等數(shù)據(jù)通過圖譜建模，構(gòu)建成一個專業(yè)知識庫，答案以圖譜清晰展現(xiàn)，一目了然。同時在知識庫的基礎(chǔ)上，通過自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)產(chǎn)品條款等問題的自動語義檢索、問答，提供一個面向員工、保險代理人的保險知識百科全書。該解決方案直擊行業(yè)痛點：對外人工客服難以掌握全部本公司保險產(chǎn)品細節(jié)，在沒有知識庫的情況下難以做到進行高效查詢，降低服務(wù)效率；以及保險營銷團隊較難掌握市面上全部的保險產(chǎn)品，在面對客戶時可能難以查找其他公司產(chǎn)品信息，較難突出本身產(chǎn)品優(yōu)勢。

星環(huán)科技知識圖譜秉持低代碼、交互式、可視化的產(chǎn)品設(shè)計原則，讓目標用戶快速上手，以提升問題解決的效率，為用戶帶來更智能的應(yīng)用體驗。