NLPIR系统自动构建企业上市大数据知识图谱

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2019年12月10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：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、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。