KGB知识图谱技术能够解决哪些行业痛点

知识图谱和行业应用相互结合时，需要充分发挥其技术特色，且要适用于现在的企业应用。那么知识图谱的应用可以解决那些行业问题呢？
知识图谱在行业应用方面实现的突破具体表现在知识表示、知识获取和知识应用三个层面。
在知识表示层面，行业应用领域知识图谱的广度、深度和粒度都和传统知识图谱有差别。从广度来看，传统知识图谱广度更高。从深度来看，行业应用领域的知识图谱通常更深，在概念图谱的层级体系上，对物品的分类也更加明确。在建立这些深层次概念时，不同人的看法也会产生不同的结果，自动化方法优势也就此凸显出来。从知识粒度来看，知识图谱行业应用通常涵盖细粒度的知识。知识的基本单元可以是一个文档，文档的一个段落和小知识点，也将细化到知识图谱的实体和关系之间的级别，行业领域的知识图谱也将实现这些关系的细化。
在知识获取层面，知识图谱对于所获取的知识内容也存在高要求，如果采取的知识大多数不能满足所需，企业将需要花费大量的人力解决问题，这样企业使用自动化设备进行知识获取的方式也不能满足其降低人力消耗的需求。
在知识应用层面，知识图谱应用于行业应用中，针对其行业数据，即使应对数据量比较集中的情况，其知识图谱的结果也同样具有有效性。
KGB知识图谱凭借其在知识图谱的构建，更新方面的技术优势，现在已经在公共安全，企业文件内容核查等得以广泛应用。KGB知识图谱现已实现以下功能：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。
在行业应用方面，KGB知识图谱具有以下特色：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。