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知识图谱赋能金融科技,看这一篇就够了

来源:网络整理 发布时间:2021-08-20 02:00 标签:大数据反欺诈金融
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数据是数字经济时代的新型生产资料。

基于数据的生产变革和业务模式创新正驱动着全球范围内经济社会各个领域的数字化、智能化转型。金融行业因与数据的高度相关性,成为人工智能最先应用的行业之一,而知识图谱作为人工智能技术的重要研究方向与组成部分,正在快速渗透到金融业务应用层面,并日益成为金融科技的“底层支撑”。

“金融知识图谱”是金融行业语义理解和知识搜索的基础技术,可以为风险评估、预测、反欺诈、精准营销、智能搜索等提供技术支撑。越来越多的金融机构及企业在探索构建金融领域的知识图谱研究,将海量非结构化信息自动化利用起来,为金融领域应用决策提供更精准、更可靠的依据。

什么是知识图谱?

知识图谱本质上是一种大规模语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点和边组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力,是关系表示最有效的方式之一。

相对于传统的描述方式,知识图谱有三大特点:

(1)多维度,需要从大量的信息源中抽取多维度的特征信息,为后续算法拓展深度关联关系提供必要的素材。

(2)深加工,在信息素材的基础上,通过智能推理实现从数据到智慧的深加工。

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(3)可视化,深加工的结果以可视化的方式展现给用户,并与用户交互,直观易懂。

知识图谱技术溯源

知识图谱的发展历程可以追溯到20世纪70年代诞生的专家系统,专家系统一般由知识库与推理引擎两部分组成,它积累了大量的某个领域专家水平的知识与经验,根据知识和经验,模拟人类专家的决策。1984年由Douglas Lenat设立的Cyc是这一期间较为出色的本体知识库。

1989年万维网的出现,为知识的获取提供了极大的方便,1998年,万维网之父蒂姆·伯纳斯·李再次提出语义网,语义网直接向机器提供可直接用于程序处理的知识表示,它也是NLP(自然语言处理)的前身。

2001年维基百科诞生使得全球用户可以通过协作完成数上百万词条的知识,推动了很多基于维基百科的结构化知识的知识库的构建,DBpedia、Yago等属于这一类知识库代表项目。

2006年,伯纳斯·李提出链接数据(Linked Data)的概念,希望数据不仅仅发布于语义网中,而要建立起数据之间的链接从而形成一张巨大的链接数据网。随后,2007年DBpedia项目开始运行,它是目前已知的第一个大规模开放域链接数据。

2012年5月16日,Google发布了名为“知识图谱(Knowledge Graph)”的“智能”搜索功能,在Google传统搜索列表右侧,添加了与搜索关键词相关的人物、地点和事物相关的事实,相比传统搜索结果页,这种搜索模式提供与词汇所描述的“实体”或概念匹配的页面,这也标志性着知识图谱正式诞生。

知识图谱的构建与分类

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知识图谱的历史使命是作为一个巨大的背景知识库让机器具备语言认知能力。有了知识图谱,机器看到的不再仅仅是字符串,而是可以把这些字符串映射到各种各样的实体、概念,从而建立机器自己的认知世界。建立一个完整精细化的知识图谱所依赖的背景知识库必须满足三个条件:

第一个是知识库有规模要足够大,必须涵盖足够多的实体和概念。

第二个是知识库语义关系要足够丰富,描述现实世界的语义关系是丰富多样的,知识库要涵盖常见的语义关系。

第三个就是知识库表示结构要十分友好。文本是一个巨大的载体,但是文本是一个非结构化数据表现形式,机器很难处理,而知识图谱往往表达为RDF结构,是一种结构友好的表达形式,是能够被计算机有效处理的。

从技术的角度来看,知识图谱构建流程包含信息抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个阶段。从最原始的结构化、半结构化、非结构化数据出发,采用一系列自动或者半自动的技术手段,从原始数据库和第三方数据库中提取知识事实,并将其存入知识库的数据层和模式层。

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