知识图谱是将客观世界中概念，实体和相互关系用结构化形式表述出来，通过学习人类认识世界的方式，增强互联网对海量信息的管理、组织和理解能力。知识图谱主要包括对实体，概念和属性的三种节点的示意图。
KGB知识图谱的背景
1. 构建领域知识图谱意义重大
传统知识图谱不具有深度知识结构，无法解决专业的业务问题。将专业领域知识赋予机器，让机器代替业务人员从事简单知识工作，实现重复性、基础性劳动的智能化过程。
2. 传统人工构建领域知识图谱的弊病亟待解决
传统领域知识图谱主要采用专家人工构建费时费力的方式，投入极大且效率不高，急需自动化、智能化构建行业知识图谱的工具。
知识图谱加工厂服务特点
知识图谱加工厂对用户领域海量文档进行解析与知识抽取，深入挖掘知识关联与知识推理，并实现知识的智能校验，为客户提供高效的专业知识图谱服务。用户只需提供数据与需求，可快速获取知识图谱成果。
1. 文档解析
KGB知识图谱引擎，可解析多种格式与版本文档：TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等。对于图片信息，OCR可自动识别并抽取图片中的文字信息。KGB知识图谱引擎自适应解读并抽取文档关键知识（主体、金额、条款等），实现知识的快速生成结构化表格和非结构化文本。
2. 知识关联
KGB知识图谱引擎深入挖掘知识关联，将知识实体链接为有意义的知识事实。并具有强大的知识推理能力，推理暗含的知识与结论，丰富知识图谱。
3. 知识校验
KGB知识图谱加工厂能够对多种知识错误与冲突进行自动智能核查与校验，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。
4. 知识校验
KGB知识图谱加工厂能够对多种知识错误与冲突进行自动智能核查与校验，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！
KGB知识图谱的应用场景
1.保险行业
KGB知识图谱现已在多类行业开展应用，KGB(Knowledge Graph Builder)知识图谱能够实现保险行业利用知识图谱加工厂对关键知识进行抽取，进行不同险种的智能推荐。
2.分析上市公司影响因素
在分析上市公司影响因素方面，KGB知识图谱加工厂能够实现对相关文档进行知识抽取，构建企业上市知识图谱，帮助企业研究上市影响因素。
3.智能文档核查
KGB知识图谱完成各种文件类内容核查，通过构建知识图谱，实现人工对海量合同进行智能核查。