知识图谱构建

知识图谱构建是将海量结构化和非结构化的数据以人类容易理解和处理的形式进行建模形成一张用于表达世界知识的知识图谱，是人工智能和大数据领域中十分重要的研究方向之。

知识图谱构建的过程一般分为以下几个步骤：

数据收集：包括从多种数据源中收集数据、抽取结构化数据等。

数据预处理：对收集的数据进行清洗、归一化、去重、过滤等处理。

实体识别和链接：通过实体识别和链接技术，将文本中的实体映射到知识图谱中的实体节点。

关系抽取：采用自然语言处理技术，从非结构化文本中抽取实体之间的关系并构建关系图。

知识推理：基于已有的图谱知识，通过推理方法发掘新的知识，例如利用本体学习技术、基于规则的推理引擎等。

知识融合：将来自不同数据源的知识进行融合，构建一个统一的知识图谱。

可视化展示：通过可视化工具对知识图谱进行展示和查询，使用户能够方便地获取所需知识。

持续更新：知识图谱的知识是不断更新和完善，需要建立精细的数据维护和管理机制，对新知识进行及时地收集、处理和更新，确保知识图谱的及时、准确性和完整性。

识图谱的构建可以应用于不同领域的问题，例如智能问答、推荐系统、知识图谱搜索等。能够帮助人们更好地理解和利用世界中的知识，提高计算机在数据处理和分析上的效率和准确性，具有广阔的应用前景。

星环知识图谱平台-Sophon

星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。

目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。

同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《Market Guide for Artificial Intelligence Startups， Greater China》；参编知识图谱领域首项国际标准IEEE P2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。