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金融知识图谱是各种智能金融应用的关键技术之一。除了知识图谱领域普遍的技术挑战之外,构建金融知识图谱还需要跨越低质量数据源与高精度图谱之间的鸿沟:一方面,多数金融领域数据的形态是充满噪音的pdf文档、ocr扫描件和网页;另一方面,金融领域的许多应用又要求图谱中的数据非常精准。本报告结合文因互联在智能金融领域的实践,介绍如何综合运用多种技术跨越这一鸿沟。其中,语言模型、变体词发现、实体消岐等NLP技术发挥了重要的作用。在应用层面,我们将介绍这些技术在自动化监管、自动化审计、咨询、投资等领域的案例。
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