在整個技術鏈條中，知識圖譜居於核心的地位，可以說是金融報表電子化（以XBRL 為代表）以來又一次質的飛躍。知識圖譜是金融數據分析從簡單的量化模型走向更為復雜的價值判斷和風險評估必經的一環，是把人的經驗和人脈逐步變成可重用、可演化、可驗證、可傳播的知識模型的方法。在系統的構造中，知識圖譜彌補原有數據庫的不足，把機器學習、自然語言處理、深度學習這些知識提取方法，領域詞表、分類樹、詞向量、本體這些知識表現方法，RDF數據庫和圖數據庫這些知識存儲方法，和語義搜索、問答系統、分面瀏覽器這些知識檢索方法粘合在一起，提供金融智能化的工具集。
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