【摘 要】
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金融领域正面临着数据急剧增加的问题。在过去的数十年,传统的金融数据分析专家,将收集出来的大量金融数据结构化,不断提高其质量,并将整理好的数据分类展示给用户。若想做到安全的使用这些数据,并对其进行分析挖掘,单单靠人力是不够的,这就需要结合时代要求,运用知识图谱对其风险进行感知预测。知识图谱的语义表示则是关键的一个环节,通过对知识库的预处理等操作,将实体和关系清晰的剥离出来,从而实现知识图谱的构建、分
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金融领域正面临着数据急剧增加的问题。在过去的数十年,传统的金融数据分析专家,将收集出来的大量金融数据结构化,不断提高其质量,并将整理好的数据分类展示给用户。若想做到安全的使用这些数据,并对其进行分析挖掘,单单靠人力是不够的,这就需要结合时代要求,运用知识图谱对其风险进行感知预测。知识图谱的语义表示则是关键的一个环节,通过对知识库的预处理等操作,将实体和关系清晰的剥离出来,从而实现知识图谱的构建、分析、推理等重要应用。然而,已有的语义表示只考虑了知识图谱表面的知识,为了提高语义表示的准确率,本文提出了
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