中国知识图谱行业研究报告（46页）

2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能市场规模约为106.6亿元，预 计2023年将突破300亿元，年复合增长率为30.8%，其中2019年市场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大，金融领 域因标准化数据积累丰富，行业认知与直接需求最为明显等因素，成为数据智能最早落地并产生价值的行业；公安领域经 过三年的感知智能基础设施建设，已经初步形成人工智能应用环境，在党中央和公安部的号召指导下，公安大数据建设将 成为下一阶段的主题，这一趋势也在2019年相关招标项目中得以体现。随着整体市场数据基础的完善和需求唤醒，大数据 智能领域规模持续走高，但在行业可落地性和理性建设的限制下，预计市场增速将呈现下降趋势，期间咨询性需求将会大 量出现，从整体发展来看增速处于良性区间，对真正有价值的公司和产品有正向意义。

搜索引擎是互联网发展中最具代表性的应用之一，它解决了人们如何方便获取信息的问题，一度成为大部分流量的入口。 但随着网络中信息沉积越来越多，人们真正需要的，隐藏在大量无用信息中有价值的部分，我们称之为知识的内容，往往 得不到直观展现，这成为了搜索引擎领域重点要解决的问题。2012年5月，谷歌率先提出知识图谱概念，用以更好的描述 现实世界中实体关联性问题，进而提高信息搜索中的知识获取效率，随后搜狗、微软、百度纷纷推出相关概念架构，知识 图谱被视为下一代搜索引擎的核心技术。传统搜索引擎一般采用网页索引，按照“网页 --（预处理）--> 临时库 --（索引） --> 索引好的库 --（由用户行为触发检索）--> 为用户展示网页结果”的流程执行，信息源来自网页，展现内容也是网页 链接。而基于知识图谱的搜索作为和网页索引同级、并行的另一套知识索引，更注重信息间的关联性和自然语言理解，通 过图存储的形式从新组织互联网中的信息，再以人类的语言习惯进行查询和展现，从而提高搜索体验，因为知识的存储形 式发生了变化，所以知识索引信息来源和展现载体都不再局限于网页文字，语音交互和更加丰富的IoT场景将会是未来的 发展方向。

目前，互联网上只有极少数知识被人工整理成了机器可以解析的格式，如各类百科栏目和垂直领域数据库，这些资源支撑 了当下绝大部分通用知识图谱的搭建，但这些信息也仅仅是沧海一粟，无论是覆盖范围、更新频率、可靠程度都无法满足 日益增长的自动化和智能化需求，更严峻的是新一代互联网用户逐渐丧失了参与编辑的精神，甚至不知道可以编辑百科内 容，在此趋势下基于百科的知识图谱将会变成一种静态数据留档，其支撑的知识搜索也将会大量依赖于权威组织编辑，成 本和效率将会成为致命伤，因此应用准确且自动化的NLP技术，在更广泛的网页文本信息中，替代人工进行知识抽取，成 为了知识搜索领域重要的破局点。知识搜索引擎Magi提供了一种NLP+评价系统的半监督学习方式，通过互联网对有监督 学习的原始NLP模型进行“放养式”训练，再由“一个知识点在不同表达中被印证，则证明其可信度较高”而形成的评价 系统去收敛训练成果，从而完成较低成本，可持续的广域下NLP模型训练，经过搜索引擎Magi.com的公测体验，以及B端 知识抽取的定制服务，Magi逐渐形成了独立NLP产品的服务模式，为知识工程轻需求用户，和知识图谱搭建者提供了完善 的RPA服务。