助力企业数字化转型，知识图谱为应用而生｜爱分析报告(5)

领域知识库的应用也在各行业内广泛推广，相较于传统知识工程，利用知识图谱技术搭建领域知识库的实际应用效果更好；由于传统知识工程知识相对分散，关联性低，要求使用者对于知识应用的匹配度较高，同时无法延伸知识的应用场景，所以传统知识工程往往应用效果一般。在搭建领域知识库的过程中，知识图谱实现了知识的建模、抽取、融合、存储、应用，同时将相关知识进行关联，达到智能化的知识应用水平；

自然语言处理（NLP）技术与知识图谱技术之间存在较大交叉，面对复杂语义，可以利用知识图谱技术与自然语言处理相结合的应用，更好的服务与长文本处理；传统自然语言处理对于短文本有较好的处理效果，但面对长文本，尤其前后具备逻辑关系的语言，往往处理较差。知识图谱技术的应用解决长文本与长语句处理问题，使得智能客服、机器翻译、文本处理等应用有长足的发展。

2.2 知识图谱落地应用场景
爱分析基于对国内知识图谱厂商的调研，准确定义了23个知识图谱技术的应用场景，涵盖金融、政府与公共服务、电信、医疗与医药、零售、能源与工业等六大行业。本报告应用场景只选取具有较强行业属性的应用场景进行研究分析，并没有穷举所有知识图谱应用场景。
知识图谱应用场景地图如下图所示：