《基于文本数据的金融风险防控+知识图谱构建技术框架指南gbt+42777-2023》详细解读

《基于文本数据的金融风险防控知识图谱构建技术框架指南gb/t42777-2023》详细解读contents目录1范围2规范性引用文件3术语和定义4知识图谱与风险防控概述4.1整体架构4.2基础支撑层4.3数据源层4.4知识抽取与加工层contents目录4.5知识管理层4.6知识挖掘与分析层4.7风险防控应用层4.8知识服务交互层5知识图谱构建5.1构建步骤5.2知识抽取加工5.3知识存储5.4图分析与图挖掘contents目录6基于知识图谱的风险防控应用6.1风险防控关键信息及模型6.2典型风险防控应用场景附录A(资料性)实体标准接口及参数说明示例附录B(资料性)关系标准接口及参数说明示例参考文献011范围1.1指南概述《基于文本数据的金融风险防控知识图谱构建技术框架指南》（GB/T42777-2023）为中华人民共和国国家标准。本指南提供了基于文本数据的金融风险防控知识图谱构建的技术框架和指南，旨在帮助金融机构有效利用文本数据，提升风险防控能力。1.2适用范围本指南适用于金融机构开展基于文本数据的金融风险防控知识图谱构建工作。金融机构可参照本指南进行知识图谱构建，以实现对金融风险的精准识别、评估和防控。1.3涉及领域本指南涉及金融、信息技术、数据处理与分析等多个领域。具体涵盖金融风险防控、知识图谱技术、自然语言处理、数据挖掘与分析等关键技术点。本指南主要面向金融机构的风险管理部门、信息技术部门以及相关业务人员。同时，也可为金融监管部门、金融科技服务提供商等提供参考和借鉴。1.4目标受众022规范性引用文件主要引用文件GB/T37973信息安全技术大数据安全技术指南GB/T36343信息技术大数据服务安全能力要求GB/T22239信息安全技术网络安全等级保护基本要求010203GB/T20270信息安全技术网络基础安全技术要求GB/T20271信息安全技术信息系统通用安全技术要求GB/T19000质量管理体系基础和术语辅助引用文件相关标准与规范金融行业相关标准与规范，如《金融业信息安全技术规定》等数据安全与隐私保护相关标准与规范，如《个人信息安全规范》等““本章节所列引用文件均为构建金融风险防控知识图谱过程中需遵循的规范性文件和标准，确保技术框架的合规性和有效性。主要引用文件提供了网络安全、大数据服务安全、大数据安全等方面的基本要求和技术指南，是构建知识图谱过程中必须遵循的核心规范。辅助引用文件和相关标准与规范为构建知识图谱提供了质量管理体系、网络基础安全、信息系统通用安全等方面的参考和支持，有助于提升知识图谱的整体质量和安全性。解读与说明033术语和定义定义文本数据是指以文字、符号等形式表示的信息，包括结构化文本和非结构化文本。分类根据数据格式和来源，文本数据可分为纯文本、超文本、富文本等。特点文本数据具有易理解、易编辑、易传播等特点，但同时也存在数据稀疏、语义模糊等问题。3.1文本数据定义金融风险主要包括信用风险、市场风险、流动性风险、操作风险等。类型特点金融风险具有客观性、不确定性、可测性等特点，对金融机构的经营和稳健发展具有重要影响。金融风险是指金融机构在经营过程中，由于各种不确定性因素而遭受损失的可能性。3.2金融风险01定义风险防控是指通过识别、评估、监控和控制等手段，降低或消除风险对目标实现的不良影响的过程。3.3风险防控02原则风险防控应遵循全面性、审慎性、主动性、及时性等原则。03方法风险防控的方法包括定性分析、定量分析、风险预警、风险控制等。知识图谱是一种以图的方式来表示实体之间关系的数据结构，通常由节点（实体）和边（关系）组成。定义知识图谱的构建包括数据收集、数据预处理、实体识别、关系抽取、图谱验证等步骤。构建流程知识图谱在自然语言处理、智能问答、推荐系统等领域有广泛应用，对于提高机器的智能水平具有重要作用。应用领域3.4知识图谱044知识图谱与风险防控概述定义知识图谱是一种基于图的数据结构，用于表示实体间复杂关系及其属性。重要性在金融领域，知识图谱能够整合多源异构数据，揭示潜在风险关联，提升风险识别与防控能力。4.1知识图谱定义与重要性通过构建金融知识图谱，可以识别出实体间的异常关联和模式，进而发现潜在风险。风险识别知识图谱能够量化评估风险的大小、传播路径和速度，为风险决策提供科学依据。风险评估实时监测知识图谱中实体和关系的变化，及时发现和应对金融风险。风险监测4.2知识图谱在金融风险防控中的应用数据准备包括数据采集、清洗、整合等步骤，确保数据质量和可用性。图谱构建采用实体识别、关系抽取等技术，从文本数据中提取结构化信息，构建知识图谱。图谱存储与查询选择合适的图数据库进行存储，并提供高效的查询和分析功能。0302014.3知识图谱构建技术框架根据知识图谱揭示的风险特点和规律，制定针对性的风险防控策略。制定针对性策略通过共享知识图谱，加强不同部门间的信息沟通和协作效率。强化跨部门协作随着金融环境和业务的变化，不断优化和更新知识图谱及相应的风险防控策略。持续优化更新4.4基于知识图谱的风险防控策略010203054.1整体架构基于文本数据的金融风险防控知识图谱的整体架构，旨在通过系统化、层次化的结构设计，实现金融领域内风险防控知识的有效整合与高效应用。定义与目的该架构由多个关键层次构成，包括基础支撑层、数据源层、知识抽取与加工层、知识管理层、知识挖掘与分析层、风险防控应用层和知识服务交互层，各层次间相互协同，共同支撑知识图谱的构建与应用。核心组成4.1.1架构概述4.1.2架构层次详解1.基础支撑层：01提供计算、存储、网络等基础设施资源，确保知识图谱构建与应用的稳定运行。02引入云计算、大数据等技术，实现资源的弹性扩展与高效管理。032.数据源层：整合多来源、多格式的文本数据，如新闻报道、政策文件、社交媒体信息等。通过数据清洗、预处理等手段，保证数据质量与可用性。4.1.2架构层次详解0102034.1.2架构层次详解03023.知识抽取与加工层：01结合领域知识库与规则库，对知识元素进行验证、融合与丰富，形成结构化的知识表示。利用自然语言处理（NLP）技术，从文本数据中抽取实体、关系、事件等关键知识元素。4.1.2架构层次详解0102034.知识管理层：构建知识图谱数据库，实现知识的存储、查询与更新功能。引入知识图谱推理技术，发现新知识、揭示隐藏关系与模式。5.知识挖掘与分析层：4.1.2架构层次详解利用数据挖掘、机器学习等技术，对知识图谱进行深度分析与挖掘。识别金融风险模式、趋势与关联因素，为风险防控提供决策支持。4.1.2架构层次详解6.风险防控应用层：01结合金融业务场景与需求，开发基于知识图谱的风险防控应用。02实现风险识别、评估、预警与处置等功能的自动化与智能化。034.1.2架构层次详解7.知识服务交互层：01提供知识图谱的可视化展示与交互接口，支持用户进行探索式查询与分析。02整合用户反馈与专家知识，实现知识图谱的持续优化与完善。03064.2基础支撑层4.2.1基础设施与资源计算资源提供高性能计算能力，支持大规模数据处理和分析。具备高容量、高可靠性的存储系统，确保数据的安全与可用性。存储资源构建高速、稳定的网络环境，保障数据传输的效率和准确性。网络资源运用分布式存储、并行处理等大数据技术，实现文本数据的高效处理。大数据技术提供机器学习、深度学习等算法支持，助力知识图谱的智能构建与应用。人工智能平台通过云计算平台提供弹性可扩展的计算和存储资源，满足业务高峰期的需求。云计算服务4.2.2技术与平台支持010203采用加密技术、访问控制等手段，确保数据在传输、存储和使用过程中的安全。数据安全建立完善的系统安全防护体系，防范网络攻击和系统漏洞。系统安全制定灾备计划和应急恢复机制，确保在突发事件发生时能够快速恢复系统正常运行。灾备与恢复4.2.3安全与保障措施国家标准参考金融行业相关标准，满足金融业务特定的需求和规范。行业标准国际规范借鉴国际先进经验和规范，提升知识图谱构建技术的国际竞争力。遵循国家相关标准和规范，确保知识图谱构建的合规性和互操作性。4.2.4标准与规范遵循074.3数据源层084.4知识抽取与加工层从文本数据中识别出与金融风险相关的实体，如企业名称、产品名称、行业分类等。实体识别4.4.1知识抽取识别实体之间的关系，如股权关系、担保关系、交易关系等，构建实体间的联系网络。关系抽取识别与金融风险相关的事件，如违约事件、处罚事件、诉讼事件等，并提取事件的关键信息。事件抽取将来自不同数据源的知识进行整合，消除冗余和矛盾，形成统一的知识库。知识融合利用规则、统计等方法进行知识推理，发现隐藏在数据中的潜在风险点和关联关系。知识推理根据新的数据和知识，对知识库进行持续更新和优化，确保知识库的时效性和准确性。知识更新4.4.2知识加工图数据库技术利用图数据库技术存储和管理知识图谱，支持高效的知识查询和分析操作。自然语言处理技术运用自然语言处理技术进行文本预处理、分词、词性标注等，提高知识抽取的准确性。机器学习技术采用机器学习算法进行实体识别、关系抽取等任务，提高自动化处理能力和效率。4.4.3技术实现01数据质量评估对原始数据和抽取的知识进行质量评估，确保数据的真实性和可靠性。4.4.4质量控制与评估02抽取效果评估对知识抽取的效果进行评估，包括准确率、召回率等指标，不断优化抽取算法和模型。03知识库质量评估对知识库的质量进行评估，包括知识的完整性、一致性等指标，确保知识库的质量和可用性。094.5知识管理层1.**知识组织**对经过抽取和加工的知识进行系统的分类和组织，建立起知识之间的关联关系，形成一个结构化的知识体系。知识管理层的主要功能包括：2.**知识存储**选择合适的知识表示方法和存储技术，将组织好的知识有效地存储在知识库中，以便后续的查询和检索。3.**知识更新与维护**随着新数据的不断涌入和业务需求的变化，知识管理层需要支持知识的动态更新和维护，确保知识图谱的时效性和准确性。4.**知识安全与权限管理**在金融行业，数据的安全性至关重要。知识管理层需要实施严格的安全措施和权限管理机制，确保知识的合法访问和使用。5.**知识服务质量保障**提供高效、稳定的知识服务接口，满足上层应用对知识查询、推理、可视化等方面的需求。知识管理层的主要功能包括：104.6知识挖掘与分析层实体识别与关系抽取通过自然语言处理技术，从文本数据中识别出实体（如公司、人物、事件等）以及它们之间的关系，这是知识挖掘的基础。模式识别与预测异常检测知识挖掘技术利用机器学习算法对历史数据进行分析，识别出风险发生的模式和趋势，以便进行风险预警和预测。通过统计分析和机器学习技术，发现与正常模式不符的异常数据，这些数据可能隐藏着潜在的风险。分析不同实体之间的关系，揭示它们之间的复杂网络，有助于发现潜在的金融风险传导路径。关联分析通过对历史数据的分析，预测未来可能的风险走势，为决策者提供有价值的洞察。趋势分析结合金融知识和数据分析技术，对识别出的风险进行量化和定性评估，为风险管理和防控提供科学依据。风险评估与量化数据分析应用114.7风险防控应用层主要功能风险识别通过知识图谱中的关联分析，识别出潜在的金融风险点，如异常交易、欺诈行为等。风险评估对识别出的风险点进行量化和定性评估，确定风险的大小和可能造成的损失。风险预警根据风险评估结果，及时发出预警信号，提醒相关人员注意并采取措施。风险处置建议为风险处置提供数据支持和建议，如冻结可疑账户、调整信贷政策等。风险防控应用层需要实时更新知识图谱，并对其进行实时监控，以便及时发现和处理风险。实时性技术特点利用人工智能和机器学习技术，对知识图谱进行深度挖掘和分析，提高风险识别的准确性和效率。智能化通过可视化技术，将复杂的知识图谱以直观的方式展现出来，便于分析和决策。可视化在信贷业务中，利用知识图谱分析借款人的信用历史、还款能力等因素，评估信贷风险。信贷风险管理通过监测交易行为、用户行为等，识别并预防金融欺诈行为。反欺诈监测分析市场动态和宏观经济数据，预测市场风险并制定相应的应对策略。市场风险管理应用场景124.8知识服务交互层知识服务交互层是基于文本数据的金融风险防控知识图谱构建技术框架中的重要组成部分。这一层主要负责与用户进行交互，提供知识查询、风险预警、决策支持等服务。以下是关于知识服务交互层的详细解读：4.8知识服务交互层1.**知识查询服务**：提供灵活多样的查询方式，包括关键词查询、语义查询等，以满足用户不同的信息查询需求。支持对知识图谱中的实体、属性、关系等进行精确或模糊查询，帮助用户快速定位所需信息。4.8知识服务交互层0102032.**风险预警服务**：4.8知识服务交互层利用知识图谱中的风险信息，结合大数据分析技术，实时监测和识别潜在的金融风险。当发现异常情况或风险趋势时，及时向用户发出预警，以便采取相应措施进行风险防控。4.8知识服务交互层根据用户的需求和场景，提供定制化的数据分析报告和可视化展示，帮助用户做出更明智的决策。通过对知识图谱中的数据进行深度挖掘和分析，为用户提供决策支持。3.**决策支持服务**：0102030102034.**交互式学习功能**：允许用户通过交互方式对知识图谱进行探索和学习。提供反馈机制，让用户能够不断完善和优化知识图谱的内容。4.8知识服务交互层安全性与隐私保护：在提供知识服务交互的过程中，严格遵守数据安全和隐私保护的规定。采用加密、匿名化等技术手段确保用户数据的安全性和隐私性。综上所述，知识服务交互层在基于文本数据的金融风险防控知识图谱构建技术框架中发挥着至关重要的作用。它不仅能够提供高效、便捷的知识查询服务，还能实时监测金融风险并提供决策支持，为金融机构的风险防控工作提供有力保障。4.8知识服务交互层135知识图谱构建单击此处添加内容，文字是您思想的提炼单击此处添加内容，文字是您思想的提炼单击此处添加内容，文字是您思想的提炼单击此处添加内容，文字是您思想的提炼单击此处添加内容，文字是您思想的提炼单击此处添加内容，文字是您思想的提炼单击此处添加内容文字是您思想的提炼单击此处添加内容此处添加内容，文字是您思想的提炼单击此处添加内容，文字是单击此处添加内容，文字是您思想的提炼单击此处添加内容，文字是您思想的提炼单思想的提炼单思想的提炼单思想的提炼单思想的提炼单思想的提炼单击此处添加内容，文字是您思想的提炼单击此处添加内容，文字是您思想的提炼单击此处添加内容，文字是您思想的提炼单击思想的提炼单击此处添加内容，文字是您思想的提5.知识图谱构建数据收集与处理首先，需要从各种文本数据源中收集相关信息，并进行必要的预处理，如清洗、去重、标准化等，以确保数据的质量和一致性。5.1构建流程实体识别与关系抽取利用自然语言处理（NLP）技术，从文本数据中识别出实体（如公司、人物、事件等）以及它们之间的关系。图谱构建与优化将识别出的实体和关系整合到知识图谱中，形成一个网络状的结构。在此过程中，可能需要进行图谱的优化，如去除冗余信息、增强实体间的关联性等。命名实体识别（NER）这是知识图谱构建的基础，用于从文本中识别出具有特定意义的实体。关系抽取通过模式匹配、规则挖掘或机器学习等方法，从文本中提取出实体之间的关系。图谱表示学习利用深度学习等技术，学习图谱中实体和关系的低维向量表示，便于进行后续的图谱分析与应用。5.2关键技术在某些领域，可用的文本数据可能非常有限。此时，可以考虑采用迁移学习或利用外部知识库进行补充。数据稀疏性随着图谱规模的扩大，实体和关系可能变得异常复杂。因此，需要设计高效的算法和数据结构来管理和查询图谱。实体与关系的复杂性在构建金融领域的知识图谱时，需要特别注意数据的隐私和安全问题，避免泄露敏感信息。隐私与安全问题5.3挑战与解决方案风险识别与预警知识图谱可以为金融机构提供全面的数据视图，帮助决策者更深入地了解市场动态和客户需求，从而做出更明智的决策。决策支持智能推荐与营销基于知识图谱的推荐系统可以为客户提供更精准、个性化的金融产品和服务推荐。通过知识图谱，可以更直观地展示金融机构、客户、市场等多方面的关联关系，有助于及时发现潜在的风险点并进行预警。5.4应用场景与价值145.1构建步骤收集相关文本数据包括金融新闻、报告、公告等，确保数据的全面性和时效性。数据预处理进行文本清洗、去重、分词、词性标注等操作，以提高后续知识抽取的准确性。5.1.1数据收集与处理识别文本中的金融实体，如公司、产品、风险等。实体识别关系抽取属性抽取抽取实体之间的关系，形成知识图谱中的边。抽取实体的属性信息，丰富知识图谱的节点内容。5.1.2知识抽取与加工将抽取的知识进行整合，消除冗余和矛盾。知识融合选择合适的知识图谱存储方案，如图数据库或关系型数据库，以支持高效查询和分析。知识图谱存储5.1.3知识图谱构建与存储利用知识图谱中的关联关系，实现风险的早期预警和持续监测。风险预警与监测通过知识图谱的可视化展示，帮助用户更直观地分析风险传播路径和影响因素。风险分析与可视化提供灵活的风险查询功能，帮助用户快速了解相关风险信息。基于知识图谱的风险查询5.1.4风险防控应用155.2知识抽取加工定义知识抽取是指从结构化或非结构化的文本数据中，识别并抽取出实体、属性、关系等关键信息，形成结构化的知识表示。目的知识抽取的目的是将文本中的关键信息以结构化的形式存储和表示，便于后续的知识推理、分析和应用。5.2.1知识抽取的概念命名实体识别（NER）通过自然语言处理技术，识别文本中的实体，如人名、地名、机构名等。关系抽取从文本中抽取出实体之间的关系，形成实体-关系-实体的三元组表示。属性抽取识别并抽取实体的属性信息，如产品的价格、品牌等。5.2.2知识抽取的技术方法数据预处理对原始文本数据进行清洗、去重、分词等预处理操作，提高数据质量。知识抽取利用命名实体识别、关系抽取等技术，从预处理后的文本中抽取出关键信息。知识验证与融合对抽取出的知识进行验证和去重，确保知识的准确性和完整性；同时，将不同来源的知识进行融合，形成统一的知识库。5.2.3知识加工流程0102035.2.4知识抽取加工的挑战与应对策略应对策略采用深度学习等先进技术提高抽取准确性；结合领域知识和规则进行约束和优化；构建高质量的训练数据集提升模型性能等。挑战文本数据的复杂性、多样性以及噪声干扰等因素，给知识抽取加工带来了很大的挑战。165.3知识存储关系型数据库适用于结构化数据的存储，能够提供良好的数据一致性和完整性保障。在金融风险防控知识图谱中，关系型数据库可用于存储实体、属性及实体间的关系信息。5.3.1存储技术选择图数据库专为图形和网状数据结构设计，非常适合于表示和查询复杂关系。图数据库能够高效地处理知识图谱中的复杂查询，如最短路径、社区检测等。NoSQL数据库适用于非结构化或半结构化数据的存储，如文本、图片等。在金融风险防控场景中，NoSQL数据库可用于存储与金融风险相关的新闻、报告等非结构化数据。数据压缩与备份为了节省存储空间并提高数据安全性，可以采用数据压缩技术对知识图谱数据进行压缩，并定期备份数据以防止数据丢失。数据分区为了提高查询效率和数据管理的便捷性，可以对知识图谱数据进行分区存储。例如，按照金融领域、风险类型或时间维度进行分区。索引优化针对知识图谱中的高频查询，可以建立相应的索引以提高查询速度。例如，对实体、属性或关系建立索引。5.3.2存储策略设计确保只有授权用户才能访问敏感数据，通过身份验证和权限控制机制实现数据的安全访问。访问控制对存储在数据库中的敏感数据进行加密处理，以防止数据泄露或被非法获取。数据加密记录对数据库的访问和操作日志，以便追踪潜在的安全问题和数据泄露事件。审计日志5.3.3存储安全考虑010203175.4图分析与图挖掘针对知识图谱中的节点进行属性统计、类型划分以及关联关系挖掘。节点分析路径分析社区发现通过遍历知识图谱中的路径，发现节点之间的潜在联系和规律。识别知识图谱中的紧密连接的节点群组，揭示金融领域中的实体群落结构。图分析基础频繁子图挖掘检测与正常模式显著不同的子图结构，识别潜在的金融欺诈和异常行为。异常子图检测实体链接预测基于知识图谱中的现有关系，预测实体之间可能存在的新关系。在知识图谱中寻找频繁出现的子图结构，用于发现金融风险模式。图挖掘技术利用图分析技术，研究金融风险在知识图谱中的传播路径和影响范围。风险传播分析通过实时监测知识图谱中的异常变化，及时发现并预警潜在金融风险。风险预警与监测结合图挖掘结果，为金融风险处置提供数据支持和决策依据。风险处置决策支持图分析在金融风险防控中的应用186基于知识图谱的风险防控应用利用知识图谱识别潜在风险点通过图谱中的节点和边，发现异常关联和模式，从而定位到可能的风险源。实时风险监测与预警系统结合动态数据更新，实现风险状态的实时监测，并在达到预设阈值时触发预警。6.1风险识别与预警风险传导路径可视化通过知识图谱展示风险如何在不同实体间传播，帮助理解风险扩散机制。风险影响因素分析利用图谱分析技术，探究各种因素对风险发生和发展的影响程度。6.2风险传导与分析VS基于知识图谱和历史数据，为风险处置提供决策支持和建议。处置效果评估与反馈通过对比处置前后的图谱变化，评估处置效果，为后续决策提供参考。风险处置方案推荐6.3风险处置与决策支持6.4风险防控策略优化跨领域风险防控经验借鉴通过对比不同领域的知识图谱，发现共性风险特征和防控手段，实现经验共享。防控策略效果模拟在知识图谱上模拟不同防控策略的实施效果，助力策略优化。196.1风险防控关键信息及模型关键信息提取实体与实体关系从文本中提取出与金融风险相关的实体（如公司、人物、事件等）以及它们之间的关系。这些关系可能揭示出潜在的风险点，如关联交易、高管变动等。情感分析与舆情监测通过对文本数据的情感分析，可以了解市场对某一金融事件或实体的整体情绪倾向，从而判断其可能引发的风险。同时，舆情监测有助于及时发现并应对可能引发金融风险的舆论事件。文本数据源风险防控的首要步骤是从海量的文本数据中提取关键信息。这包括但不限于新闻报道、社交媒体帖子、公司公告、行业报告等，它们都可能包含与金融风险相关的关键信息。030201知识图谱构建基于提取的关键信息，构建一个金融风险防控的知识图谱。这个图谱能够可视化地展示实体之间的关系，帮助分析人员更直观地理解金融市场的复杂网络。风险防控模型构建风险评估模型利用知识图谱中的信息和机器学习算法，构建风险评估模型。这些模型可以对金融市场中的实体进行风险评分和预警，为风险防控提供决策支持。风险传播模型通过分析知识图谱中实体之间的关系，可以构建风险传播模型。这些模型有助于预测金融风险在实体之间的传播路径和速度，从而制定更有效的风险防控策略。206.2典型风险防控应用场景利用知识图谱技术，整合客户的多维度数据，进行信用评分和风险评估。客户信用评估通过监测贷款资金流向和使用情况，及时发现和预防贷款挪用风险。贷款用途监测对担保品进行动态监控，确保其价值稳定，降低信贷损失风险。担保品管理6.2.1信贷风险防控010203市场趋势预测根据市场风险和收益预期，调整投资组合，实现风险分散和收益最大化。投资组合优化风险对冲策略制定有效的风险对冲策略，降低因市场波动带来的损失。基于历史数据和当前市场动态，利用知识图谱进行趋势分析和预测。6.2.2市场风险防控内部流程监控通过知识图谱可视化展示业务流程，发现并解决潜在的操作风险点。员工行为监测监测员工异常行为，预防内部欺诈和违规操作。系统安全防护加强系统安全防护措施，防止外部攻击和数据泄露。6.2.3操作风险防控利用知识图谱技术审查合同条款，确保合同内容合法合规。合同审查与管理加强金融产品和服务的知识产权保护，防范侵权行为。知识产权保护确保金融业务符合相关法律法规要求，降低法律风险。合规性检查6.2.4法律风险防控21附录A(资料性)实体标准接口及参数说明示例提供基于不同实体类型的实体列表查询功能接口功能实体类型、分页参数、排序方式等输入参数01020304获取实体列表接口名称实体列表、总记录数等输出参数实体标准接口实体类型用于指定需要查询的实体类型，如公司、人物、事件等排序方式指定查询结果的排序方式，如按时间降序排列分页参数包括页码和每页记录数，用于控制查询结果的分页展示参数说明示例获取实体属性接口名称实体属性接口提供基于实体ID的实体属性查询功能接口功能实体ID输入参数实体属性列表输出参数实体ID唯一标识一个实体的编号属性参数说明属性列表包括实体名称、实体描述、关联关系等属性信息，用于详细描述实体的特征和关联信息注意以上接口及参