達觀智慧文字分析系統 賦能企業大資料加工處理

語言: CN / TW / HK

達觀智慧文字分析系統,能根據各行業使用者特點,構建多行業專屬語義模型,對海量資料進行規模化的採集/對接、有效清洗、融合;自研的融合型NLP演算法,更是能對複雜的行業資訊和使用者行為資料進行字詞級、句法級、篇章級的文字分析處理,有效得到相關事件標籤、情感標籤、產業標籤、行業分類標籤、地域標籤等等

企業面臨的痛點和挑戰

標籤是用來標誌產品目標和分類或內容的關鍵字詞,是便於自己和他人查詢和定位目標的便捷工具。

下面我們通過幾段業務調研,瞭解一下目前標籤應用的現狀

綜上反饋,我們得知:面對大量資訊資料,使用者亟需一套“智慧化”平臺,來幫助實現資訊的 自動分類、打標 。只有擁有資料的智慧化處理能力,“大資料”才能真正地解放人力,體現它的價值。

達觀產品助力企業解決具體問題

打標、分類是達觀智慧文字分析系統的一個小小應用,目前已經在 金融資訊標籤、政策分析標籤、資訊輿情標籤、運營商工單分析標籤、生產製造業輿情標籤、研報分析標籤、論壇/評論輿情分析 等場景有非常豐富的專案案例,更有智慧文件抽取、文件糾錯、文字稽核、智慧搜尋、智慧推薦、智慧輿情、知識圖譜以及RPA等豐富的產品組合,為企業文字智慧化辦公保駕護航。

達觀智慧文字分析系統,能根據各行業使用者特點,構建多行業專屬語義模型,對海量資料進行規模化的採集/對接、有效清洗、融合;自研的融合型NLP演算法,更是能對複雜的行業資訊和使用者行為資料進行字詞級、句法級、篇章級的文字分析處理,有效得到相關事件標籤、情感標籤、產業標籤、行業分類標籤、地域標籤等等。在 資訊發現、分析、挖掘 過程中,保證 高準確度 的前提下,極大地 降低人工成本 ,文字分析效率相對於人工提升近百倍!

那麼,如何從0-1助力企業構建自己的智慧標籤系統呢?

1、 制定科學的標籤體系

達觀團隊會根據使用者的需求,在熟悉產業劃分體系的背景下,利用以往專案經驗結合聚類演算法,幫助客戶 從龐大的一級巨集觀指標拆分到一級、二級標籤直至具體全面的末級細顆粒度標籤 ,從而制定出一套科學的符合客戶需求的個性化標籤體系,流程效果如:

圖 標題體系構建流程

2、 PDCA標籤優化機制

在NLP領域,沒有百分百精確的模型,只有制定 專業、合理 的標籤規劃,在執行期間詳細記錄已發生的badcase,通過分析問題,找到優化標籤體系和演算法模型的方法,一般 三輪 優化之後,標籤效果就能有非常明顯的提升。

圖 PDCA標籤優化機制

3、 專業智慧標籤工具

達觀智慧文字分析系統一站搞定: 構建標籤體系→標註標籤樣本→模型訓練→模型調優→模型評估→模型上線 。下面我們通過幾張產品頁面截圖簡單瞭解一下:

圖 智慧標籤系統流程

圖 預置多套成熟行業標籤模型

圖 豐富、可配的標籤抽取方案

圖 便捷的線上標註、抽取、稽核介面

圖 一鍵自學習機制,模型不斷迭代

在以往的落地專案中,標籤的查全率、準確率都達到了90%以上。