核心技术
阅读理解:实现篇章级内容的关键信息抽取。
实体提取:实现文本中预先定义的人名、地名等信息的提取。
关系抽取:实现文本中实体之间关联信息的抽取。
采用自然语言理解及深度学习技术,实现非结构/结构化数据的信息抽取、实体关系抽取,形成业务大数据知识图谱,通过深度推理与人机协同机制对业务进行实时监控与科学决策。
自动提取文档内容的关键信息,协助企业工作人员完成自动填表、内容一致性检查等工作,让审阅过程更高效。
从底层技术到上层应用进行算法重构,可利用行业数据进行模型重新训练,更加适用于行业垂直场景的文本处理。
通过人机系统的工作模式,可释放单调重复的劳动力,提高企业运行效率,让工作完成更准确、稳定和快捷。
可根据客户需求提供公有云、私有云部署。内置知识分析多种人工智能算法,快捷搭建智能服务。
阅读理解:实现篇章级内容的关键信息抽取。
实体提取:实现文本中预先定义的人名、地名等信息的提取。
关系抽取:实现文本中实体之间关联信息的抽取。
知识解析:适用于行业非结构化文档的预定义实体信息抽取及关系抽取。
知识问答:适用于行业篇章级非结构化文档的问题答案抽取。
有效分流银行、医院、政务大厅等各类公共服务场所人工值守压力。
根据非结构化文档生成结构化表单。
自动发现各类文献等资料描述中的风险信息。
自动生成长篇业务文档中的关键信息,供决策参考。
对当前客户问题热点进行分析供决策使用。