核心技術(shù)
閱讀理解：實現(xiàn)篇章級內(nèi)容的關(guān)鍵信息抽取。
實體提?。簩崿F(xiàn)文本中預(yù)先定義的人名、地名等信息的提取。
關(guān)系抽?。簩崿F(xiàn)文本中實體之間關(guān)聯(lián)信息的抽取。
采用自然語言理解及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)/結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的信息抽取、實體關(guān)系抽取，形成業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)知識圖譜，通過深度推理與人機(jī)協(xié)同機(jī)制對業(yè)務(wù)進(jìn)行實時監(jiān)控與科學(xué)決策。
自動提取文檔內(nèi)容的關(guān)鍵信息，協(xié)助企業(yè)工作人員完成自動填表、內(nèi)容一致性檢查等工作，讓審閱過程更高效。
從底層技術(shù)到上層應(yīng)用進(jìn)行算法重構(gòu)，可利用行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型重新訓(xùn)練，更加適用于行業(yè)垂直場景的文本處理。
通過人機(jī)系統(tǒng)的工作模式，可釋放單調(diào)重復(fù)的勞動力，提高企業(yè)運行效率，讓工作完成更準(zhǔn)確、穩(wěn)定和快捷。
可根據(jù)客戶需求提供公有云、私有云部署。內(nèi)置知識分析多種人工智能算法，快捷搭建智能服務(wù)。
閱讀理解：實現(xiàn)篇章級內(nèi)容的關(guān)鍵信息抽取。
實體提?。簩崿F(xiàn)文本中預(yù)先定義的人名、地名等信息的提取。
關(guān)系抽?。簩崿F(xiàn)文本中實體之間關(guān)聯(lián)信息的抽取。
知識解析：適用于行業(yè)非結(jié)構(gòu)化文檔的預(yù)定義實體信息抽取及關(guān)系抽取。
知識問答：適用于行業(yè)篇章級非結(jié)構(gòu)化文檔的問題答案抽取。
有效分流銀行、醫(yī)院、政務(wù)大廳等各類公共服務(wù)場所人工值守壓力。
根據(jù)非結(jié)構(gòu)化文檔生成結(jié)構(gòu)化表單。
自動發(fā)現(xiàn)各類文獻(xiàn)等資料描述中的風(fēng)險信息。
自動生成長篇業(yè)務(wù)文檔中的關(guān)鍵信息，供決策參考。
對當(dāng)前客戶問題熱點進(jìn)行分析供決策使用。
