通过研究并使用NLP技术，实现语义理解，应用分析处理模型提供结果反馈，并可以持续自学习和优化，可与众多自然语言和文字处理的业务场景相结合进行创新。
语义理解
以文本语义理解技术为基础，构建文本分类算法模型，作为平台的核心
文本挖掘
机器结合人工处理，形成全流程数据管理，挖掘海量文本隐性价值
智能分析
以智能分类、情感分析、关键信息提取等作为功能模块，辅助客户运营，提升产品实力
从供应商基本信息、基本能力、项目经历等几个维度构建供应商简历画像系统，通过收集相关数据并进行结构化处理，生成相应指标，并通过NLP自学习能力平台构建供应商评价体系模型。
以猜你想问语音服务为抓手，推出阳光小智多轮交互服务，提升智能语音客户体验，实现对于人工的分流目标。
在企业法务对合同管理的过程中，合同的审核工作面临以下几个问题。
资产管理人日常业务运作中需要向资产托管人发送业务数据，例如:为了完成资金划拨，需要将资金划款的信息——划款指令发送给资产托管人，托管人根据相关信息完成资金划款。
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词法分析：分词、tagging、ner，句法分析：依存分析，词向量训练与应用：文本向量
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文本相似度、情感分析、语言生成、文本分类/聚类、信息抽取、评价分析、自动问答、文本理解、机器翻译、智能对话、语种识别、意图理解
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比如文本标注平台/词向量训练平台/专业词库 等，每个服务都是独立的，就像积木，每个业务需求都是一个个独立的基础微服务组合起来的
通过自主研发NLP基础能力平台，掌握技术主动性，后续可结合业务场景在自然语言与文字关键信息采集，展现汇报，表单或系统提交等场景，在信息处理完整性、全面性、纠错与核对等业务环节大幅提升效率。
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