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