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                億迅科技之基于文本語言理解的語義智能分析平臺,助力政務服務智慧化

                2018年9月29日來源:廣東億迅科技有限公司

                政務熱線話務量每年上升,期間產生的數據量、信息量非常巨大,如何更好的利用這些數據,讓政府更好的結合經濟、社會發展的熱點問題,有效推動市場發展、為政府決策提供有力支撐?這個問題值得認真琢磨。

                以前政府處理這些數據需要耗費大量的人力、物力,花費大量時間去整理話務員記錄的內容,需人工提取信息、分類整合;在監聽工作方面,需要耗費大量的人力、時間去重新聽取話務員錄音,記錄相關內容,評價話務員的工作態度等等。

                億迅科技之基于文本語言理解的語義智能分析平臺(以下簡稱“語義智能分析平臺”),基于主題模型,word2vec,textRank,CRF等主流語義分析算法,提供精準的文本分析服務。主要包括實體識別、情感分析、文本摘要、關鍵詞提取、詞義聯想、主題聚類等功能。

                 

                一、實體識別

                從文本中發現的有意義實體,如人名、地名、公司名、產品名、時間等。命名實體識別是信息提取、問答系統、句法分析、機器翻譯、面向Semantic Web的元數據標注等應用領域的重要基礎工具,在自然語言處理技術走向實用化的過程中占有重要地位。

                 

                二、情感分析

                對文本中含有的情感信息進行分析,提取情感的正負面傾向性。平臺采用基于情感詞典和基于統計綜合進行情感分析。針對短文本的情感分析比單純利用其中一種方式效果更好。

                 

                三、文本摘要

                抽取文本中已經存在的關鍵句子形成摘要。對文本進行分句處理后,分析每個句子的重要性,根據重要性進行排序。根據摘要的百分比系數,輸出屬于該系數排名內的句子作為摘要。

                 

                四、關鍵詞提取

                從文本中提取出代表性的關鍵詞。平臺綜合考慮詞語在文本中的頻率,所屬主題分類的背景關鍵詞因素,提取能代表文本的詞語。

                 

                五、詞義聯想

                文本抽取的關鍵詞作為輸入,利用平臺千萬級的豐富語料數據模型找到相關聯的關聯詞,并得到關聯系數。關聯系數越高,表示與關鍵詞的關聯程度越高。

                 

                六、主題聚類

                把一組無主題的文檔,根據內容的相似程度進行聚類,把語義相似的歸為一類主題。平臺利用隱含狄利克雷分布模型,經過優化的特征提取技術,使得聚類效果比傳統的模型較好。

                 

                億迅科技承建的廣東省12345投訴舉報數據分析研判平臺,該平臺對話務員記錄的內容進行分析,通過提取關鍵詞,對投訴主題進行智能分類;通過實體識別,對內容中出現的人名、地名、產品名等信息,整理出投訴的熱點、熱詞;通過文中的情感信息進行分析,提取情感正負面傾向,基于情感詞典與統計綜合,分析投訴者的情感,以及對服務滿意度表現。該平臺結合語義智能分析平臺的應用,節省大量的人力成本、時間,快速整合分析,及時了解投訴熱點、熱詞,讓政府快速決策,提升政府治理效率。政府通過對各地市12345話務、工單信息進行實時監測,便于從全省層面及時了解各地市情況及熱點突發問題,實現市場監管熱點難點分析、消費熱點預警、消費趨勢預測、效能監察問題等多項工作,為政府決策提供可靠依據,提高政府治理能力。

                 

                億迅科技之基于文本語言理解的語義智能分析平臺為文本處理提供基礎的文本處理工具及分析和挖掘工具,快速結合客戶的文本數據,實現快捷、高效精準的文本挖掘,幫助客戶挖掘隱藏的業務價值。未來,億迅科技也將努力成為中國電信IT智慧運營的建設者和傳播者以及云改時代新興業務增長極的主力軍。

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