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“智語”吸收了拓爾思在自然語言處理和信息檢索領(lǐng)域多年的技術(shù)積累，圍繞深度學(xué)習(xí)、知識圖譜等核心技術(shù)，依托TRS智拓語義智能技術(shù)平臺等技術(shù)成果，面向智慧專利、智慧公安、智慧政務(wù)、智慧金融、開源情報分析等應(yīng)用場景，以先進(jìn)的NLP技術(shù)為用戶的業(yè)務(wù)應(yīng)用賦智賦能。

產(chǎn)品功能產(chǎn)品優(yōu)勢應(yīng)用場景

產(chǎn)品功能

智語自然語言處理引擎V9是一款支持云計算架構(gòu)的自然語言處理引擎，主要提供以下三大類功能：

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化

賦能語義智能分析

支持構(gòu)建知識圖譜或本體知識庫

對大數(shù)據(jù)文本進(jìn)行智能分析和深度語義處理，通過分類、聚類、關(guān)鍵詞抽取、摘要、信息抽取等技術(shù)，將非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、提取和標(biāo)注為半結(jié)構(gòu)化或結(jié)構(gòu)化的多種類型數(shù)據(jù)。

提供情感分析、文本比對、信息過濾、智能檢索、深度語義比對、智能問答、自動寫作、人物畫像、新聞專題分析等基于語義智能的大數(shù)據(jù)分析能力。

提供實體識別、關(guān)系及事件自動抽取、實體消岐與對齊、屬性抽取與消岐對齊、融合與推理等功能，為各種行業(yè)知識圖譜應(yīng)用提供自動構(gòu)建服務(wù)；自動提煉知識概念及層次關(guān)系，輔助人工實現(xiàn)快速建模。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化

賦能語義智能分析

支持構(gòu)建知識圖譜或本體知識庫

產(chǎn)品優(yōu)勢

功能更加完備，應(yīng)用效果顯著

目前，TRS DL- CKM V9已提供數(shù)十個功能組件、數(shù)百個調(diào)用接口，具備了較為完整的NLP服務(wù)能力，基于深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用效果顯著提升。新增功能主要包括：新增多語種實體識別、實體鏈接、句法分析、事件抽取、機器翻譯等功能接口。功能升級方面，新增了一批基于深度學(xué)習(xí)的接口，主要包括：自動分類、情感分析、文本糾錯、自動摘要、深度特征提取、短文本相似度、文本改寫等。并通過引入Bert等預(yù)訓(xùn)練模型以及知識圖譜的融合等技術(shù)，應(yīng)用效果比對應(yīng)的機器學(xué)習(xí)接口均有不同程度的提升。

接口易用性與吞吐量大幅提升

TRS DL- CKM V9的接口由SOAP接口升級為RESTful接口，只需通過標(biāo)準(zhǔn)的HTTP客戶端即可調(diào)用，且自帶web版演示程序，安裝后即可通過瀏覽器進(jìn)行測試和使用，方便用戶使用。新升級的Rest服務(wù)器接口性能有了較大提升，多并發(fā)吞吐量比V8版本平均提升50%以上。

快速實現(xiàn)行業(yè)化、個性化的人工智能模型開發(fā)和構(gòu)建

作為構(gòu)建在TRS智拓語義智能技術(shù)平臺上的核心組件，“智語”可以幫助用戶快速實現(xiàn)行業(yè)化、個性化的人工智能模型開發(fā)和構(gòu)建。其自帶一批預(yù)訓(xùn)練AI模型，包括基于BERT、GPT等預(yù)訓(xùn)練模型，CNN、RNN、LSTM、Transformer、GCN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型……用戶可直接使用；若用戶需要基于自有數(shù)據(jù)進(jìn)行AI模型的定制開發(fā)，還可利用“智拓”平臺中的智能數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)來構(gòu)建個性化數(shù)據(jù)標(biāo)注集，使用“智拓”平臺中的模型訓(xùn)練服務(wù)進(jìn)行AI模型訓(xùn)練，并將定制模型布署到TRS DL-CKM V9上運行。與智拓平臺的無縫集成，使”智語”具備了完整的NLP AI開發(fā)和服務(wù)能力。

實現(xiàn)知識驅(qū)動的語義智能

智語”的知識驅(qū)動體現(xiàn)在兩方面： 1）融入行業(yè)語義知識，將行業(yè)知識圖譜等語義知識應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)中，包括融合知識圖譜的預(yù)訓(xùn)練語言模型、基于知識圖譜的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、基于知識圖譜的圖表學(xué)習(xí)模型等，通過知識驅(qū)動+大數(shù)據(jù)驅(qū)動，實現(xiàn)AI學(xué)習(xí)效果提升。 2）在支持知識圖譜自動構(gòu)建基礎(chǔ)上，提供基于知識圖譜的智能搜索、自動寫作、智能問答、語義比對等語義智能功能，實現(xiàn)從大數(shù)據(jù)到知識圖譜再到智能化業(yè)務(wù)的應(yīng)用閉環(huán)。

快速構(gòu)建和管理知識圖譜

“智語”能夠基于行業(yè)大數(shù)據(jù)快速構(gòu)建和管理知識圖譜，具體包括：動態(tài)本體智能構(gòu)建工具：基于信息抽取、關(guān)系發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)聚合、短標(biāo)題生成等技術(shù)，自動提煉知識概念及層次關(guān)系，輔助人工實現(xiàn)快速建模，動態(tài)跟蹤本體語義變化，并主要對標(biāo)開源本體構(gòu)建工具Protégé。知識圖譜構(gòu)建工具：以NLP技術(shù)為基礎(chǔ)，通過優(yōu)化提升實體識別、關(guān)系及事件自動抽取、實體消岐與對齊、屬性抽取與消岐對齊、融合與推理等技術(shù)，為各種行業(yè)知識圖譜應(yīng)用提供自動構(gòu)建服務(wù)。尤其是事件分析方面，研發(fā)了獨具特色的事件分析與挖掘工具，并主要對標(biāo)全球事件庫Gdelt。

多模態(tài)融合的深度語義匹配

“智語”可與拓爾思自主研發(fā)的視頻檢索系統(tǒng)配合使用，實現(xiàn)圖像與文本的多模態(tài)融合的深度語義匹配。具體包括： 1）基于深度學(xué)習(xí)、NLP、圖像處理等技術(shù)，應(yīng)用Bert、GCN、Resnet等算法模型，對文本及視頻建立深度語義索引，實現(xiàn)了OCR識別、以圖搜文、以文搜圖等功能，實現(xiàn)圖像與文本之間的跨模態(tài)語義檢索。 2）提供深度語義索引的高效編碼與索引計算技術(shù)，實現(xiàn)知識圖譜與深度語義索引的融合。提供基于深度語義索引并融合知識圖譜的新一代語義檢索服務(wù)，進(jìn)一步提升語義檢索效果。

提升多語言分析質(zhì)量，更好服務(wù)于多語言信息處理應(yīng)用

“智語”在多語言分析技術(shù)方面取得了長足的進(jìn)展，支持常用多語種及特定小語種的分析技術(shù)，實現(xiàn)實體識別、信息抽取、語義計算、機器翻譯等功能，有效地提升多語言分析的質(zhì)量，更好地服務(wù)于多語言信息處理應(yīng)用。

應(yīng)用場景

南方電網(wǎng)：人工智能平臺+NLP AI組件，賦能自有AI開發(fā)

中國日報：多模態(tài)AI交互的智能問答機器人

國家知識產(chǎn)權(quán)局：多模態(tài)特征編碼與深度語義比對，提升專利申請質(zhì)量

TRS CKM V9為南方電網(wǎng)提供基于深度學(xué)習(xí)框架的NLP多模型訓(xùn)練工具，和一站式模型訓(xùn)練及研發(fā)能力，解決了南方電網(wǎng)以往人工智能應(yīng)用算力資源缺乏、算法積累不足、數(shù)據(jù)樣本分散等問題。建設(shè)內(nèi)容主要包括，應(yīng)用數(shù)十個核心NLP組件提供智能數(shù)據(jù)分析服務(wù)；構(gòu)建面向電力行業(yè)的語義模型定制優(yōu)化平臺，通過智能數(shù)據(jù)標(biāo)注工具構(gòu)建自有的行業(yè)標(biāo)注數(shù)據(jù)和NLP模型智能訓(xùn)練服務(wù)實現(xiàn)自有AI模型的開發(fā)。

項目基于已有的政務(wù)大數(shù)據(jù)平臺的資源和成果，設(shè)計交互服務(wù)場景，通過引入人工智能技術(shù)，主動感知用戶需求；基于語音、圖像和文本的智能識別，以及智能語義分析技術(shù)實現(xiàn)多種政務(wù)服務(wù)交互方式，進(jìn)一步提高政府信息化服務(wù)工作效率，加快推進(jìn)對外政務(wù)服務(wù)體系建設(shè)。建設(shè)內(nèi)容主要包括：政務(wù)服務(wù)場景設(shè)計、數(shù)據(jù)資源整合和補充、政務(wù)服務(wù)知識庫建設(shè)、政務(wù)服務(wù)智能分析引擎建設(shè)、政務(wù)服務(wù)應(yīng)用開發(fā)和集成、智能問答模型構(gòu)建及訓(xùn)練等。

為解決專利申請中存在的惡意抄襲、低質(zhì)量申請等問題，提高專利審查質(zhì)量和公信度，國家知識產(chǎn)權(quán)局上線了機檢報告推送項目，在審查員介入審查階段之前，應(yīng)用智能分析技術(shù)自動發(fā)現(xiàn)存在明顯瑕疵的專利，并自動推送給審查員。該項目采用語義智能技術(shù)，具體包括深度文本相似度計算、圖像特征檢索、以文搜圖等功能，通過機器自動比對，識別不具備新穎性的專利申請，并生成機器檢索報告，有效地提升專利申請質(zhì)量。系統(tǒng)每年處理發(fā)明和實用新型申請300萬件，約5%專利被識別為抄襲，涉嫌抄襲申請識別準(zhǔn)確率超過99%。