达观数据语义理解和自动标签平台软件-用户案例
某知名新媒体-标签提取和地域分类项目
项目信息：政治类知名新媒体，日增资讯数量超百万，报告新闻常年占据政治事实话题热榜
合作内容：1）标签提取：基于资讯标题和正文提取3~5个标签，将提取的标签放在APP首页进行展示，让用户通过阅读标签了解文章大致方向，同时将标签作为特征输入到智能推荐系统，提高推荐准确率；2）地域分类：通过分析资讯描述内容，提取出地域特征，精确到省市，例如：某偏资讯介绍的是浙江省杭州市信息
项目价值：高效分析文本数据，提取有价值的标签，提高数据丰富度，同时提高推荐准确率
政府监管机构-文本审核项目
项目信息：针对政府监管试点网站（某小说APP、某知名社区）的数据包和实时获取的信息进行审核，按照网络生态10类有害信息提供监管并及时提供发现的线索
合作内容：
1）集中攻克领导人违禁信息预警识别能力，查杀效果通过模型优化、词库扩充等方式进行有效提升
基于深度神经网络BI-LSTM进行端到端的实体关系挖掘，基于 自然语言处理 技术快速发现敏感词
2）通过机器学习技术提高泛化能力，保证训练模型、敏感词库、文本检测系统持续优化，提升效果
项目价值：充分利用自然语言处理、机器学习、深度学习等前沿的人工智能技术，与政府涉政领域管理要求、管理经验深度结合，共同开发优化涉政类信息智能学习模型，提高违规信息发现和研判分析能力
