1、自然语言处理技术提升,语义提取重组技术。
2、事件分析建模,数学建模,预测建模。
3、关键词,短句的提取 ,文本的概况生成
4、信访热点事件聚类分析提取
5、中文新闻稿件日常用语、专业术语、政策性表述、法律文书表述内容自动纠错技术
目前公司通过智能辅助,将人工智能技术与信访业务相融合,已经实现信访业务受理办理智能化,带来的信访件编写、信访人咨询、信访人指引、信访工作辅助、信访件摘要、信访法治化等全新应用体验,让信访事项办理更规范、更准确、更快捷,进一步提升信访工作的质量和效率。
在计算机科学、互联网技术与人工智能应用的促进下,计算性能和存储能力不断提高,模拟人脑神经网络工作方式的深度学习技术逐渐从理论走向实际。信访业务非常适合应用传统自然语言处理与深度学习技术,释放简单重复工作所占据的大量生产力,为信访业务办理赋能。但是传统自然语言处理技术基于人类总结的规则对文本进行分析,这种技术方案虽然处理效率高,但最终效果不够智能化,其原因有两点:一方面最终用户形成的文字内容往往不能严格的匹配规则;另一方面新的规则伴随社会发展而产生,使规则的发现与维护工作相对滞后且成本高昂。
公司目前研发人员48人,从事信访研究的专有技术人员20多人,每年的研发投入高达400多万,后继的研发可以保证人员和资金的投入。
技术领域 | 软件,电子信息,软件,计算机辅助设计与辅助工程管理软件 | 需求类型 | 关键技术研发 | 有效期至 | 2024-10-12 |
合作方式 | 合作开发 | 需求来源 | | 所在地区 | |