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科技达人说解读自然语言处理平台商业化趋势，12个国内外头部案例( 三 )


腾讯知文自然语言处理平台
腾讯知文自然语言处理平台的初衷是试图打造服务于企业内部的智能问答平台 ， 随着自然语言处理技术的逐步成熟 ， 该平台也开始兼容更多模块 。 目前 ， 腾讯知文平台具有三层架构 ， 由下至上分别为：基础会话模块 ， 分析用户闲聊、以及用户间的情感联系分析；问答系统模块 ， 提供智能搜索以及所需的会话模型；任务导向型会话模块 ， 包括词槽填充、多轮对话以及对话管理 。 上述模块与架构让腾讯知文具备了从基础到高级的智能文本处理能力 ， 可广泛应用于多行业以及领域针对用户评论情感分析、资讯热点挖掘、电话投诉分析等场景的需求 。 该平台已被应用于 ， 通讯、金融、文体娱乐等多个行业 ， 并与多家全球500强企业展开合作 。
中国银行利用腾讯知文平台构建了支持电子渠道和电话渠道全系列的智能客服系统 。 该系统由全媒体坐席平台、运营监控、多媒体接入与统一路由、智能工单、智能门户、智能知识库、客户之声等模块组成 ， 将手机银行、电话银行等服务功能整合 。 基于腾讯知文平台本身的技术优势 ， 对于语音、文本及视频信息进行智能处理等项服务 ， 开发基于自然语言识别的服务机器人 ， 并与平安金服提供的智能知识库结合 ， 为打造下一代虚拟银行、远程银行打下基础 。 自动服务机器人在平安银行营业厅投产后 ， 有效的替代了繁琐的人工服务 ， 方便顾客自动办理 。
云知声智能开放平台
云知声的智能开放平台 ， 从物联网数据出发 ， 逐步构建了符合自身用户群特点的自然语言处理开放平台 。 该平台高度集成语音识别、自然语言理解、语音合成等技术 ， 以深度学习、超级计算和认知计算为基础 ， 构建其完整的AI体系 ， 并可有效服务物联网领域的多项应用 。 目前 ， 云知声依靠其平台优势 ， 打造基于智能开放平台的语音互动机器人服务于多个场景 ， 包括智能医疗、智能车载、智能教育等 。 除此之外 ， 云知声推出通用行业服务机器人 ， 除依赖本身平台的自然语言处理技术外 ， 结合仿生肢体及视觉图形技术 ， 应用于零售营销、餐饮住宿、金融、交通出行等行业中更细化的垂直领域 。 对于不同行业用户更加客制化的要求 ， 云知声开放平台借助其与计算平台的计算能力和移动互联网技术 ， 能够实现用户与设备之间更紧密智能的人机交互 ， 帮助传统行业实现的联网化 。
云知声为儿童早教公司所开发的教育机器人“聪聪”整合了云知声智能开放平台云因识别模块以及人机交互技术 。 现阶段 ， 聪聪可以实现声纹+人脸认主、声源定位+人脸跟随 ， 情感分析等功能 ， 实现更个性化的人机交互 。 同时 ， 聪聪还依托平台的KEROS2.0系统可实现读书互动、识物互动、口语学习等高难度自然语言处理应用任务 。
武汉烽火普天ImageQ大数据语义分析应用平台
烽火普天推出的ImageQ互联网大数据语义分析应用平台专注中文自然语言处理和深度学习技术 。 其基于上述技术所构建的文本信息要素提取模块与数据挖掘模块 ， 可适应多个行业的文本数据情报挖掘分析任务 。 由于武汉烽火普天的客户多为党政机关和国企 ， 所以其ImageQ平台的发展策略在注重自然语言处理模块构建的同时 ， 更着重于信息安全与可靠性验证相关技术的发展 。 目前 ， ImageQ平台的合作伙伴已覆盖中国超过半数的地区党媒 ， 主要关注于舆情演练和媒体数据挖掘场景 。 与此同时 ， 由于该平台的安全性 ， 公共安全与安防领域的落地案例也与日俱增 。
在安防领域 ， 公安系统非结构化数据占比高且传统侦防工作高度依赖人工 ， 案例由大量的文字描述构成 ， 为了获取关键线索 ， 不得不依靠人工检阅海量案卷数据 。 ImageQ通过挖掘业务过程中产生的非结构化文档数据中案件要素、特征及线索 ， 从过去的案件语料中提取语义要素 ， 然后进行语义关联 ， 在进行深度挖掘便可应用在刑侦情报中 ， 同时结合公安系统的大数据数据库 ， 为侦查人员提供智能的分析手段 。 此类解决方案已经在湖北公安 ， 湖南公安等多个省级公安系统得到了落地 。


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