企業(yè)面臨的痛點(diǎn)和挑戰(zhàn)
標(biāo)簽是用來標(biāo)志產(chǎn)品目標(biāo)和分類或內(nèi)容的關(guān)鍵字詞，是便于自己和他人查找和定位目標(biāo)的便捷工具。
下面我們通過幾段業(yè)務(wù)調(diào)研，了解一下目前標(biāo)簽應(yīng)用的現(xiàn)狀
綜上反饋，我們得知：面對(duì)大量資訊數(shù)據(jù)，用戶亟需一套“智能化”平臺(tái)，來幫助實(shí)現(xiàn)信息的自動(dòng)分類、打標(biāo)。只有擁有數(shù)據(jù)的智能化處理能力，“大數(shù)據(jù)”才能真正地解放人力，體現(xiàn)它的價(jià)值。
達(dá)觀產(chǎn)品助力企業(yè)解決具體問題
打標(biāo)、分類是達(dá)觀智能文本分析系統(tǒng)的一個(gè)小小應(yīng)用，目前已經(jīng)在金融資訊標(biāo)簽、政策分析標(biāo)簽、資訊輿情標(biāo)簽、運(yùn)營(yíng)商工單分析標(biāo)簽、生產(chǎn)制造業(yè)輿情標(biāo)簽、研報(bào)分析標(biāo)簽、論壇/評(píng)論輿情分析等場(chǎng)景有非常豐富的項(xiàng)目案例，更有智能文檔抽取、文檔糾錯(cuò)、文本審核、智能搜索、智能推薦、智能輿情、知識(shí)圖譜以及RPA等豐富的產(chǎn)品組合，為企業(yè)文本智能化辦公保駕護(hù)航。
達(dá)觀智能文本分析系統(tǒng)，能根據(jù)各行業(yè)用戶特點(diǎn)，構(gòu)建多行業(yè)專屬語(yǔ)義模型，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)?；牟杉?對(duì)接、有效清洗、融合；自研的融合型NLP算法，更是能對(duì)復(fù)雜的行業(yè)信息和用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行字詞級(jí)、句法級(jí)、篇章級(jí)的文本分析處理，有效得到相關(guān)事件標(biāo)簽、情感標(biāo)簽、產(chǎn)業(yè)標(biāo)簽、行業(yè)分類標(biāo)簽、地域標(biāo)簽等等。在信息發(fā)現(xiàn)、分析、挖掘過程中，保證高準(zhǔn)確度的前提下，極大地降低人工成本，文本分析效率相對(duì)于人工提升近百倍！
那么，如何從0-1助力企業(yè)構(gòu)建自己的智能標(biāo)簽系統(tǒng)呢？
達(dá)觀團(tuán)隊(duì)會(huì)根據(jù)用戶的需求，在熟悉產(chǎn)業(yè)劃分體系的背景下，利用以往項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)結(jié)合聚類算法，幫助客戶從龐大的一級(jí)宏觀指標(biāo)拆分到一級(jí)、二級(jí)標(biāo)簽直至具體全面的末級(jí)細(xì)顆粒度標(biāo)簽，從而制定出一套科學(xué)的符合客戶需求的個(gè)性化標(biāo)簽體系，流程效果如：
圖 標(biāo)題體系構(gòu)建流程
2、PDCA標(biāo)簽優(yōu)化機(jī)制
在NLP領(lǐng)域，沒有百分百精確的模型，只有制定專業(yè)、合理的標(biāo)簽規(guī)劃，在執(zhí)行期間詳細(xì)記錄已發(fā)生的badcase，通過分析問題，找到優(yōu)化標(biāo)簽體系和算法模型的方法，一般三輪優(yōu)化之后，標(biāo)簽效果就能有非常明顯的提升。
圖 PDCA標(biāo)簽優(yōu)化機(jī)制
達(dá)觀智能文本分析系統(tǒng)一站搞定：構(gòu)建標(biāo)簽體系→標(biāo)注標(biāo)簽樣本→模型訓(xùn)練→模型調(diào)優(yōu)→模型評(píng)估→模型上線。下面我們通過幾張產(chǎn)品頁(yè)面截圖簡(jiǎn)單了解一下：
圖 智能標(biāo)簽系統(tǒng)流程
圖 預(yù)置多套成熟行業(yè)標(biāo)簽?zāi)Ｐ?/strong>
圖 豐富、可配的標(biāo)簽抽取方案
圖 便捷的在線標(biāo)注、抽取、審核界面
圖 一鍵自學(xué)習(xí)機(jī)制，模型不斷迭代
在以往的落地項(xiàng)目中，標(biāo)簽的查全率、準(zhǔn)確率都達(dá)到了90%以上。
