达观智能文本分析系统，赋能企业大数据加工处理

企业面临的痛点和挑战

标签是用来标志产品目标和分类或内容的关键字词，是便于自己和他人查找和定位目标的便捷工具。

下面我们通过几段业务调研，了解一下目前标签应用的现状

综上反馈，我们得知：面对大量资讯数据，用户亟需一套“智能化”平台，来帮助实现信息的自动分类、打标。只有拥有数据的智能化处理能力，“大数据”才能真正地解放人力，体现它的价值。

达观产品助力企业解决具体问题

打标、分类是达观智能文本分析系统的一个小小应用，目前已经在金融资讯标签、政策分析标签、资讯舆情标签、运营商工单分析标签、生产制造业舆情标签、研报分析标签、论坛/评论舆情分析等场景有非常丰富的项目案例，更有智能文档抽取、文档纠错、文本审核、智能搜索、智能推荐、智能舆情、知识图谱以及RPA等丰富的产品组合，为企业文本智能化办公保驾护航。

达观智能文本分析系统，能根据各行业用户特点，构建多行业专属语义模型，对海量数据进行规模化的采集/对接、有效清洗、融合；自研的融合型NLP算法，更是能对复杂的行业信息和用户行为数据进行字词级、句法级、篇章级的文本分析处理，有效得到相关事件标签、情感标签、产业标签、行业分类标签、地域标签等等。在信息发现、分析、挖掘过程中，保证高准确度的前提下，极大地降低人工成本，文本分析效率相对于人工提升近百倍！

那么，如何从0-1助力企业构建自己的智能标签系统呢？

1、制定科学的标签体系

达观团队会根据用户的需求，在熟悉产业划分体系的背景下，利用以往项目经验结合聚类算法，帮助客户从庞大的一级宏观指标拆分到一级、二级标签直至具体全面的末级细颗粒度标签，从而制定出一套科学的符合客户需求的个性化标签体系，流程效果如：

图 标题体系构建流程

2、PDCA标签优化机制

在NLP领域，没有百分百精确的模型，只有制定专业、合理的标签规划，在执行期间详细记录已发生的badcase，通过分析问题，找到优化标签体系和算法模型的方法，一般三轮优化之后，标签效果就能有非常明显的提升。

图 PDCA标签优化机制

3、专业智能标签工具

达观智能文本分析系统一站搞定：构建标签体系→标注标签样本→模型训练→模型调优→模型评估→模型上线。下面我们通过几张产品页面截图简单了解一下：

图 智能标签系统流程

图 预置多套成熟行业标签模型

图 丰富、可配的标签抽取方案

图 便捷的在线标注、抽取、审核界面

图 一键自学习机制，模型不断迭代

在以往的落地项目中，标签的查全率、准确率都达到了90%以上。