应用场景
1）自动结构化数据
应用于深度挖掘文本、音视频、图像、办公文件中的高频词、人物、价格、甲乙方、指标参数、时间、地名、企业名称、专有名词、主题、热点、话题、正负面情感等，自动对其打上数据标签等功能，将企业原有历史沉淀海量无序的内容结构化处理，实现更精准的检索、分类、搜索、推荐能力。系统标签覆盖上百个大类、过万个小类，通用场景主题标签600+，行业关键词标签百万级。同时提供模型训练工具，边标边训练可进一步降低成本。
2）文档智能比对
依托OCR、自然语言处理、知识图谱等技术，在合同处理场景提供交易签订、合同审查、合同归档管理等应用服务；目前支持扫描件、Word、PDF等多种文档格式，能自动抽取文档的关键信息、对比文档之间的差异、审核文档潜在风险、识别提取文档中的表格。现已广泛应用于金融、制造、通信、法律、审计、媒体、银行、政府等多种文字密集型行业，赋能企业文档流程化、自动化、智能化处理。
3）内容合规审核
支持涉黄、涉政、暴恐、辱骂、广告、灌水以及自定义合规审核，运用接视频解码、自然语言处理、图像识别、语音识别、标点恢复等多项目技术完美的结合，可以很方便的将网页、文件、文本、声音、图像中的文本内进行抽取与自动识别。采用线上大量无监督训练语料，对文本内容进行安全分类。支持用户自定义标签提供训练、评估工具，可快速完成模型的调研和训练。
4）人岗精准匹配
基于大数据及机器学习建模。自动快速，抽取候选人信息，对企业用户的筛选要求进行深层理解，给企业HR推送合适的候选人。并对简历进行关键信息提取，构建人才画像，匹配精准岗位，协助HR完成招聘流程，提升工作效率。
5）热线电话分析
针对政府、企业等热线电话场景，提供语音数据做智能降噪，并借助NLP多种技术能力组合，实现表单填写、信息检索、工单分类等任务，形成有效对话文本，并且自动填写表单，实时推荐工作人员问题的答案、检索结果，强化客服人员处理能力，提升用户满意度。
6）地址自动修复
精准提取文本中缺失地址信息以及抽取特征性的地址信息，并按省、市、区、街道、详细地址的格式结构化输出，通过自然语言处理辅助地址识别，生成标准规范的结构化信息，大幅提升辖区内政府、公安、执法、企业效率。
7）评论观点抽取
将网络评论、商品评价、客服电话中的信息快速建立正负面评论观点，针对企业服务或产品的用户评论场景，帮助企业精准、全面地理解用户想法，快速构建基于评论的数据分析系统，提供自动分析评论观点等功能，支持产品优化和营销决策，同时辅助用户进行消费决策。
8）自动会议记录
通过语音识别技术，可以将发言人的原话准确无误地转换为文字，减少人为的听写错误。采用语音转文字技术可以实现实时转换，确保记录的完整性。
9）合同自动抽取
适用多样化合同文本，通过自然语言处理、深度学习算法技术，对合同文本如客户名称、金额、签约时间、履约条款、产权主体等信息结构化抽取。
10）招标自动抽取
智能化完成招标文件解析，自动化抽取采购单位、项目名称、项目编号、采购时间、招标金额、招标主体、标的等字段的抽取，辅助投标文件复查，提升中标率。
11）法律文书抽取
抽取司法裁判文书中事实认定的实体，例如：原告，被告，法庭，开庭时间，案由，案件编号。同时用户可以自定义抽取的范围(schema),例如：事发地点，律师，审判长。
12）简历自动抽取
简历信息抽取目前标注类别包括：姓名、出生年月、性别、电话、最高学历、籍贯、落户市县、政治面貌、毕业院校、工作单位、工作内容、职务、项目名称、项目责任、学位、毕业时间、工作时间、项目时间共18个字段。
13）文字转语音
基于业界领先的深度神经网络技术，提供高度拟人、流畅自然的语音合成服务，让您的应用、设备开口说话，更具个性。
14）以图搜图
根据图像搜索视频是指通过图像识别技术，在视频内容中搜索与图像相关的内容。这种技术可以帮助用户快速找到他们感兴趣的图像和视频，并从中获取更多信息。
15）自动翻译(支持99种语言)
通过一个简单的API调用，构建应用程序、网站、工具或任何需要多语言支持的解决方案，其完全使用attention机制来实现序列到序列的建模，具有计算复杂度小、并行度高、容易学习长程依赖等优势。
16 ）多层级多标签文本分类
自动分析出含有两个或两个以上的类别，多个类别具有不相互排斥的属性。例如，新闻一篇文本具有 事件分类 、行业分类 和 文章分类 三个标签。
17 ）命名实体识别
识别文本中具有特定意义词(实体),主要包括人名、地名、机构名、专有名词等，识别标签分类已达到91种，例如:人物类实体、组织机构类、位置方位、医药学术语、人物概念、医疗卫生机构，等。
18 ）地址自动补全
对输入地址缺失的行政区划以及路名路号进行补全，并且将对输入的地址进行结构化解析，将一整段长地址按照省，市，区，路，街，最终精确到POI来进行结构化分解。
19 ）中心思想&主题抽取
用户输入多短文本，系统将会把一段或多段文字内容中心思想自动计算抽取，可以使用到舆情系统中的事件分析，例如，自动分析某一天不同时间段网络舆论中网民的主要观点。
19 ）文本自动摘要
利用人工智能算法，自动抽取文本中的关键信息并生成指定长度的文本摘要。可用于新闻标题生成、科技文献摘要生成和商品评论摘要等。用户还可以设定摘要生成比例。
20 ）相似文章合并
用户输入一段短文本内容，将会对与多个相似文本比对，并且会根据相似度进行排序，用户也可以在引擎中自定义目标数据库。
21 ）企业级私域GPT
基于GPT大语言模型可以让用户上传自己专属的知识库，用户可建立离线运行的本地知识库问用系统，打造用户自己专属的GPT智能对话机器人。
22 ）高频词提取
通过对文本内容进行深度分析，提取出文本内容中的关键信息，为用户实现诸如新闻内容关键词自动提取、评论关键词提取等提供基础服务。
23）文本自动纠错
识别文本中有错误的片段，进行错误提示并给出正确的建议文本内容，支持用户自定义文本内容纠错。
24）图像识别
识别动物、植物、商品、建筑、风景、动漫、食物、公众人物等10万个常见物体及场景，适用于图像检索、图像检测等图像处理中的多个应用领域。
25）光学字符/OCR识别
通过领先的深度学习技术，对各种表格，图片，文档、证件、面单等多种通用场景进行快速、精准的检测和识别，支持简体中文/繁体中文/英文/数字/西欧主流语言/东欧主流语言等共52种语言，同时支持印刷体、手写体、倾斜、折叠、旋转等。
26）文字数字验证码识别
验证码秒级返回，人工智能自我学习自我完善识别系统字符，告别低效人力获取验证码，可通过API接口获取验证码识别结果。
27）滑块验证码识别
滑块验证码破解通常涉及编写自动化脚本，模拟用户拖动滑块的行为，告别低效人力获取验证码，可通过API接口获取验证码识别结果。
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目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。
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