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自然语言处理

自然语言处理

  • 27个NLP模块
    独家自主研发、自主产权及专利的27个NLP模块,包含了业内最先进的SOTA算法和预训练模型。拥有业内最完整的面向工业环境的NLP模型和语料积累,结合语言学知识,独家分别针对对话(口语、短文本)和长文本的特点开发了语言模型和上下文理解模型,并且在业界常见的BERT、RoBERTa、XLNet等模型基础上进行模型压缩,训练和推理成本降低50X,解决了大规模深度学习模型落地困难的问题。
  • 支持多国语言
    支持世界主要语言,积累了成熟丰富的简繁中文、英文、日文等语言的NLP能力,轻松应对全球化市场的挑战。
  • 自主学习,行业积累
    能够通过不断的反馈自动的积累和进行模型调优。经过大量的训练调优和语言学家的行业语言学经验,在6大行业提供成熟的行业模型,通过行业的知识和语言模型赋能行业AI解决方案,开盒即用。

知识工程

  • 自动化知识工程
    拥有基于非监督学习的挖掘知识、构建知识图谱和Ontology的能力。通过对大规模的数据进行挖掘分析,并应用积累的行业知识和NLP能力,可以将传统的人力为主的知识工程流程自动化,极大程度提升构建图谱的效率,降低构建图谱的门槛。
  • 异构数据处理和应用
    能够分析和处理大规模的异构数据,对结构化和非结构化数据进行解析、分类、预测、聚类、分析,支持智能搜索、智能推荐、智能预测等应用,解决风控、反欺诈、异常发现、预测报警、根因分析等业务问题。
  • 企业流程自动化
    通过AI+RPA,实现智能业务流程自动化,将复杂繁琐的业务流程交给机器处理。通过流程编辑器,快速构建一个业务流程自动化任务,可以引用数千种成熟的行业AI模型,极大降低开发门槛。
知识工程
深度学习

深度学习

  • AutoML
    通过自动神经网络架构搜索(NAS)进行神经网络架构和参数自动优化,实现自动模型选择和模型调优,无需人工参数优化。结合多模型自动ensemble和超参数优化能力,寻找最优的模型组合,降低结构化风险,最大化发挥数据的效用。
  • 机器学习平台
    机器学习平台结合模型管理、AutoML能力、异构计算平台分布式计算能力,提供全面的模型训练、推理服务。完善的数据运营平台,拥有自动扩写、自动数据冲突检、数据质检、标注、数据优化等能力。
  • 强化学习和非监督学习
    通过强化学习和非监督学习,实现对大规模数据的挖掘和基于业务规则的自动策略学习,通过大量进行策略模拟和通过在海量数据进行知识提炼,自动的发现知识,找到最优商业策略。

智能语音技术

  • 自研ASR/TTS
    完全自研的ASR/TTS模型,结合自主收集训练的数据和SOTA的语音识别算法,以及业内最优的行业NLU能力语言模型,针对不同业务场景,优化模型性能。拥有完整的训练平台,可以支持完全的针对垂直领域自定义训练。
  • 全双工语音媒体控制
    支持全双工媒体控制,支持双向沟通时需要的沉默、打断等语音能力。
  • 多模态情绪识别
    基于语音情绪和文本情绪识别,精准判断用户情绪状态。
智能语音技术
多模态情感计算

多模态情感计算

  • 图像情绪识别
    人脸微表情、情绪识别,情感考勤,肢体动作识别
  • 语音情绪识别
    语音情绪、声纹识别
  • 多模态情绪识别
    基于人脸表情、语音和语义的情绪识别,精准进行情感状态的判断

文本数据中台

  • 文本分析
    文本比对、文本解析、文本查重、文本纠错、文本批改、智能写作
  • 语义搜索
    利用深度学习和NLP能力,精准实现对用户意图的理解和对内容的匹配。通过将非结构化文本进行向量空间表征,与大数据结合,产生能够理解语义的检索排序。
  • 用户画像和推荐
    结合通过异构数据挖掘提炼的用户画像和知识图谱的推理能力,对复杂的用户业务场景进行识别和推理,准确判断用户实际需求,实现精准推荐。
文本数据中台