本项目基本打通了现有的知识管理、知识抽取、知识应用(咨询问答和回访)的技术链。未来产品方向将凝练出整个项目的应用市场,形成以下三类产品:智能问答子系统,通过企业的客服功能,为企业内部员工和客户提供快速的大规模知识网络检索服务,并支持上下文语义的多轮对话服务,提升企业的开放知识的检索和更加友善的个性化多轮问答服务文本智能分析子系统,支持对文本内容的精准分词,智能判断词汇对应的词性。智能识别文本中包含的命名实体信息,包括人名、地名、时间、金额、机构名等。根据文本内容包含的语义信息,自动完成文本分类。自动识别文本中具有代表性的关键词,作为文本标签。
实现更多政务服务事项网上办、掌上办、一次办,持续提升“一网通办”“异地可办”“跨省通办”等在线服务水平。随着我国政府治理精准化、公共服务便捷化、基础设施集约化水平越来越高,我国电子政务市场将在较长时间内保持较平稳增长,目前国内出现的智能政务系统批分流程与文档管理、智能问答功能不是集成在一个平台上,且大多开发投入大、跨度时间长、可复制性低,本团队提供的文本管理、智能问答、文本审核系统、文件批分采用通用知识抽取和智能技术,每个项目之间的技术复用度高、开发人员成本比其他公司的低一倍。
张博士团队一直致力于为企业和政策主管部门提供基于智能化技术的高效政策管理和智能咨询服务。政策咨询者通过微信、网页等终端程序访问智能咨询问答子系统。集成了文字和语音等多种询问方式,并将找到的政策细节反馈给咨询者。先后获得苏州市计算机协会科学发明奖、苏州市人工智能学会人工智能企业家奖、中国大学生智能设计竞赛“基于强化学习的竞赛决策系统研发”等奖项。
评价单位:“科创中国”工业互联网产业科技服务团 (中国计算机学会)
评价时间:2022-11-08
综合评价
该项目团队比较成熟,具有较好的团队管理、技术创新、成果转化以及产业化经验,团队年龄结构合理,具有很好的后期拓展能力。
该成果作为残自然语言处理的实际产业化场景,具有较好的技术与场景契合度,产业化难度比较低,实际应用价值高。
政策管理是我国OA成熟话后的下一个新的目标,尤其是在新基建的时候,市场前景比较良好。
因此建议进行推广。
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