企業面臨的痛點和挑戰
標簽是用來標志產品目標和分類或內容的關鍵字詞，是便于自己和他人查找和定位目標的便捷工具。
下面我們通過幾段業務調研，了解一下目前標簽應用的現狀
綜上反饋，我們得知：面對大量資訊數據，用戶亟需一套“智能化”平臺，來幫助實現信息的自動分類、打標。只有擁有數據的智能化處理能力，“大數據”才能真正地解放人力，體現它的價值。
打標、分類是達觀智能文本分析系統的一個小小應用，目前已經在金融資訊標簽、政策分析標簽、資訊輿情標簽、運營商工單分析標簽、生產制造業輿情標簽、研報分析標簽、論壇/評論輿情分析等場景有非常豐富的項目案例，更有智能文檔抽取、文檔糾錯、文本審核、智能搜索、智能推薦、智能輿情、知識圖譜以及RPA等豐富的產品組合，為企業文本智能化辦公保駕護航。
達觀智能文本分析系統，能根據各行業用戶特點，構建多行業專屬語義模型，對海量數據進行規?；牟杉?對接、有效清洗、融合；自研的融合型NLP算法，更是能對復雜的行業信息和用戶行為數據進行字詞級、句法級、篇章級的文本分析處理，有效得到相關事件標簽、情感標簽、產業標簽、行業分類標簽、地域標簽等等。在信息發現、分析、挖掘過程中，保證高準確度的前提下，極大地降低人工成本，文本分析效率相對于人工提升近百倍！
那么，如何從0-1助力企業構建自己的智能標簽系統呢？
達觀團隊會根據用戶的需求，在熟悉產業劃分體系的背景下，利用以往項目經驗結合聚類算法，幫助客戶從龐大的一級宏觀指標拆分到一級、二級標簽直至具體全面的末級細顆粒度標簽，從而制定出一套科學的符合客戶需求的個性化標簽體系，流程效果如：
圖 標題體系構建流程
在NLP領域，沒有百分百精確的模型，只有制定專業、合理的標簽規劃，在執行期間詳細記錄已發生的badcase，通過分析問題，找到優化標簽體系和算法模型的方法，一般三輪優化之后，標簽效果就能有非常明顯的提升。
圖 PDCA標簽優化機制
達觀智能文本分析系統一站搞定：構建標簽體系→標注標簽樣本→模型訓練→模型調優→模型評估→模型上線。下面我們通過幾張產品頁面截圖簡單了解一下：
圖 智能標簽系統流程
圖 預置多套成熟行業標簽模型
圖 豐富、可配的標簽抽取方案
圖 便捷的在線標注、抽取、審核界面
圖 一鍵自學習機制，模型不斷迭代
在以往的落地項目中，標簽的查全率、準確率都達到了90%以上。
