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產品中心
結合輿情特點與客戶需求,我們研發了全面而針對性強的輿情產品線,包括輿情監測平臺、微博監測系統、微博營銷工具系統、境外輿情監測系統、紅麥輿情手機客戶端等一系列輿情產品,并支持產品的個性化定制,以更好的滿足客戶需求。
核心技術
紅麥軟件在輿情領域有多年的研發經驗,具備業內領先的技術,核心技術包括全文檢索技術、語義分析技術、機器學習技術、自動分類技術等。

全文檢索

全文檢索是對海量文本數據進行檢索的重要而基礎的技術手段。

全文檢索技術是紅麥軟件挾多年積累的中文信息處理的技術精華,以多年信息檢索經驗為基礎,融合最新的人工智能、信息檢索、數據挖掘的研究成果,用以幫助用戶解決海量信息的智能檢索。具備字詞混合索引模型,分段索引技術,擴展布爾檢索等特點。

機器學習

通過機器學習技術,不斷提高系統情感判斷準確度。

紅麥軟件研發出擁有自主知識產權的具備機器學習能力的情感訓練系統。通過系統自動判斷的輿情的準確度可以達到60-70%,通過情感訓練后準確度可以達到80%以上,對系統訓練越多,準確度就越高。紅麥軟件最早服務的部分客戶系統自動判斷的準確度可以達到95%以上。

語義分析

對海量的、非結構化的信息進行搜集、抽取、歸類、索引。

紅麥軟件研發出一套先進的中文自然語言處理引擎(包括:中文智能分詞、語義分析算法、自動化學習機制,從海量數據中為用戶自動提供精準匹配出的用戶需求內容。紅麥語義分析具有獨創的高精度中文智能分詞技術,基于詞匯化概率模型的語義分析技術,基于自學習機制的統計系統。

文本挖掘

文本挖掘技術可從文本信息中發現隱含信息,進行知識獲取。

紅麥文本挖掘技術可挖掘文本的特征信息,包括關鍵詞(高頻詞)提取、術語(詞組、短語)提取、基于模板的信息抽取、基于語義詞典的概念轉換、基于淺層句法分析的語法特征提取、基于淺層語義分析的語義特征提取、基于文本分類的文本類別信息獲取等操作。

自動分類

自動分類包括基于學習的自動分類和基于規則的自動分類。

紅麥自動分類技術將基于學習的自動分類與基于規則的自動分類有機地結合起來。在基于學習的自動分類方面采用文檔向量空間模型與分類算法的概率統計模型。紅麥軟件的自動分類技術具有領先的速度與準確性??墑迪侄孕攣?、論壇、博客等內容的自動分類,大大減少手工勞動的工作量,提高處理的準確性。

話題追蹤

話題追蹤是指在信息來源中追蹤那些與目標話題相關的信息

紅麥話題追蹤技術采用了最新的國際研究成果,引入新的特征抽取算法,是結合我們在中文信息處理方面的優勢而實現的核心技術,它對中英文文章均具有很好實用性能。實際應用系統中,可實現對互聯網熱點事件的快速識別與追蹤、輔助進行專題報道、關聯資料整理等。

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