情感智能

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。

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。

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。