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行业痛点及需求

内容智能分发的精准率不高

用户偏好难以把握，企业无法个性化地提供符合用户其当下关注点、兴趣点的内容，导致内容智能分发的匹配精准度不高

用户搜索内容的结果匹配度差

用户对时下的热点内容进行搜索查看时，搜索词的错输和搜索内容的排序不佳容易导致重复查询造成用户流失

人工处理媒体内容效率低

媒体行业单靠人工进行大量的内容阅读从而为内容打标签并实现归类处理，效率不高且可持续性低

个性化推荐提升内容点击率

针对具有时效性的内容，达观向用户适时推送最新消息，满足用户对新闻动态的关注和把握，同时根据用户的内容偏好实现精准推送，并借助多样性的内容推荐拓展用户阅读视野

提高用户搜索媒体内容的满意度

媒体行业每天产生海量内容，用户通过搜索热点事件的相关信息来提高查看速度，达观搜索智能理解用户输入的内容为其快速定位目标搜索内容，同时通过搜索联想为用户关联更多相关内容

机器阅读助力企业快速处理

达观自然语言处理技术通过对媒体内容的高效分析，解决媒体行业人工打标签的低效处理方式，实现内容标签化处理速度百倍增加，并可根据媒体行业的分类需求实现内容自动精确归类

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