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行业痛点及需求

科技企业甚至是大型企业的电子文档资料仍依靠人工手段来进行核心内容的语义提取和文本分类，因人工操作的不可持续性导致工作效率低但成本高

企业系统日志、文档资料通常默认时间排序，员工搜索目标信息时常出现因搜索词误输导致用户搜索意图难以识别的情况，造成搜索无结果

用户在资料库中查阅一篇文档资料时，与之有关联度的文档不能被准确推荐，导致文档库使用效率低且有价值的文档利用率不足

达观文本挖掘系统基于自然语言处理和机器学习技术，针对企业收集到的用户咨询信息智能提取核心关键词构建自动化的问答系统，降低人工回复成本，根据企业的文档资料提取重要词语构造知识图谱，实现文档快速理解

通过对员工在邮件系统、文档资料库、日志系统等不同搜索场景下的搜索词自动纠错、搜索提示等服务改善员工搜索效率，并借助知识图谱识别查询中的概念及其属性，依重要性为员工展开搜索结果

根据企业员工所查看的文档内容和数据资料，达观通过分析文档标题和内容的语义，为员工提供与之相关的文档资料，帮助员工高效查阅并了解同一主题的文档资料

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