智語（CKM）NLP平臺

目前，TRS DL- CKM V9已提供數十個功能組件、數百個調用接口，具備了較為完整的NLP服務能力，基于深度學習模型的應用效果顯著提升。新增功能主要包括：新增多語種實體識別、實體鏈接、句法分析、事件抽取、機器翻譯等功能接口。功能升級方面，新增了一批基于深度學習的接口，主要包括：自動分類、情感分析、文本糾錯、自動摘要、深度特征提取、短文本相似度、文本改寫等。并通過引入Bert等預訓練模型以及知識圖譜的融合等技術，應用效果比對應的機器學習接口均有不同程度的提升。

接口易用性與吞吐量大幅提升

TRS DL- CKM V9的接口由SOAP接口升級為RESTful接口，只需通過標準的HTTP客戶端即可調用，且自帶web版演示程序，安裝后即可通過瀏覽器進行測試和使用，方便用戶使用。新升級的Rest服務器接口性能有了較大提升，多并發吞吐量比V8版本平均提升50%以上。

快速實現行業化、個性化的人工智能模型開發和構建

作為構建在TRS智拓語義智能技術平臺上的核心組件，“智語”可以幫助用戶快速實現行業化、個性化的人工智能模型開發和構建。其自帶一批預訓練AI模型，包括基于BERT、GPT等預訓練模型，CNN、RNN、LSTM、Transformer、GCN等神經網絡模型……用戶可直接使用；若用戶需要基于自有數據進行AI模型的定制開發，還可利用“智拓”平臺中的智能數據標注服務來構建個性化數據標注集，使用“智拓”平臺中的模型訓練服務進行AI模型訓練，并將定制模型布署到TRS DL-CKM V9上運行。與智拓平臺的無縫集成，使”智語”具備了完整的NLP AI開發和服務能力。

實現知識驅動的語義智能

智語”的知識驅動體現在兩方面： 1）融入行業語義知識，將行業知識圖譜等語義知識應用于深度學習中，包括融合知識圖譜的預訓練語言模型、基于知識圖譜的圖神經網絡模型、基于知識圖譜的圖表學習模型等，通過知識驅動+大數據驅動，實現AI學習效果提升。 2）在支持知識圖譜自動構建基礎上，提供基于知識圖譜的智能搜索、自動寫作、智能問答、語義比對等語義智能功能，實現從大數據到知識圖譜再到智能化業務的應用閉環。

快速構建和管理知識圖譜

“智語”能夠基于行業大數據快速構建和管理知識圖譜，具體包括：動態本體智能構建工具：基于信息抽取、關系發現、數據聚合、短標題生成等技術，自動提煉知識概念及層次關系，輔助人工實現快速建模，動態跟蹤本體語義變化，并主要對標開源本體構建工具Protégé。知識圖譜構建工具：以NLP技術為基礎，通過優化提升實體識別、關系及事件自動抽取、實體消岐與對齊、屬性抽取與消岐對齊、融合與推理等技術，為各種行業知識圖譜應用提供自動構建服務。尤其是事件分析方面，研發了獨具特色的事件分析與挖掘工具，并主要對標全球事件庫Gdelt。

多模態融合的深度語義匹配

“智語”可與拓爾思自主研發的視頻檢索系統配合使用，實現圖像與文本的多模態融合的深度語義匹配。具體包括： 1）基于深度學習、NLP、圖像處理等技術，應用Bert、GCN、Resnet等算法模型，對文本及視頻建立深度語義索引，實現了OCR識別、以圖搜文、以文搜圖等功能，實現圖像與文本之間的跨模態語義檢索。 2）提供深度語義索引的高效編碼與索引計算技術，實現知識圖譜與深度語義索引的融合。提供基于深度語義索引并融合知識圖譜的新一代語義檢索服務，進一步提升語義檢索效果。

提升多語言分析質量，更好服務于多語言信息處理應用

“智語”在多語言分析技術方面取得了長足的進展，支持常用多語種及特定小語種的分析技術，實現實體識別、信息抽取、語義計算、機器翻譯等功能，有效地提升多語言分析的質量，更好地服務于多語言信息處理應用。

應用場景

南方電網：人工智能平臺+NLP AI組件，賦能自有AI開發

中國日報：多模態AI交互的智能問答機器人

國家知識產權局：多模態特征編碼與深度語義比對，提升專利申請質量

TRS CKM V9為南方電網提供基于深度學習框架的NLP多模型訓練工具，和一站式模型訓練及研發能力，解決了南方電網以往人工智能應用算力資源缺乏、算法積累不足、數據樣本分散等問題。建設內容主要包括，應用數十個核心NLP組件提供智能數據分析服務；構建面向電力行業的語義模型定制優化平臺，通過智能數據標注工具構建自有的行業標注數據和NLP模型智能訓練服務實現自有AI模型的開發。

項目基于已有的政務大數據平臺的資源和成果，設計交互服務場景，通過引入人工智能技術，主動感知用戶需求；基于語音、圖像和文本的智能識別，以及智能語義分析技術實現多種政務服務交互方式，進一步提高政府信息化服務工作效率，加快推進對外政務服務體系建設。建設內容主要包括：政務服務場景設計、數據資源整合和補充、政務服務知識庫建設、政務服務智能分析引擎建設、政務服務應用開發和集成、智能問答模型構建及訓練等。

為解決專利申請中存在的惡意抄襲、低質量申請等問題，提高專利審查質量和公信度，國家知識產權局上線了機檢報告推送項目，在審查員介入審查階段之前，應用智能分析技術自動發現存在明顯瑕疵的專利，并自動推送給審查員。該項目采用語義智能技術，具體包括深度文本相似度計算、圖像特征檢索、以文搜圖等功能，通過機器自動比對，識別不具備新穎性的專利申請，并生成機器檢索報告，有效地提升專利申請質量。系統每年處理發明和實用新型申請300萬件，約5%專利被識別為抄襲，涉嫌抄襲申請識別準確率超過99%。