金現(xiàn)代：公司在部分軟件系統(tǒng)中應(yīng)用了人工智能中的NLP、OCR、圖像識(shí)別等技術(shù)

每經(jīng)AI快訊，有投資者在投資者互動(dòng)平臺(tái)提問(wèn)：請(qǐng)問(wèn)公司是否有AI相關(guān)的NLP、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等相關(guān)的技術(shù)儲(chǔ)備和應(yīng)用，謝謝！

金現(xiàn)代（300830.SZ）3月29日在投資者互動(dòng)平臺(tái)表示，公司在部分軟件系統(tǒng)中應(yīng)用了人工智能中的NLP（自然語(yǔ)言處理）、OCR（光學(xué)字符識(shí)別）、圖像識(shí)別等技術(shù)。 目前具體的應(yīng)用場(chǎng)景包括： 1）知識(shí)庫(kù)文檔的智能搜索。基于NLP技術(shù)對(duì)文檔標(biāo)題和內(nèi)容進(jìn)行分詞、實(shí)體識(shí)別和文本相似度處理，建立標(biāo)簽體系并對(duì)所有文檔打標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)了基于標(biāo)簽和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的智能化搜索，搜索結(jié)果準(zhǔn)確率大幅提升，更加接近用戶(hù)所需。 2）生物醫(yī)藥設(shè)備報(bào)告文本提取。利用OCR技術(shù)將生物醫(yī)藥設(shè)備的實(shí)驗(yàn)報(bào)告（可編輯PDF及掃描PDF等）進(jìn)行精準(zhǔn)提取，避免了人工抄錄帶來(lái)的效率低、易出錯(cuò)等問(wèn)題，突破了小尺寸字體識(shí)別難題和表格破損識(shí)別等難題。 3）帶電設(shè)備圖像識(shí)別。利用OCR技術(shù)針對(duì)電力設(shè)備的儀表、界面數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和提取，大幅提升人工巡查檢查的效率。相比通用OCR模型，在電力領(lǐng)域中的特殊字符（例如：Ω、μ）識(shí)別等問(wèn)題取得突破。 4）干部考評(píng)自動(dòng)打標(biāo)簽。利用NLP 技術(shù)將干部考評(píng)的各類(lèi)文檔資料進(jìn)行自動(dòng)打標(biāo)簽，突破文本多分類(lèi)、語(yǔ)義識(shí)別和規(guī)則引擎的融合問(wèn)題，標(biāo)簽準(zhǔn)確率超過(guò)95%，完全達(dá)到實(shí)用化。 5）項(xiàng)目資料智能預(yù)審。綜合使用圖像識(shí)別和OCR技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了從紙質(zhì)報(bào)告影像中自動(dòng)識(shí)別項(xiàng)目的關(guān)鍵信息，同時(shí)能夠識(shí)別不同顏色、形狀和大小的印章和簽字。 隨著公司對(duì)人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究，以及公司接入百度文心一言、百度飛漿等舉措的實(shí)施，公司未來(lái)在人工智能領(lǐng)域的研究成果和應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)進(jìn)一步增多。

(記者 尹華祿)

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