業(yè)務(wù)中臺(tái)
將各種通用功能以服務(wù)的方式進(jìn)行封裝，形成以業(yè)務(wù)中臺(tái)為核心的快速開(kāi)發(fā)框架。
開(kāi)發(fā)新的系統(tǒng)時(shí)，針對(duì)通用功能需求只需要調(diào)用對(duì)應(yīng)服務(wù)即可，從而實(shí)現(xiàn)新應(yīng)用的快速開(kāi)發(fā)上線。
政務(wù)服務(wù)
政務(wù)業(yè)務(wù)
所有通用服務(wù)都提供多租戶支持，新的前端應(yīng)用接入只需要進(jìn)行注冊(cè)認(rèn)證即可，接入方式方便快捷；
統(tǒng)一的業(yè)務(wù)管理平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各服務(wù)的全局把控；
所有服務(wù)都采用自動(dòng)化部署，可以根據(jù)并發(fā)量及服務(wù)器資源消耗情況實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的自動(dòng)伸縮；
業(yè)務(wù)管理平臺(tái)的授權(quán)認(rèn)證功能，可以保證各個(gè)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)、運(yùn)維、管理人員專注于自身負(fù)責(zé)的服務(wù)模塊。
強(qiáng)大的日志監(jiān)控告警系統(tǒng)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控各服務(wù)的軟硬件運(yùn)行情況，并實(shí)時(shí)向相關(guān)負(fù)責(zé)人發(fā)送告警信息；
通過(guò)把通用功能下沉，以實(shí)現(xiàn)功能的復(fù)用。通過(guò)業(yè)務(wù)中臺(tái)的服務(wù)支撐，前臺(tái)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新周期會(huì)大大的縮短，一個(gè)新應(yīng)用的上線，不再需要從零開(kāi)始分析、設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)
只需要對(duì)業(yè)務(wù)中臺(tái)的各服務(wù)進(jìn)行組合，即可快速生成一個(gè)新的應(yīng)用，從而大大的降低新應(yīng)用開(kāi)發(fā)的成本，提高用戶新需求的響應(yīng)速度
數(shù)據(jù)中臺(tái)
業(yè)務(wù)中臺(tái)打通了不同應(yīng)用中同一類型的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，各個(gè)業(yè)務(wù)特有的數(shù)據(jù)以及各個(gè)服務(wù)中心之間的數(shù)據(jù)仍存在壁壘。為了更好使數(shù)據(jù)規(guī)?；?/p>
形成全域數(shù)據(jù)，發(fā)掘潛在的數(shù)據(jù)價(jià)值，公司構(gòu)建了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)中臺(tái)
可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和完善，
在簡(jiǎn)單有效的基礎(chǔ)上，
實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、
交換等任務(wù)配置及監(jiān)控管理
通過(guò)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量體系，
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提純加工，
形成標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)資源體系
通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析及數(shù)據(jù)挖掘工具，
提升所采集數(shù)據(jù)的價(jià)值，
讓數(shù)據(jù)真正的用起來(lái)
對(duì)外提供統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)接口，
以便相關(guān)人員能夠快速開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用，
支持?jǐn)?shù)據(jù)資源場(chǎng)景化能力的快速輸出，
響應(yīng)客戶動(dòng)態(tài)需求
業(yè)務(wù)中臺(tái)沉淀的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)入到數(shù)據(jù)中臺(tái)進(jìn)行體系化的加工，再以服務(wù)化的方式支撐業(yè)務(wù)中臺(tái)上的應(yīng)用
而這些應(yīng)用產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)又流轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)中臺(tái)，形成循環(huán)不息的數(shù)據(jù)閉環(huán)
Z6·尊龙凯时豐聯(lián)致力于培養(yǎng)員工成為技術(shù)、管理、業(yè)務(wù)方面的專業(yè)人才
基于規(guī)則的中文文本分類技術(shù)
基于深度學(xué)習(xí)的命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)
命名實(shí)體識(shí)別（Named Entity Recognition，簡(jiǎn)稱NER）是采用序列標(biāo)注的方式，獲取文本中具有特定意義的實(shí)體，在自然語(yǔ)言處理技術(shù)走向?qū)嵱没倪^(guò)程中占有重要地位。
命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)，由循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)，逐漸演化出長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)與門(mén)控循環(huán)單元(GRU)等具有記憶功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)融合更多信息獲取更好的效果。Z6·尊龙凯时公司融合現(xiàn)有的NER技術(shù)結(jié)合BiLSTM-CRF模型，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)ALBERT-BiLSTM-CRF模型。該模型主要由三部分構(gòu)成，分別ALBERT預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型、BiLSTM層和CRF層。
ALBERT層對(duì)嵌入的因式分解，跨層參數(shù)共享，句間連貫性損失三種改進(jìn)方法以ALBERT的編碼輸出作為BiLSTM層的輸入，再在BiLSTM的隱藏層后加一層CRF層用以解碼，最終得到每個(gè)字符的標(biāo)注類型。Z6·尊龙凯时公司通過(guò)該方式組建的命名實(shí)體識(shí)別模型，解決了預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型參數(shù)量過(guò)大且訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題，并且識(shí)別準(zhǔn)確度達(dá)到了95%以上。
