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内容巡检系统功能需求说明 针对高校、企事业网站群(包括主站及各二级站点),新媒体公众号的全部内容进行巡检服务,方便巡检应用于医院、企业、学校等单位。支持多单位多用户云平台使用。主要功能包括: 一、内容检测 1.提供文章在线检测功能,基于自然语言理解、深度学习等技术,识别标题和文章内容中存在的错误并给出修正建议: (1)具有图片、图文检测功能; (2)支持wps插件,在WPS中安装插件,登录系统账号即可使用检测服务; (3)包含但不限于以下五种错误类型:错别字、标点错用、涉政纠错、敏感词、图片错误; (4)每个错误类型下又细分为具体的错误小类,比如错别字下细分为:语法冗余、语法缺失、成语纠错、别字纠错等; (5)支持根据错误大类筛选并定位错误小类; (6)针对错误给出修正建议; (7)原文的错误高亮区域与修正建议可交互选中,快速定位; (8)支持一键采纳和忽略具体纠错; (9)支持按错误大类采纳和忽略纠错; (10)支持针对全文错误统一采纳和忽略纠错。 2.支持一键复制全文; 3.支持一键清空全文; 4.支持将检测结果导出为word文档; 5.支持将文章保存到系统; 6.支持重复查询、编辑和删除文章记录; 7.支持以可视化图表方式展示系统检测次数、检测字数、检测问题累计数量等信息。 8.提供检测模型及训练程序及全部源码。 二、检测点管理

预估 30000 元

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核心需求 对指定的新闻文章的内容进行智能判断,提取出文章描述关键字和态度。新闻文章来源爬虫爬取的各新闻网站、微信公众号的。关键字是某单位主体的名称、简称,高校居多。如北京大学、北大,清华大学、清华。 文章的态度即是文本的情感态度,分为以下三种情况: 正面:文章对单位主体的认可赞美的。 中立:文章对单位主体进行客观真实的介绍,不包含个人立场。 负面:文章对单位主体不认可,进行批评指责甚至是恶意抹黑。 判断标准要能接近人工识别的标准,至少是让人看上去是相关的。 主要问题 在关键字提取时,像这些都是正文含有北京大学,情绪偏负面的。但是主体内容和北京大学无关的内容,是不需要的。要想办法过滤掉。这样用户一眼看过去相关度就高了。也就容易接受使用了。解决舆情系统误报问题,最终让舆情系统的检测更准确。 举例来说: 正文里面含有北京大学,但是整体文章和“北京大学”无关。造成误报。根本需求就是提高相关性,降低误报。 示例样本 根据识别是否正确,分为正样本(可以正确判断的样本)和负样本(会识别错误的样本)。 正样本 以下样本能够正确识别含有北京大学、或者北大的匹配的样本。 https://dy.163.com/article/HP3596OB0553THOL.html https://3g.163.com/dy/article/HH4N4H660536LOE0.html https://dy.163.com/article/HNE5U0TC0552UVEN.html https://www.cn-healthcare.com/article/20200619/content-538308.html 负样本 负样本主要有三类 第一类的可能是分词造成的。比如下面的含有“北大”,但是不是我们需要的北京大学的“北大”。 https://news.sina.com.cn/s/2022-12-19/doc-imxxeieh3862464.shtml http://www.zhuzhouwang.com/2020/1229/394854.shtml https://www.sznews.com/news/content/2022-12/19/content_25525650.htm 第二类,含有“北京大学”,但是这个新闻和北京大学没关系。 https://news.hangzhou.com.cn/shxw/content/2022-12/19/content_8429260.htm http://www.jiaodong.net/news/system/2022/12/17/014530967.shtml https://www.ztnews.net/article/show-393527.html http://news.66wz.com/system/2022/12/17/105529619.shtml https://hb.ifeng.com/c/8LlaffrCHQj 第三类,含有“北京大学”,内容也匹配。但是情感分析不准确。 对于已标记的数据,我们目前的训练结果准确度能达到90%多,但是对于未标记的数据,还是会有误判的情况。希望合作方能给出更好的解决方案。 最终输出: 合作者最好有过舆情开发经验,能提供以前的项目进行对比查看。如果是全新开发需能提供初步测试的demo进行在线测试。确定可行,提供整体的解决方案,架构设计,程序源码。

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