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人工智能時代，數(shù)據(jù)和技術(shù)已成為驅(qū)動社會進步、經(jīng)濟增長、企業(yè)發(fā)展的核心要素。尤其在人工智能與數(shù)字化深入融合的今天，社交數(shù)據(jù)已經(jīng)成為驅(qū)動企業(yè)管理、商業(yè)創(chuàng)新、激發(fā)增長等方面的重要因素。社交數(shù)據(jù)以體量龐大、平臺及形式豐富、語義及場景繁雜等特點，在數(shù)據(jù)的采集、處理、分析及洞察等商業(yè)應用方面都帶來了極高的挑戰(zhàn)。

作為3年前ChatGPT的最早期應用者，慧科訊業(yè)（Wisers）也是國內(nèi)最早將DeepSeek進行商業(yè)應用的技術(shù)公司，比業(yè)界提前8個月實現(xiàn)全面集成DeepSeek。在2024年初借助早期版DeepSeek的開源技術(shù)孵化蒸餾了自己的行業(yè)化模型，并開始規(guī)?；逃?。2024年第二季度，慧科訊業(yè)作為DeepSeek早期用量最大的客戶，曾突破當時DeepSeek底層基礎(chǔ)設施資源瓶頸和服務不穩(wěn)定、性能不高等挑戰(zhàn)，成功沉淀出一套慧科訊業(yè)獨有的，對日均百億Token數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化的Wisers LLM及其構(gòu)建系統(tǒng)、運營系統(tǒng)和機制。Wisers LLM 無論在精準度、處理成本、還是數(shù)據(jù)處理量級方面對比DeepSeek都得到顯著的優(yōu)化和提效。

2014年，慧科訊業(yè)AI Lab 技術(shù)實驗室成立，專注中文語義AI技術(shù)的發(fā)展與創(chuàng)新。十余年來，慧科訊業(yè)不斷應用AI技術(shù)提升數(shù)據(jù)價值和效率，并通過技術(shù)+專業(yè)分析師人機結(jié)合的方式，滿足行業(yè)頂級客戶嚴苛需求。

近年來，隨著ChatGPT、DeepSeek等大模型接連問世，掀起行業(yè)革命，輿情服務商陸續(xù)宣稱接入各種大模型。作為營銷領(lǐng)域最早開始應用AI的公司，慧科訊業(yè)早已將大模型融合至技術(shù)及業(yè)務中，用于訓練慧科訊業(yè)自研大模型及小模型?；谟柧毮Ｐ徒?jīng)驗，結(jié)合慧科訊業(yè)27年沉淀的深厚行業(yè)knowhow和服務經(jīng)驗，助力品牌營銷洞察決策。

目前，行業(yè)內(nèi)常見的主流應用方式是接入ChatGPT、DeepSeek等大模型官方API，直接面向客戶端應用。慧科訊業(yè)經(jīng)過迭代升級，已基于火山引擎和華為云上的DeepSeek，用雙活LLM及自有蒸餾行業(yè)化模型（2+1）的模式規(guī)模化服務客戶，在穩(wěn)定實現(xiàn)更高并發(fā)和高性能的同時，為行業(yè)提供更準確、速度快、情感準的行業(yè)化應用。

慧科訊業(yè)話題發(fā)現(xiàn)與追蹤模型（WTDT）技術(shù)：通過AI驅(qū)動的智能話題發(fā)現(xiàn)技術(shù)，結(jié)合獨創(chuàng)的無監(jiān)督模型與LLM融合算法，在行業(yè)強關(guān)聯(lián)技術(shù)支持下實現(xiàn)百億級數(shù)據(jù)中熱點及新興趨勢的秒級捕捉與異常洞察，確保話題挖掘的高精準度。

慧科訊業(yè)主體與維度抽取模型（WSAE）技術(shù)：基于混合模型架構(gòu)，能夠自動抽取話題關(guān)聯(lián)主體并歸一化不同表述的別稱，在多主體場景中精準識別話題與實體關(guān)系，同時實現(xiàn)實體、觀點類別、屬性維度及話題 - 實體關(guān)系的聯(lián)合抽取。

慧科訊業(yè)基于維度的情感分析模型（WABSA）技術(shù)：依托混合模型技術(shù)，通過多粒度層次化分析框架實現(xiàn)屬性維度層級的細粒度情感識別，并整合主貼與評論信息構(gòu)建觀點與話題主體的精準關(guān)聯(lián)映射。

慧科訊業(yè)自研媒介大數(shù)據(jù)挖掘分析模型(Wisers Industry LLM)包含意圖識別模型、水軍去廢模型、知識圖譜模型與增強分析模型四大類型。四大模型覆蓋大數(shù)據(jù)挖掘分析全過程，賦能大數(shù)據(jù)應用完整鏈路，協(xié)同實現(xiàn)從智能采集、數(shù)據(jù)凈化、語義理解到?jīng)Q策支持的全流程自動化，幫助企業(yè)快速捕捉熱點、識別風險、優(yōu)化策略。

意圖識別模型，提升數(shù)據(jù)采集準確率：慧科訊業(yè)自研意圖識別模型，能實現(xiàn)自學習、實時更新采集規(guī)則，可將傳統(tǒng)需數(shù)月的人工任務縮短至小時級，實現(xiàn)95%以上準確率的7×24小時實時社交媒體數(shù)據(jù)采集，每日處理千萬+有效文章。

水軍去廢模型，提升水軍識別率：基于原有水軍模型的行業(yè)化迭代升級，從“機器粉”賬號識別，再到通過水軍個體行為、內(nèi)容、互動的表現(xiàn)識別，逐漸積累行業(yè)水軍群體特征。

知識圖譜模型，提升敏捷度與實時性：慧科訊業(yè)自主研發(fā)100+AI算法及模型，全面賦能各業(yè)務應用場景。借助慧科訊業(yè)自研知識圖譜，自動構(gòu)建和抽取模型，可實現(xiàn)2天內(nèi)從0到100構(gòu)建含數(shù)千個主體維度標簽的行業(yè)知識圖譜，構(gòu)建效率提升百倍。

增強分析模型，發(fā)現(xiàn)有價值的洞察：自動分析數(shù)據(jù)找問題，比如銷量突然下降時，能關(guān)聯(lián)到社交媒體上的負面評價，生成帶圖表的分析報告。還能看懂圖片視頻里的信息，比如識別廣告中的品牌LOGO和促銷信息。

在商業(yè)價值驅(qū)動方面，慧科訊業(yè) AI大模型技術(shù)通過高效的四元組關(guān)系識別技術(shù)，實現(xiàn)知識圖譜自動構(gòu)建和抽取模型，可準確識別文本中主體-維度-觀點/話題-情感的四元組關(guān)系，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化處理。

此外，相比傳統(tǒng)人工知識圖譜構(gòu)建和打標中遇到的覆蓋低、耗時久、不精準、難洞察等問題，慧科訊業(yè)知識圖譜能自動構(gòu)建和抽取模型，結(jié)合虛擬知識圖譜(Virtual Knowledge Graph, VKG)，將傳統(tǒng)需數(shù)月的人工任務縮短至小時級，實現(xiàn)95%以上準確率的7×24小時實時社交媒體數(shù)據(jù)采集，每日處理千萬+有效文章。

同時，行業(yè)專有大語言模型LLM支持跨行業(yè)的細粒度多種類維度屬性抽取，精準實現(xiàn)內(nèi)容、語義、場景的分析；借助Wisers AI LAB的專業(yè)實驗數(shù)據(jù)，能夠支撐實際應用20多種藝術(shù)字體可識，支持廣告KV素材訓練和識別等AI圖像識別技術(shù)，幫助品牌捕捉更多信息曝光，挖掘更多內(nèi)容營銷點。

營銷場景一：負面危機輿情監(jiān)測追蹤

負面危機輿情監(jiān)測對時效性和準確度要求高，針對目前行業(yè)內(nèi)常見的主體識別不清、情感判斷不準等痛點，慧科訊業(yè)采用智能自學習引擎、360度情感判斷模型、正負話題/事件發(fā)現(xiàn)模型、行業(yè)化多維負面分類模型，預警時效遠優(yōu)于業(yè)界水平，預警漏報率縮減至業(yè)界水平1/20，成本僅為業(yè)界平均30%，為用戶帶來了更加智能高效的輿情分析體驗。

營銷場景二：營銷活動策劃和效果分析

營銷活動策劃和效果分析需要投入大量時間和數(shù)據(jù)訓練合適的模型，并且需要大量人工處理，費時費力；如借助深度學習模型或一般大模型，則會產(chǎn)生耗時及高額成本問題。慧科訊業(yè)基于自有活動發(fā)現(xiàn)模型及話題發(fā)現(xiàn)模型，精細化6級維度進行打標，同時提效最高30倍。

營銷場景三：產(chǎn)品力評估和產(chǎn)品創(chuàng)新

產(chǎn)品力評估和產(chǎn)品創(chuàng)新中，需要結(jié)合大小數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)競品動作的同時，前瞻消費者喜好趨勢。傳統(tǒng)的產(chǎn)品力評估和創(chuàng)新模式下，會面臨小樣本數(shù)據(jù)偏差風險，海量大數(shù)據(jù)信息龐雜、人工介入成本高、耗時長。慧科訊業(yè)依靠全量社媒及電商數(shù)據(jù)，結(jié)合自有主體識別、維度識別技術(shù)及新品發(fā)現(xiàn)模型，可大大提升數(shù)據(jù)處理速度及效率，將打標成本降至業(yè)界1/50。