公司简介

融汇金信由获评美国权威媒体"十大语义搜索引擎"的开发负责人罗彤博士回国创立,核心成员毕业于清华大学、牛津大学、哥伦比亚大学、中科院自动化所等知名高校,在中文分词、实体识别、句法分析、关系抽取等自然语言处理领域的算法多次在世界标准数据集上获得第一名,团队拥有研发世界前沿语义分析引擎的产业经验。

公司深度参与发改委立项、工信部审核的新华08"核高基项目",期间自主研发国内首个涵盖财经全部细分领域的知识图谱。

2017年,公司推出了基于知识图谱和语义理解的金融领域智能服务机器人,实现金融证券领域场景全覆盖,支持几百种问答场景,覆盖超过百万种知识图谱关系,用户意图识别率和回答准确率均达到97%。

科研成果

融汇金信创始人罗彤博士曾带领团队研发出十大语义搜索引擎Uptake,首席科学家张岳博士是世界知名的自然语言处理专家,领导团队在命名实体识别、句法分析、关系抽取和中文分词等多项自然语言处理任务中获得世界自然语言处理标准数据集的第一名。

2008年创始人领导Uptake团队与Yahoo! SearchMonkey(Yahoo语义分析), Powerset(后微软语义分析)、Open Calais(后汤森路透的语义分析)一起被评为年度十大语义搜索应用。

命名实体识别在中文MSRA数据集上的各项性能指标获得第一名,并在2018年7月的ACL会议刊物上发表文章。
文章名称:Chinese NER Using Lattice LSTM.
句法分析在中文Treebank和CTB等数据集上获得第一名,在英文WSJ数据集上获得了最佳效果之一,并在2017年TACL和2018年COLING会议刊物上发表文章。
2017年TACL文章名称:In-order Transition-based Constitute Parsing.
2018年COLING文章名称:Two local models for neural constitute parsing.
关系抽取在NYT数据集上的各项性能指标获得第一名,并在2018年IJCAI-ECAI会议刊物上发表文章。
文章名称:Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Graph Scheme.
中文分词在CTB6、PKU、AS,CityU和Weibo等中文数据集上准确率最高,并在2017年ACL会议刊物上发表文章。
文章名称:Neural Word Segmentation with Rich Pretraining.
基于弱监督的强化学习进行概念板块与个股的自动关联,发表在2018年NAACL会议上。
文章名称:Mining Evidences for Concept Stock Recommendation.

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