1、通过引入百度大脑的词法分析接口,川报观察实现了通过”一键搜索“的方式获取代表委员新闻事迹的能力,极大提高了川报观察对“全国两会代表委员新闻档案”工作的收集整理效率。
2、通过引入百度大脑文章标签和文章分类接口,川报观察可对中央媒体、省级媒体、高校等专业网站共计179个、以及近200位代表委员的新闻进行打标签和分类处理,让众多且庞大的数据源统一通过川报观察的客户端轻松展现。
核心诉求
以往都是通过人工的形式来收集“全国两会代表委员新闻档案”,但由于代表委员的报道记录数量大、来源复杂,从中能够整理出真实有用、与代表关联性强的新闻报道数量却极少且效率极低;同时,对海量报道数据做分类、匹配处理也极大耗费了编辑的精力和时间。因此,如何提高信息整理、分发效率,是川报观察迫切需要解决的难题。
解决方案
川报观察在引入百度大脑NLP的词法分析接口后,实现对四川人大代表及全国政协委员的相关新闻报道进行分词处理、并可统计词频,能为每一位代表、委员建立独立的新闻档案,还可以通过“一键搜索”的方式对代表、委员的新闻事迹进行跟踪。
在引入百度大脑NLP的文章分类、文章标签接口后,川报观察能够对每个不同媒体渠道的新闻数据统一进行打标签处理,并能在分类后通过川报观察的客户端进行内容展示,极大提高了工作效率和用户体验。
以下是百度大脑NLP能力在川报观察中的使用示例:
1、 人大代表、政协委员的姓名在川报观察客户端内的展示;
2、 通过“一键搜索”实现对人大代表、政协委员的新闻事件进行跟踪了解。