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本文作者：y****n 新基建浪潮下，作为人工智能的动力和“灵魂”，数据服务行业正在高速增长。 6月17日，百度智能云举办线上Techday技术分享日，畅聊AI基础数据服务行业新机遇、新增长和社会价值。百度智能云数据众包作为国内最大的AI数据服务提供者，2019年业务年度增长率超50%，正在为各行各业智能化转型提供动能，促进智能经济发展。同时，百度智能云数据众包预计5年内为山西提供超过5万个就业岗位，支持后疫情时代“保就业”。 新基建，新增长 近年来，国内AI发展驶入快车道，而作为AI技术发展的基石，数据需求与日俱增，这也使得AI数据服务行业迎来了空前的发展。 艾瑞咨询《2019年中国人工智能基础数据服务行业研究报告》显示，人工智能基础数据服务市场规模2025年将破百亿，行业复合增长率达到23.5%。凭借着较早的布局和投入，百度智能云数据众包实现了市场占有率和营收规模业界第一，2019年业务年度增长率超50%。今年，新基建成为促进经济发展的新方向，人工智能则是新基建的代表性技术，为数据服务行业的发展注入新的动力。 百度智能云数据众包资深产品运营师李明在会上表示，自2011年起，百度智能云数据众包就全面支持百度自动驾驶、小度助手等AI业务。经过十年沉淀和打磨百度智能云已经建立起采标能力业界第一、流程标准化工具智能化、全流程管控确保数据安全的一站式AI数据服务平台

本文作者：cloudmarket 1月中旬，央行征信中心启动了二代征信系统切换上线工作，开始面向社会公众和金融机构开放二代格式信用报告查询服务。随后，深源恒际及时跟进信用报告OCR识别产品的升级工作。 目前 产 品迭代已完成，深源恒 际将 于本周 内 上 线 二代 个 人信用 报 告OCR 识别 服 务 。 信用报告OCR识别产品主要面向信贷服务机构，提供基于个人信用报告的信息自动化识别与提取服务。基于OCR识别技术结合专项训练方法构建的信用报告识别专用模型，自动识别、提取个人信用报告上的文本信息，并进行结构化输出，帮助信贷机构高效提取、采录用户信用信息，为信贷决策提供重要参考。 随着国内市场经济的深入发展，各种经济活动的信用关系越来越复杂，建立和完善征信体系成为信用经济正常运转的必要条件。在我国，央行征信中心作为专门的第三方征信服务机构，为个人或企业建立“信用档案”（个人信用报告/企业信用报告），为商业银行及其他专业化授信机构提供信用信息共享，有效降低交易过程各参与方之间的信息不对称，以及信息不对称带来的交易风险。 其中，被称为“经济身份证”的个人信用报告，在个体信贷服务中扮演着重要角色。当信贷机构对外提供授信服务时，基于个人信用报告了解用户既往的信用行为和资信状况，可以为贷前风险评估和放贷决策提供有力参考，进而有效防范信用风险、保障交易安全。 在实际业务操作层面

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 本文作者：在线实验室 文章结构： 背景介绍——模型概览——数据集介绍——配置模型——训练模型——应用模型——应用模型并进行预测——总结——参考文献 本教程源代码目录在 book/understand_sentiment ,初次使用请您参考 Book文档使用说明 。 背景介绍 在自然语言处理中，情感分析一般是指判断一段文本所表达的情绪状态。其中，一段文本可以是一个句子，一个段落或一个文档。情绪状态可以是两类，如（正面，负面），（高兴，悲伤）；也可以是三类，如（积极，消极，中性）等等。情感分析的应用场景十分广泛，如把用户在购物网站（亚马逊、天猫、淘宝等）、旅游网站、电影评论网站上发表的评论分成正面评论和负面评论；或为了分析用户对于某一产品的整体使用感受，抓取产品的用户评论并进行情感分析等等。表格1展示了对电影评论进行情感分析的例子： 在自然语言处理中，情感分析属于典型的 文本分类 问题，即把需要进行情感分析的文本划分为其所属类别。文本分类涉及文本表示和分类方法两个问题。在深度学习的方法出现之前，主流的文本表示方法为词袋模型BOW(bag of words)，话题模型等等；分类方法有SVM(support vector machine), LR(logistic regression)等等。 对于一段文本，BOW表示会忽略其词顺序、语法和句法

本文作者：在线实验室 文章结构： 背景介绍——模型概览——数据集介绍——配置模型——训练模型——应用模型——应用模型并进行预测——总结——参考文献 本教程源代码目录在 book/understand_sentiment ,初次使用请您参考 Book文档使用说明 。 背景介绍 在自然语言处理中，情感分析一般是指判断一段文本所表达的情绪状态。其中，一段文本可以是一个句子，一个段落或一个文档。情绪状态可以是两类，如（正面，负面），（高兴，悲伤）；也可以是三类，如（积极，消极，中性）等等。情感分析的应用场景十分广泛，如把用户在购物网站（亚马逊、天猫、淘宝等）、旅游网站、电影评论网站上发表的评论分成正面评论和负面评论；或为了分析用户对于某一产品的整体使用感受，抓取产品的用户评论并进行情感分析等等。表格1展示了对电影评论进行情感分析的例子： 在自然语言处理中，情感分析属于典型的 文本分类 问题，即把需要进行情感分析的文本划分为其所属类别。文本分类涉及文本表示和分类方法两个问题。在深度学习的方法出现之前，主流的文本表示方法为词袋模型BOW(bag of words)，话题模型等等；分类方法有SVM(support vector machine), LR(logistic regression)等等。 对于一段文本，BOW表示会忽略其词顺序、语法和句法，将这段文本仅仅看做是一个词集合

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