技术路线

本技术路线包括两个主要部分：数据准备和模型训练。在数据准备阶段，首先从各种来源收集数据，如企业内部数据、社交媒体数据和网络公开数据等，然后进行数据清洗和预处理，以确保数据的质量和可用性。在模型训练阶段，采用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，对清洗后的数据进行训练，以实现文本分类、情感分析和命名实体识别等任务。同时，通过调整模型参数和优化算法以提高模型的准确率和泛化能力。最后，将训练好的模型应用于实际业务场景中，如文本摘要、情感监控和情感对话等。