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这就导致从计算侧来看,百度内部存储无论是业务的种类、业务的规模,还是业务的复杂度,面临的挑战都是比较大的。 百度内部实践经验中,最核心的一点就是有一个统一的存储底座来做数据的流转中心。大家可以想一下,整个高性能计算的过程实际上是分为很多个环节的。比如说自动驾驶,要从很多的全国的道路采集路况信息,数据收集完了需要做一些预处理,例如给行人、机动车、交通标示牌做标注之类的。
解决方案 通过接入百度自然语言处理技术的词向量表示及依存句法分析技术,满足了从爱贝叶斯业务平台抓取大数据信息进行识别的业务场景: 获取词语的向量表示及句法结构后,该平台实现了对用户意图的精准捕获和理解,还可通过对文本进行计算,解读并呈现用户的反馈: 根据对用户反馈信息的理解和分类,平台还可进一步生成汽车用户购买决策的关键因素分析报告及满意度指数的统计,为车企提供了及时有效的市场反馈信息: 相关案例
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