数据挖掘：搭载语义分析技术，完成包括文本理解、语音识别、图像识别在内的非结构化数据的结构化处理，提升了文本数据结构化和智能语义理解的准确率，完成主体挖掘、要素提取、语义理解全程管理。

基于深度学习的自然语义理解引擎：以具体的场景应用为导向，充分利用数据治理和数据挖掘的结果，针对具体的业务需求建立模型，实现相应的智慧功能。

自然语义理解引擎，基于前沿机器学习和深度学习技术 (如Bert、Elmo、LSTM、encoder-decoder、seq2seq等)，融合多种语言模型、预训练模型、深度神经网络、贝叶斯、条件随机场等机器学习技术，结合海量行业积累训练语料、知识库,形成了语句智能、文本智能、业务智能等一套完善的语义理解平台，广泛企业、政府、公安等行业用户。

算法模型：依托数据中台技术与能力的积累，面向企业、政府等行业提供智能中台解决方案，助力客户构建统一的AI基础设施，实现AI资产的共建共享、敏捷的智能应用开发，加速智能化升级。