AI自动化文档摘要与分析系统Demo

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硕

3 年经验· 北京某大模型公司

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案例介绍

AI自动化文档摘要与分析系统

作品介绍：
AI自动化文档摘要与分析系统是一款基于自然语言处理（NLP）+大模型（LLM）的智能文档处理工具，能够高效解析各类文档内容，自动生成摘要，并提供深入的数据分析。该系统适用于企业报告处理、法律文书解析、科研论文分析、市场调研等场景，大幅提高文档阅读与信息提取的效率。

主要功能：
智能摘要生成：基于Deepseek API结合 RAG（检索增强生成）技术，自动提取文档核心内容，支持关键点提取、自动分段总结、多级摘要。
关键词与实体识别：采用 NER（命名实体识别）+ TF-IDF + BERT embedding 技术，精准提取人名、地名、机构、产品、时间、金额等关键信息。
情感分析与观点提取：基于Sentiment Analysis识别文本情绪倾向，并提取不同立场的核心观点，适用于市场分析、舆情监测等应用。
文档对比与相似度计算：采用ScaNN向量检索+余弦相似度，对比不同文档的内容相似度，适用于合同比对、抄袭检测等场景。
多格式支持：兼容 PDF、Word、TXT、Markdown 等多种格式，结合 OCR 解析扫描文档，支持多语言文本处理。

我的贡献：
负责核心NLP算法开发，优化摘要生成、实体识别与相似度计算，提高模型准确性。
设计并实现Deepseek API+RAG方案，结合LLM生成能力与企业知识库，实现精准摘要与内容解析。
进行 A/B 测试，优化 Prompt Engineering，提升摘要质量，降低冗余信息。

项目成果：
文档处理效率提升 70%，从人工阅读 30 分钟缩短至 1 分钟以内。
摘要准确率提高 25%，相比传统TF-IDF关键词提取方法，生成摘要更精准、流畅。