医疗行业语料ETL案例

人工智能大模型正在催生新一轮技术创新与产业变革，将为金融、制造、交通、政务等众多行业企业数字化转型和高质量发展带来新的动能。随着人工智能技术的快速发展，高质量的语料资源成为构建大模型的关键，语料的构建方式，能够分布式地高效处理海量语料，满足不同行业和应用场景的需求。TCS内置了丰富的智能化语料加工能力，包括通用性或具有行业特殊性的清洗、转换、标注、增强、质检、合规检查等。这些功能不仅提高了语料质量决定了模型的质量。星环科技语料开发工具(TranswarpCorpusSudio)是一套强大的语料开发工具集，覆盖了语料获取、清洗、加工、治理、应用和管理的全生命周期，该工具集具备多种灵活的采集和处理的效率，也确保了语料的质量和适用性。TCS具备强大的语料知识化能力、易用的语料应用化能力、完善的数据安全机制三大核心优势，将为企业和机构提供一个功能全面、易用高效、安全可靠的语料开发利器，推动人工智能技术在更多领域的应用和发展。

嵌入。数据聚类：将相似的文本聚类，以便模型更好地学习语言模式和主题。3.语料库的类型通用语料库：包含多种类型的文本，覆盖广泛的主题和领域。领域特定语料库：针对特定领域或行业，如医疗、金融、法律等，提供更方法ETL工具：用于数据抽取、转换和加载。数据清洗工具：用于数据清洗和预处理。标注工具：用于数据标注和标注管理。向量化工具：用于文本向量化。聚类工具：用于文本聚类。5.语料库的存储和管理文件系统：将大语言模型语料库是指用于训练大语言模型的大量文本数据集合。这些语料库通常包含各种类型的文本，如书籍、新闻文章、网页内容、社交媒体帖子、学术论文等，以确保模型能够学习到广泛的语言模式和知识。以下是大语言模型语料库的详细解释：1.语料库的来源书籍：经典著作、畅销书、专业书籍等，提供深度的知识和良好的语言表达范例。新闻文章：涵盖各种新闻事件和时事，帮助模型了解当前的社会动态和热点话题。网页内容：来自概念。企业内部文档：如产品说明书、用户手册、客服记录等，提供特定领域的知识和实用信息。2.语料库的处理步骤数据收集：从各种来源收集文本数据，确保数据的多样性和广泛性。数据清洗：去除无关字符、乱码、广告

数据的采集、清洗、标注到形成可用于机器学习或语言研究的数据集的全过程。语料可以是单一语言的，也可以是跨语言的；可以是通用领域的，也可以是针对特定行业（如医疗、法律、金融）的。例如，训练一个中文语音语料开发：构建智能时代的语言基石在人工智能和自然语言处理技术飞速发展的今天，语料开发作为一项基础性工作，正逐渐成为推动技术进步的关键环节。无论是智能语音助手、机器翻译，还是情感分析、文本生成，这些技术的背后都离不开高质量语料的支撑。那么，什么是语料开发？它为何如此重要？又是如何进行的呢？一、什么是语料开发？语料，即语言材料的集合，是指按照一定规则收集、整理并标注的文本或语音数据。语料开发则是指从识别系统，就需要大量带有文本标注的普通话语音数据。二、语料开发的重要性语料是自然语言处理（NLP）技术的“燃料”。没有足够规模和质量的语料，再先进的算法也无法发挥其潜力。以机器翻译为例，早期的统计机器翻译严重依赖双语平行语料，而如今的神经机器翻译虽然对数据的依赖性有所降低，但仍需要大量高质量的语料来训练模型。此外，语料的多样性和代表性也直接影响模型的泛化能力。如果语料中存在偏见或覆盖不足，模型在实际

语料类型通常可以分为通用类型数据和垂直行业数据两大类型，以及文本数据、音频数据、图像数据、视频数据四大模态。根据内容模型又可以进行详细划分，如教育类数据、汽车类数据、医疗类数据、城市治理类数据Reddit可提供社交论坛数据、社交媒体网络平台Twitter可提供媒体网络数据等。这些都为我们在中国找到高质量的语料供应和行业细分领域的语料素材提供了参考。早期大模型训练语料很多都是开源免费的，但是从近语料更好组织推动和推动起来。数交所在这方面具有很大的优势，可以跟不同行业，不同类型的企业，包括政府机构等去连接，能够组织高质量的不同行业、不同细分领域的素材供应。国内垂直应用类应用语料数据包括自动驾驶、气象、金融、教育等，每个细分行业都有非常大量的数据需求。、金融类数据等。海外高质量语料数据的来源主要来自开源组织、学术界、互联网巨头、政府机构、多种类型机构合作几个方面，语料数据类型也是覆盖如上提到的四大模态。每个类型都有相应的主要语料供应商，如论坛社交平台一年可以看到，包括推特以及国外的一些社交社区网站，已经开始对高质量的语料进行收费，并不是完全免费的模式，我们必须以市场逻辑去解决语料供应的问题。国内语料数据供应在文本数据、音频数据、图像数据、视频

非结构化医疗数据，包括文本型的病历记录、数值型的检验结果、图像型的检查报告等。这些数据经过抽取、转换和加载（ETL）过程后进入中台。在数据治理层面，厂商会实施医疗行业特定的数据标准体系，如疾病分类编码医疗数据中台厂商：医疗信息化的新引擎在数字化转型浪潮席卷全球医疗行业的今天，医疗数据中台厂商正逐渐成为推动医疗信息化发展的关键力量。这些专业厂商通过构建数据中台，帮助医疗机构打破信息孤岛，释放数据核心价值在于解决了医疗行业长期存在的数据碎片化问题。在传统模式下，挂号系统、电子病历、检验系统、影像系统等各自为政，数据难以互通。而数据中台通过建立统一的数据模型和治理体系，实现了跨系统数据的深度融合医疗服务质量。医疗数据中台厂商作为医疗数字化转型的重要推手，正在重塑医疗数据的生产、管理和消费方式。随着技术的持续进步和医疗行业数字化意识的提高，数据中台有望成为医疗信息基础设施的标配，为医疗质量提高价值，为精准医疗、智慧医院建设和医疗质量提高提供了坚实的技术支撑。医疗数据中台的核心理念医疗数据中台本质上是一个集中化、标准化、智能化的数据管理平台，它位于医疗机构前端业务系统与后端数据分析应用

，星环科技加强产品研发和创新，为客户和合作伙伴提供更好用更强大的工具；加强生态建设，联合客户和合作伙伴，为各个行业进行数字化转型，树立典型案例和标杆案例，为全行业进行数字化转型提供参考。医疗数字化转型主要是利用数字技术和大数据来提升医疗服务的效率和质量，包括但不限于以下几个方向：改进医疗服务：通过数字化技术，实现患者与医生之间的在线咨询、预约挂号、远程医疗等服务，不仅节省了患者的时间和精力，还能为医生提供更高效的诊疗手段。优化医疗管理：数字化技术可以帮助医疗机构实现资源的优化配置，包括医疗设备和药品的管理、医疗数据的统计分析等，从而提高医疗服务的效率和质量。数字化辅助诊断和治疗：数字化技术可以结合人工智能和大数据分析，对医疗数据进行更准确的分类和诊断，提高诊断准确率，同时为个性化治疗方案提供支持。提升医疗质量：数字化技术可以记录和跟踪患者的病历和医疗数据，确保数据的准确性和完整性，为医疗质量的评估和管理提供支持。星环科技助力医疗数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理

%以上，显著降低了AI模型的训练成本。语料管理平台正在多个领域发挥关键作用。在教育领域，它为智能教学系统提供标准化的语言素材；在司法领域，支持法律文书的智能分析和案例检索；在医疗领域，助力电子病历的语料管理平台：解锁语言数据的金钥匙在人工智能时代，语言数据已成为驱动技术创新的核心要素。语料管理平台作为语言数据的"中枢神经系统"，正在重塑人机交互的未来图景。这个看似专业的技术工具，实际上与每个人的数字生活息息相关。语料管理平台是一个集语言数据采集、存储、处理、分析于一体的智能化系统。它能够对海量文本、语音等语言数据进行系统化管理，为机器翻译、语音识别、智能客服等AI应用提供高质量的训练数据。在技术架构上，平台通常包含数据采集模块、清洗标注模块、存储管理模块和检索分析模块，形成了一个完整的语言数据处理闭环。在具体应用中，语料管理平台展现出强大的功能价值。它能够对多源异构的语言数据进行统一管理，支持多种语言的并行处理。通过智能标注和机器学习算法，平台可以自动识别文本特征，建立语言知识图谱。在数据安全方面，平台采用分级授权机制，确保敏感语料的安全可控。这些功能使得语言数据的利用率提升40

医疗健康大数据平台：解锁医疗新未来医疗数据平台：医疗行业的“智慧大脑”在科技飞速发展的当下，数字化浪潮正以前所未有的态势席卷医疗行业。医疗数据平台作为现代医疗体系的核心枢纽，宛如一颗“智慧大脑”，正深刻地改变着医疗行业的运作模式，从根本上重塑着医疗服务的格局。它不仅仅是医疗数据的存储库，更是医疗行业迈向智能化、精准化、高效化的关键驱动力。医疗数据平台的全景洞察概念与构成医疗数据平台，是一个融合了先进信息技术与医疗专业知识的综合性系统，它犹如一个庞大而精密的“数据中枢”，负责收集、存储、管理和分析来自各种医疗数据源的海量数据。这些数据源广泛而多样，涵盖了医院信息系统（HIS）中记录的患者监测数据等。从构成来看，医疗数据平台主要由数据采集、存储、分析等核心模块组成，每个模块都肩负着独特而关键的使命，共同支撑着平台的高效运转。数据采集模块如同平台的“触角”，负责从各个数据源抓取数据。它采用多种先进技术，如实时数据采集技术，能够及时获取医疗设备产生的动态数据；批量数据抽取技术，则适用于定期从业务系统中获取大量的历史数据。同时，针对不同类型的数据，该模块还具备强大的兼容性，能够处理结构化

新闻报道，选择来自权威媒体的新闻。领域适配筛选根据大模型的应用领域进行语料筛选。如果模型是用于医疗领域，那么就重点筛选医疗文献、医院病历、医学科普文章等相关语料，确保语料与应用领域紧密相关，以提高模型在特定大模型语料库构建涵盖语料收集（含多渠道来源）、语料清洗、语料标注、语料分类与筛选以及语料更新与维护等多方面工作，各环节相互配合助力大模型训练与应用。一、语料收集互联网数据采集利用网络爬虫从各种网页包含一些未被数据库收录的学术资料，如学位论文、内部研究报告等。书籍数字化内容将经典著作、畅销书等书籍内容进行数字化处理后加入语料库。这些书籍内容丰富、语言规范，可以为大模型提供深度的知识和良好的语言表达范例。企业数据利用企业内部的文档，如产品说明书、用户手册、客服记录等都可以作为语料。以软件公司为例，产品的用户手册能够为模型提供关于软件功能、操作流程等方面的知识，客服记录则包含了用户常见的问题和解决方案，有助于提高模型在客户服务场景下的回答能力。二、语料清洗格式统一对收集到的语料进行格式转换，将不同来源的文本格式统一为适合模型处理的格式。噪声去除消除语料中的无关字符、乱码、广告信息等。同时，要去

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...