用于新闻筛选的个人虚拟助手
该项目旨在使用机器学习和自然语言处理来创建个人助理，该助理可以根据用户的个人喜好过滤新闻。
客户的愿景
ISS（机构股东服务）每天筛选50万条新闻，以查找上市公司在环境，人权/劳动权和腐败方面的有争议活动。 然后，他们将这些信息提供给客户，全球的大型机构投资者。 当前，国际空间站（ISS）聘用配备了不同搜索和ML（机器学习）/ NLP（自然语言处理）技术的分析人员，每天对新闻文章进行预过滤。 将来，ISS希望为分析人员和客户提供基于文本的个人虚拟助手，以帮助他们在浏览新闻时更轻松地找到感兴趣的文章。 助手将能够通过观察交互模式并提出清晰的问题来了解每个用户的偏好。
客户
我们的客户是Marcel Neuhausler
客户期望
斯坦福大学开放虚拟助手项目的深入分析。
独立部署开源简单新闻过滤虚拟助手（杏仁）。
收集两个不同新闻主题的培训数据。
项目影响
该项
