MeU研发的文本挖掘工具，主要是针对海量的非结构化电信投诉文本数据进行挖掘，提取出商业价值。1.1版本包含结构化信息提取、产品分类、地址提取三大功能，该产品将实际应用于广东电信工信部申诉压降及智能预警优化项目，使用了此工具后，移动网络质量文本数据的地址信息提取率提升了33%。
电信的投诉内容正文结构复杂，揉合了所有信息，难以直接用于分析。通过此工具可把非结构化信息转为结构化数据，以便于存储于数据库或表格文件中。
投诉内容正文中包含了投诉产品的信息，此工具会根据已有的《产品列表》，从受理内容正文中精准提取出客户投诉的产品，便于后续统计分析。
为了定位投诉多发网点，需要得到每条投诉内容中的地址信息。此工具可从投诉内容中提取地址信息，按照省、市、区、街道存储为表格文件。
下图为MeU语义分析工具，包括目录导航栏、数据预览区域、按钮标签、LOGO及版权信息
推荐在windows系统下Anaconda(py3.6版本)下运行，后续将转化为exe可执行文件，保证在非python环境下也能正常运行。
- 待处理文本数据的列名固定为"受理内容"，后续会改为在预览区域进行选择
- 地址信息提取速度较慢，需耐心等待
- 产品列表需要包含产品的近似名称（如B2I卡、互联网卡视为相同产品），而且产品列表需要及时更新。