سامانه‌ای یکپارچه برای تحلیل خودکار متن، داده‌های جدولی و سری‌های زمانی؛ طراحی‌شده برای استقرار داخل سازمان (On-Premise) و شبکه‌های ایزوله، با پشتیبانی کامل از زبان فارسی و امکان آموزش مدل اختصاصی روی داده‌های همان سازمان.
پاد = پویا | ادراک | داده — سامانهٔ هوشمند تحلیل داده و محتوا، محصول شرکت پویا سیستم مرکزی
سازمان‌ها روزانه حجم بزرگی از متن (گزارش، مکاتبه، خبر، بازخورد مردمی، محتوای شبکه‌های اجتماعی)، داده‌های جدولی و سری‌های زمانی تولید می‌کنند که تحلیل دستی آن‌ها پرهزینه، کند و ناهمگون است.
سامانهٔ هوشمند پاد این چرخه را خودکار می‌کند: داده را دریافت و اعتبارسنجی می‌کند، مدل تحلیلی را روی همان داده‌های سازمان آموزش می‌دهد، خروجی را در قالب برچسب، امتیاز و گزارش ارائه می‌دهد و همهٔ این‌ها را از طریق یک داشبورد فارسی و یک API استاندارد در اختیار واحدهای مختلف قرار می‌دهد. تمام پردازش می‌تواند به‌صورت کامل داخل مرکز داده سازمان و بدون هیچ ارتباط اینترنتی انجام شود.
آنچه سازمان از روز نخست در اختیار دارد
تشخیص موضوع، احساس، لحن، گویش استانی، حوزهٔ فعالیت، حساسیت خبری و ده‌ها ویژگی دیگر روی گزارش‌ها، اخبار، مکاتبات و محتوای شبکه‌های اجتماعی — با نرمال‌سازی تخصصی زبان فارسی.
ساخت مدل طبقه‌بندی و پیش‌بینی روی جداول سازمانی (اکسل/CSV/پایگاه‌داده)؛ مانند اعتبارسنجی مشتری، رتبه‌بندی ریسک، اولویت‌بندی پرونده و تشخیص ناهنجاری.
پردازش داده‌های دنباله‌ای و کندلی برای شناسایی الگو، روند و نقاط تغییر — قابل استفاده در پایش شاخص‌ها، مصرف انرژی، ترافیک و داده‌های مالی.
یافتن اسناد و پیام‌های مرتبط بر پایهٔ «معنا» و نه صرفاً کلمهٔ کلیدی؛ با ایندکس محلی و بدون نیاز به سرویس بیرونی.
اتصال به مدل زبانی محلی یا ابری برای پرسش‌وپاسخ روی اسناد سازمان. این قابلیت به‌صورت پیش‌فرض غیرفعال است و تنها با تأیید سازمان فعال می‌شود.
مدیریت دیتاست‌ها، اجرای آموزش، پایش پیشرفت، مقایسهٔ مدل‌ها و گرفتن خروجی — همه در یک رابط راست‌چین و بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی.
چهار خانوادهٔ وظیفه، یک هستهٔ مشترک
| ماژول | ورودی | خروجی | نمونه کاربرد سازمانی |
|---|---|---|---|
| تحلیل متن | متن فارسی: خبر، گزارش، نامه، پست، نظر مردمی | مجموعه برچسب‌های چندگانه + درجهٔ اطمینان | رصد رسانه، دسته‌بندی مکاتبات، تحلیل بازخورد شهروندان |
| داده جدولی | فایل CSV / Excel یا جدول پایگاه‌داده | طبقه‌بندی، امتیاز و پیش‌بینی هر رکورد | اعتبارسنجی متقاضی، رتبه‌بندی ریسک، اولویت‌بندی بازرسی |
| سری زمانی | دنبالهٔ زمانی/کندلی شاخص‌ها | سیگنال، هشدار و شناسایی نقطهٔ تغییر | پایش شاخص‌های عملکرد، مصرف، بار شبکه |
| جست‌وجوی معنایی | مخزن اسناد سازمان | فهرست مرتبط‌ترین اسناد با امتیاز شباهت | یافتن سوابق، پاسخ به استعلام، مدیریت دانش |
نمای کلی سلامت سامانه، اجراهای فعال و آخرین مدل‌ها
تعریف و مدیریت انواع تحلیل سازمان
بارگذاری، پیش‌نمایش و اعتبارسنجی ساختار داده
شروع، پایش و لغو فرایند آموزش مدل
نسخه‌بندی، مقایسه و ارتقای مدل عملیاتی
اجرای مدل روی داده جدید، تکی یا دسته‌ای
جست‌وجوی معنایی در مخزن اسناد
گفت‌وگو با مدل زبانی (در صورت فعال‌سازی)
خروجی اکسل و گزارش‌های تحلیلی
نمونهٔ پیاده‌سازی‌شده برای حوزهٔ رسانه و افکارسنجی
سامانه یک تکسونومی چندلایه برای تحلیل محتوای فارسی در اختیار دارد. هر متن هم‌زمان از چند زاویه برچسب می‌خورد و برای هر برچسب درجهٔ اطمینان ثبت می‌شود. این تکسونومی «منبع واحد حقیقت» است و به‌سادگی مطابق نیاز هر دستگاه بازتعریف یا توسعه می‌یابد.
| لایه | نمونهٔ مقادیر |
|---|---|
| موضوع | سیاسی، اقتصادی، فرهنگی/هنری، ورزشی، اجتماعی، علمی، سلامت، سایر |
| احساس غالب | شادی، غم، خشم، ترس، امید، شگفتی، فاقد احساس |
| رویکرد | مثبت، منفی، خنثی |
| پوشش جغرافیایی | ملی و تفکیک استانی |
| حوزهٔ فعالیت | دسته‌بندی تخصصی فعالیت پدیدآورنده یا موضوع محتوا |
| ژانر محتوا | خبری، تحلیلی، طنز، تبلیغی، مستند، نامشخص |
| موجودیت‌ها | اشخاص، سازمان‌ها، سمت‌ها، رویدادها، نقل‌قول‌ها |
| نشانگرهای دودویی | محتوای حساس، محتوای امیدآفرین، ارجاع به رسانهٔ ملی، اشاره به برنامهٔ خاص |
یکدست‌سازی حروف عربی/فارسی، حذف کشیدگی و نیم‌فاصله، تبدیل ارقام — به‌صورت یکسان در همهٔ مسیرهای برچسب‌گذاری، آموزش و پیش‌بینی تا نتایج ناهمگون نشوند.
ایموجی‌ها به نشانه‌های معنایی تبدیل می‌شوند تا احساس نهفته در محتوای شبکه‌های اجتماعی از دست نرود — مزیتی مهم در تحلیل بازخورد مردمی.
واژه‌نامه‌های تخصصی، دیتاست اولیه را بدون نیاز به برچسب‌زنی دستیِ گسترده می‌سازند و زمان راه‌اندازی را به‌شدت کاهش می‌دهند.
کارشناسان سازمان می‌توانند نمونه‌های تأییدشده («برچسب طلایی») ثبت کنند؛ این نمونه‌ها جایگزین برچسب خودکار شده و دقت مدل را پله‌پله بالا می‌برند.
لایه‌بندی روشن، اجزای قابل جایگزینی
| سرویس | کارکرد |
|---|---|
| GET /api/v1/health | پایش سلامت سرویس برای سامانهٔ مانیتورینگ سازمان |
| GET|POST /api/v1/tasks | تعریف و فهرست وظایف تحلیلی |
| GET|POST /api/v1/datasets | بارگذاری و مدیریت دیتاست‌ها |
| POST /api/v1/datasets/{id}/validate | اعتبارسنجی ساختار داده پیش از آموزش |
| POST /api/v1/runs | شروع فرایند آموزش مدل |
| GET /api/v1/runs/{id} | پایش وضعیت و پیشرفت اجرا |
| POST /api/v1/runs/{id}/cancel | لغو کنترل‌شدهٔ اجرا |
| GET|POST /api/v1/models | مخزن مدل‌ها و ارتقای نسخهٔ عملیاتی |
| POST /api/v1/models/{id}/predict | اجرای پیش‌بینی روی داده جدید |
| POST /api/v1/semantic/index | ساخت ایندکس معنایی اسناد |
| POST /api/v1/semantic/search | جست‌وجوی معنایی |
| POST /api/v1/llm/chat | گفت‌وگو با مدل زبانی (اختیاری و غیرفعال به‌صورت پیش‌فرض) |
| سناریو | پردازنده | حافظه | فضای ذخیره‌سازی | ملاحظات |
|---|---|---|---|---|
| پایلوت | ۴ هسته | ۸ گیگابایت | ۵۰ گیگابایت | بدون نیاز به GPU |
| عملیاتی | ۸ هسته | ۱۶ گیگابایت | ۲۰۰ گیگابایت | پشتیبان‌گیری دوره‌ای |
| حجم بالا | ۱۶ هسته+ | ۳۲ گیگابایت+ | ۵۰۰ گیگابایت+ | GPU برای شتاب آموزش |
مزیت فناورانهٔ اختصاصی سامانه
در روش‌های متداول، یک مدل ثابت طراحی و تنظیم می‌شود و بهبود آن نیازمند کار دستی متخصص است. سامانهٔ هوشمند پاد به‌جای یک مدل، جمعیتی از مدل‌ها را نگه می‌دارد و نسل‌به‌نسل آن‌ها را ارزیابی، ترکیب و اصلاح می‌کند تا بهترین ترکیب برای دادهٔ همان سازمان به‌صورت خودکار پیدا شود.
دقت روی دادهٔ اعتبارسنجی سازمان
پایداری دقت روی دادهٔ نویزی و ندیده
سرعت پاسخ و مصرف منابع
عملکرد در شرایط داده‌های نامرتب
سرعت تطبیق با تغییر الگوی داده
پرهیز از هم‌گرایی زودهنگام و ماندن در بهینهٔ محلی
الزامات دستگاه‌های اجرایی از ابتدا در طراحی دیده شده است
تمام قابلیت‌های پایه — از بارگذاری داده تا آموزش، پیش‌بینی و جست‌وجوی معنایی — در حالت کاملاً آفلاین کار می‌کنند. سامانه برای شبکه‌های ایزوله و طبقه‌بندی‌شده مناسب است.
هیچ داده‌ای به سرویس بیرونی ارسال نمی‌شود. اتصال به مدل‌های زبانی بیرونی به‌صورت پیش‌فرض غیرفعال است و تنها با پیکربندی صریح مدیر سامانه فعال می‌گردد.
فرایندهای آموزش با سقف زمانی و منابع مشخص اجرا می‌شوند؛ یک اجرای معیوب نمی‌تواند منابع سرور را به‌طور نامحدود مصرف کند و کنترل‌شده متوقف می‌شود.
هر دیتاست، هر اجرا و هر مدل با شناسه، زمان و پارامترهای دقیق ثبت می‌شود؛ خروجی هر تصمیم قابل ردیابی تا دادهٔ منشأ آن است.
مدل عملیاتی قابل ارتقا و در صورت نیاز قابل بازگشت به نسخهٔ پیشین است؛ تغییر مدل، عملیات جاری سازمان را مختل نمی‌کند.
داده، مدل آموزش‌دیده و گزارش‌ها دارایی سازمان هستند و در قالب‌های استاندارد و قابل انتقال نگهداری می‌شوند.
| الزام | وضعیت در سامانهٔ هوشمند پاد |
|---|---|
| استقرار درون مرکز داده سازمان | پشتیبانی می‌شود |
| کارکرد در شبکهٔ بدون اینترنت | پشتیبانی می‌شود |
| عدم ارسال داده به خارج از سازمان | به‌صورت پیش‌فرض تضمین شده |
| ثبت گزارش عملیات و قابلیت ممیزی | پشتیبانی می‌شود |
| یکپارچه‌سازی با سامانه‌های موجود از طریق API | پشتیبانی می‌شود |
| تحویل کد/مستندات فنی مطابق قرارداد | قابل توافق در قرارداد |
| اتصال به سامانهٔ احراز هویت متمرکز سازمان | قابل توسعه در فاز استقرار |
از نیاز واقعی تا خروجی قابل استناد
رصد خودکار اخبار و شبکه‌های اجتماعی، تفکیک موضوعی و احساسی، شناسایی محتوای حساس و تهیهٔ گزارش روزانه/هفتگی بدون نیاز به پایش دستی.
دسته‌بندی خودکار شکایات و پیشنهادهای مردمی، تشخیص موارد فوری و ارجاع هوشمند به واحد مسئول؛ کاهش زمان پاسخ‌گویی.
اعتبارسنجی متقاضیان بر پایهٔ داده‌های جدولی، رتبه‌بندی ریسک پرونده و شناسایی الگوهای غیرعادی در تراکنش‌ها.
طبقه‌بندی خودکار مکاتبات ورودی، استخراج موجودیت‌ها (اشخاص، سازمان‌ها، رویدادها) و جست‌وجوی معنایی در آرشیو اسناد.
تحلیل انبوه گزارش‌ها و نظرسنجی‌ها، استخراج روندها و تولید داده‌های ساخت‌یافته برای تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد.
تحلیل سری‌های زمانی شاخص‌ها، مصرف انرژی یا بار شبکه و هشدار زودهنگام در نقاط تغییر رفتار.
| مرحله | وضعیت پیشین (دستی) | با سامانهٔ هوشمند پاد |
|---|---|---|
| جمع‌آوری | کپی دستی محتوا در فایل اکسل | بارگذاری دسته‌ای و اعتبارسنجی خودکار |
| برچسب‌گذاری | خواندن تک‌تک موارد توسط کارشناس | برچسب‌گذاری خودکار چندلایه با درجهٔ اطمینان |
| کنترل کیفیت | سلیقه‌ای و ناهمگون بین کارشناسان | معیار یکسان + بازبینی کارشناس روی موارد کم‌اطمینان |
| گزارش | تجمیع دستی و زمان‌بر | خروجی اکسل و گزارش آمادهٔ ارائه |
| بهبود | عملاً وجود ندارد | تصحیح کارشناس به مدل بازخورد می‌دهد و دقت بالا می‌رود |
مسیری روشن از جلسهٔ نخست تا بهره‌برداری پایدار
| فاز | عنوان | شرح | خروجی |
|---|---|---|---|
| ۱ | شناخت و نیازسنجی | جلسات کارشناسی، بررسی داده‌های موجود و تعریف دقیق وظایف تحلیلی | سند نیازمندی‌ها |
| ۲ | اثبات مفهوم (PoC) | اجرای سامانه روی نمونهٔ واقعی دادهٔ سازمان و ارائهٔ گزارش دقت | گزارش ارزیابی |
| ۳ | استقرار | نصب روی زیرساخت سازمان، پیکربندی امنیتی و یکپارچه‌سازی با سامانه‌های موجود | سامانهٔ عملیاتی |
| ۴ | آموزش مدل اختصاصی | ساخت دیتاست سازمان، آموزش و تنظیم مدل تا رسیدن به سطح دقت توافق‌شده | مدل عملیاتی |
| ۵ | آموزش کاربران | دوره‌های کاربری و مدیر سامانه، تحویل مستندات فارسی | گواهی و مستندات |
| ۶ | پشتیبانی و بهبود | پشتیبانی دوره‌ای، به‌روزرسانی و بازآموزی مدل بر اساس داده‌های جدید | گزارش دوره‌ای |
نصب روی سرور سازمان و شبکهٔ داخلی. گزینهٔ پیشنهادی برای دستگاه‌های دولتی.
استقرار در محیط کاملاً قطع از اینترنت با بستهٔ نصب آفلاین.
استقرار روی زیرساخت ابری داخلی مورد تأیید سازمان.
آمادهٔ ارائهٔ حضوری در محل سازمان شما
برای مشاهدهٔ نسخهٔ نمایشی، دریافت پیشنهاد فنی و مالی، یا تعریف یک فاز اثبات مفهوم روی داده‌های سازمان خود با ما تماس بگیرید.
ارائهٔ حضوری یا آنلاین سامانه با سناریوی متناسب با حوزهٔ فعالیت سازمان شما
سند فنی شامل معماری استقرار، پیش‌نیازها، زمان‌بندی و خروجی‌های هر فاز
اجرای محدود روی نمونهٔ واقعی داده و گزارش شفاف دقت پیش از هر تعهد بلندمدت
این کاتالوگ صرفاً جهت معرفی محصول تهیه شده است. مشخصات فنی و دامنهٔ خدمات بر اساس نیاز هر سازمان و مفاد قرارداد نهایی تعیین می‌گردد.