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实体识别用于从文本中发现有意义的信息,例如人名、公司名、产品名、时间、地点等。
小发猫NLP情感引擎提供行业领先的篇章级情感分析。基于上百万条社交网络平衡语料和数十万条新闻平衡语料的机器学习模型,结合自主开发的半监督学习技术,正负面情感分析准确度达到80%~85% 。经过行业数据标注学习后准确率可达85%~90%。
小发猫NLP实体识别引擎基于自主研发的结构化信息抽取算法,F1分数达到81%,相比于StanfordNER高出7个百分点。通过对行业语料的进一步学习,可以达到更高的准确率。
小发猫提供定制的文本分类API服务,有着广泛的商业应用前景。
例如,通过社交网络挖掘商业情报和潜在销售机会,企业内文本数据分析,海量数据筛选,资讯分类和自动标签预测等。
情感分析指的是对文本中情感的倾向性和评价对象进行提取的过程。
实体识别是语义分析中的重要的基础,是情感分析、机器翻译、语义理解等任务中的重要步骤。
文本信息分类将文本按照预设的分类体系进行自动区分。
基于小发猫自主研发的语义联想、句法分析等技术,通过半监督学习引擎的训练,只需要进行少量的代表性数据标注,就可以达到商用级别的预测准确率。
关键词提取引擎,从一篇或多篇文本中提取出有代表性的关键词,综合考虑词语在文本中的频率,和词语在千万级背景数据中的频率
文本信息分类,提供定制的文本分类API服务,将文本按照预设的分类体系进行自动区分
文本聚类算法,机器自动对给定的文本进行话题聚类,将语义上相似的内容归为一类
典型意见引擎,将消费者意见进行单句级别的语义聚合,提取出有代表性的意见,与人工整理相比更加快速、准确
人工智能内容重写,拥有完整的高性能自然语言处理技术
NLP实体识别引擎,采用结构化信息抽取算法,可以抽取文本中的有用信息,包含人名、公司名、产品名、时间、地点等
NLP情感引擎,帮助用户对文本以及评价对象进行情感分析
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