產(chǎn)品優(yōu)勢
海量數(shù)據(jù)建模
基于百億級別的數(shù)據(jù)反饋建立分析模型，提升模型的精度和適配性
高效精準(zhǔn)
通過多年的語料及算法研發(fā)積累，可在短時間內(nèi)分析海量文本，幫助客戶更好更精確的挖掘出文本價值
穩(wěn)定可靠
服務(wù)可用性高達(dá) 99.9%，根據(jù)調(diào)用量動態(tài)調(diào)整，支持上億量級的調(diào)用及數(shù)據(jù)監(jiān)控
接口易用
標(biāo)準(zhǔn)化接口封裝，大大降低研發(fā)人力投入
適用場景
輿論分析
了解大眾對熱門事件的情感傾向，掌握輿論導(dǎo)向，從而更及時有效的進(jìn)行輿情監(jiān)控
影視分析
了解用戶對節(jié)目的喜好及評論，進(jìn)而有針對性的設(shè)計對應(yīng)的劇情橋段等
人物口碑追蹤
了解大眾對某一人物或公眾明顯的喜好程度
更多產(chǎn)品與服務(wù)
NLP自學(xué)習(xí)平臺
支持文本實體抽取、文本分類等NLP定制化算法能力，用戶無需擁有豐富的算法背景，僅需標(biāo)注或上傳適量文檔數(shù)據(jù)，即可通過平臺快速創(chuàng)建算法模型并使用。
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商品評價解析
基于電商行業(yè)的大量語料研發(fā)，對消費(fèi)者歷史評價和新增評價的商品維度屬性自動解析，將文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化屬性字段，高效甄別正負(fù)面評價，同時根據(jù)情感強(qiáng)烈程度進(jìn)行-1分~1分的打分，可統(tǒng)計可分析，大幅度節(jié)省客服人工。
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情感分析
又稱傾向性分析，或意見挖掘，它是對帶有情感色彩的主觀性文本進(jìn)行分析、處理、歸納和推理的過程。利用情感分析能力，可以針對帶有主觀描述的自然語言文本，自動判斷該文本的情感正負(fù)傾向并給出相應(yīng)的結(jié)果。
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命名實體
命名實體服務(wù)可以幫助您快速識別文本中的實體，進(jìn)而挖掘各實體間的關(guān)系，目前主要針對電商領(lǐng)域，識別品牌、產(chǎn)品、型號等，同時也包括一些通用領(lǐng)域?qū)嶓w如人名、地名、機(jī)構(gòu)名、時間日期等。
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公安部備案號 11010502032413
