產(chǎn)品優(yōu)勢
多類型層次分類
既支持層次結(jié)構(gòu)(比如樹狀)的類目體系,也支持平層結(jié)構(gòu)。層次分類粒度更細,更符合垂直領(lǐng)域的用戶的實際需求
海量數(shù)據(jù)建模
依托阿里生態(tài)內(nèi)海量數(shù)據(jù)完成模型建立,并不斷迭代提升整體精度
內(nèi)置兩套分類體系
內(nèi)置了通用版本和電商版本兩套類目體系,可以根據(jù)實際需要任意選擇一套類目體系
領(lǐng)域更豐富
依托阿里生態(tài),歷經(jīng)多個領(lǐng)域業(yè)務場景錘煉,覆蓋電商、娛樂、新聞等多個常用領(lǐng)域
適用場景
個性化推薦
通過文章標簽的計算,結(jié)合用戶畫像,實現(xiàn)精準的個性化推薦
文本聚合
通過分析各文本的標簽,為聚合相同或相似文本提供前置服務
內(nèi)容管理
快速實現(xiàn)對文章的分類打標,有效管理內(nèi)容庫,提升檢索效率
個性化推薦
通過文章標簽的計算,結(jié)合用戶畫像,實現(xiàn)精準的個性化推薦
文本聚合
通過分析各文本的標簽,為聚合相同或相似文本提供前置服務
內(nèi)容管理
快速實現(xiàn)對文章的分類打標,有效管理內(nèi)容庫,提升檢索效率
更多產(chǎn)品與服務
NLP自學習平臺
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,高效甄別正負面評價,同時根據(jù)情感強烈程度進行-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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多語言分詞
將連續(xù)的自然語言文本,切分成具有語義合理性和完整性的詞匯序列,同時保持對數(shù)據(jù)、模型的不斷迭代更新,目前支持簡體中文、英文及泰文。
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命名實體
命名實體服務可以幫助您快速識別文本中的實體,進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、機構(gòu)名、時間日期等。
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