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產(chǎn)品功能

  • 中文分詞

    將中文文本切分成以獨立的詞為單位的序列

    將中文文本切分成以獨立的詞為單位的序列

  • 詞向量

    將自然語言中的詞進行向量化表示，輸入文本語料庫，輸出每個詞的詞向量表示

    將自然語言中的詞進行向量化表示，輸入文本語料庫，輸出每個詞的詞向量表示

  • 命名實體識別

    挖掘出文本中的實體，如人名、機構(gòu)名、地名等

    挖掘出文本中的實體，如人名、機構(gòu)名、地名等

  • 短文本相似度

    度量兩個短文本之間的語義相似性，輸出相似度數(shù)值

    度量兩個短文本之間的語義相似性，輸出相似度數(shù)值

  • 關(guān)鍵詞提取

    提取出能夠代表文本語義的詞或短語

    提取出能夠代表文本語義的詞或短語

  • 依存句法分析

    識別句子中的成分以及各成分之間的關(guān)系，如主謂賓、定狀補等

    識別句子中的成分以及各成分之間的關(guān)系，如主謂賓、定狀補等

應(yīng)用場景

智能問答系統(tǒng)

通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等自然語言處理相關(guān)技術(shù)，計算兩個問題對的相似度，可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題

優(yōu)勢能力

  • 精準(zhǔn)語義匹配

    大量文本相似度、詞向量、句法分析等算法，有助于挖掘關(guān)鍵信息以及特征，提高排序精度，問答命中率高

  • 知識挖掘能力強

    關(guān)鍵詞提取、實體識別等有助于知識庫、知識圖譜的構(gòu)建，將知識進行閉環(huán)，加速對問答系統(tǒng)的迭代更新

  • 人機交互更自然

    準(zhǔn)確理解用戶意圖，交互自然，用更接近人類表達的可讀性強的句子進行回復(fù)

輿情分析

通過關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖掘等算法模型，挖掘突發(fā)事件、輿論導(dǎo)向，進行話題發(fā)現(xiàn)、趨勢發(fā)現(xiàn)、輿情分析等。多維度分析情緒、熱點、趨勢、傳播途徑等，及時全面的掌握輿情動態(tài)

優(yōu)勢能力

  • 挖掘更精準(zhǔn)

    提供關(guān)鍵詞提取、命名實體識別等多個信息抽取算法，能夠從海量數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)挖掘熱點事件

  • 智能分析

    提供文本聚類、主題挖掘、情感分析等多種文本挖掘算法，智能分析事件主題、輿論情感

  • 決策支持

    提供文本分類、序列分析等多個預(yù)測算法，全面把握輿情動態(tài)，為輿情引導(dǎo)提供決策支持