小发猫ai智能写作

【情感分析SentimentAnalysis】

1、情感分析指的是对文本中感情的共性和点评目标开展获取的全过程。

2、小发猫NLP感情引擎给予领域先进的章节级情感分析。根据上百万条社交媒体均衡语料和数十万条新闻报道均衡语料的设备学习模型，融合独立开发设计的半监督学习技术性，正消极情感分析精确度做到80%~85%。通过领域数据标注学习培训后准确度可达85%~90%。

【信息的分类Classification】

1、文本信息的分类将文本依照设置的归类体系中开展全自动区别。

2、小发猫给予订制的文本归类API服务项目，拥有普遍的商业服务应用前景。

3、比如，根据社交媒体发掘企业竞争情报和潜在性市场销售机遇，公司内文本数据统计分析，海量信息挑选，新闻资讯的分类和全自动标识预测分析等。

4、根据小发猫自主研发的词义想到、句法分析等技术性，根据半监督学习引擎的练习，只必须开展小量的象征性数据标注，就可以做到商业等级的预测分析准确度。

【实体识别NamedEntityRecognition】

1、实体识别用以从文本中发觉更有意义的信息内容，比如人的名字、企业名字、产品名字、時间、地址等。

2、实体识别是文本检索中的很重要的基本，是情感分析、翻译机器、词义解释等每日任务中的关键流程。

3、小发猫NLP实体识别引擎根据自主研发的结构型信息抽取优化算法，F1成绩做到81%，对比于StanfordNER高于7个点。根据对领域语料的进一步学习培训，可以做到更好的准确度。

【典型性建议OpinionExtraction】

典型性建议引擎将顾客建议开展单句等级的词义汇聚，获取出有象征性的建议。可用以消费者调研、电子商务评价剖析和社会发展热点话题的建议梳理。根据词义的剖析引擎在准确度上面有很大的提升，能将含意贴近但描述不一样的建议汇聚在一起，并可根据主要参数调整聚类分析的规模得到更快的实际效果，与人工整理对比更为迅速、精确。【文本聚类分析Clustering】

1、类似文本聚类分析指的是设备全自动对给出的文本开展话题讨论聚类分析，将语义上类似的具体内容定为一类，有利于大量文本文档、新闻资讯的梳理，和话题讨论等级的数据分析。

2、小发猫自主研发的文本聚类算法：一方面添加了对词义的拓展，确保同一个建议的不一样描述可以被梳理在一起。另一方面又防止了传统式的K-means等优化算法必须事先设置聚类分析数量的艰难，根据数据信息的遍布全自动挑选适宜的阀值。

【关键词提取KeywordExtraction】

1、关键词提取引擎从一篇或数篇文本中获取出有象征性的关键字。

2、小发猫的关键词提取技术性充分考虑词句在文本中的工作频率，和词语在上千万环境数据信息中的工作频率，挑选出最具备象征性的关键字并得出相对应权重值。