產(chǎn)品優(yōu)勢
領(lǐng)域更豐富
依托阿里大生態(tài)，歷經(jīng)多個領(lǐng)域業(yè)務(wù)場景錘煉，覆蓋電商、娛樂、新聞等多個領(lǐng)域
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
標簽更豐富
結(jié)合細分領(lǐng)域，構(gòu)建細粒度標簽，實體類別超過50個
靈活的更新機制
應對層出不窮的新品牌、新品類、新電影等，構(gòu)建自動的專名識別機制，定期增量更新
適用場景
文本搜索
幫助用戶快速查找到期望檢索的相關(guān)內(nèi)容
輿情分析
挖掘用戶評論的核心問題，跟蹤產(chǎn)品口碑
知識庫構(gòu)建
根據(jù)實體之間、實體與關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)，構(gòu)建相關(guān)的知識庫
更多產(chǎn)品與服務(wù)
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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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傾向并給出相應的結(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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公安部備案號 11010502032413
