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小发猫ai智能写作是由开智团队开发,内置了数百万条错误规则来快速检查各种文本错误,因此可以有效的帮助用户将文章重复率能减少到30%以下。在该软件中用户只需要用户输入几个关键词,然后即可快速生成文章,并其中的素材都是抓取网络上的文字组合而来的,这就可以轻松的帮助用户达到伪原创的目的,不仅是很好用的智能写作软件,也是自媒体洗稿的利器。
1、人工智能内容重写,拥有完整的高性能自然语言处理技术
2、NLP情感引擎,帮助用户对文本以及评价对象进行情感分析
3、文本信息分类,提供定制的文本分类API服务,将文本按照预设的分类体系进行自动区分
4、NLP实体识别引擎,采用结构化信息抽取算法,可以抽取文本中的有用信息,包含人名、公司名、产品名、时间、地点等
5、典型意见引擎,将消费者意见进行单句级别的语义聚合,提取出有代表性的意见,与人工整理相比更加快速、准确
6、文本聚类算法,机器自动对给定的文本进行话题聚类,将语义上相似的内容归为一类
7、关键词提取引擎,从一篇或多篇文本中提取出有代表性的关键词,综合考虑词语在文本中的频率,和词语在千万级背景数据中的频率
情感分析 Sentiment Analysis
情感分析指的是对文本中情感的倾向性和评价对象进行提取的过程。
小发猫NLP情感引擎提供行业领先的篇章级情感分析。基于上百万条社交网络平衡语料和数十万条新闻平衡语料的机器学习模型,结合自主开发的半监督学习技术,正负面情感分析准确度达到80%~85% 。经过行业数据标注学习后准确率可达85%~90%。
信息分类 Classification
文本信息分类将文本按照预设的分类体系进行自动区分。
小发猫提供定制的文本分类API服务,有着广泛的商业应用前景。
例如,通过社交网络挖掘商业情报和潜在销售机会,企业内文本数据分析,海量数据筛选,资讯分类和自动标签预测等。
小发猫AI智能写作中文版基于小发猫自主研发的语义联想、句法分析等技术,通过半监督学习引擎的训练,只需要进行少量的代表性数据标注,就可以达到商用级别的预测准确率。
实体识别 Named Entity Recognition
实体识别用于从文本中发现有意义的信息,例如人名、公司名、产品名、时间、地点等。
实体识别是语义分析中的重要的基础,是情感分析、机器翻译、语义理解等任务中的重要步骤。
小发猫NLP实体识别引擎基于自主研发的结构化信息抽取算法,F1分数达到81%,相比于StanfordNER高出7个百分点。通过对行业语料的进一步学习,可以达到更高的准确率。
典型意见 Opinion Extraction
典型意见引擎将消费者意见进行单句级别的语义聚合,提取出有代表性的意见。可用于消费者调研、电商点评分析和社会热点事件的意见整理。 基于语义的分析引擎在准确率上有较大的突破,能将含义接近但表述不同的意见聚合在一起,并可通过参数调节聚类的大小获得更好的效果,与人工整理相比更加快速、准确 。
文本聚类 Clustering
相似文本聚类指的是机器自动对给定的文本进行话题聚类,将语义上相似的内容归为一类,有助于海量文档、资讯的整理,和话题级别的统计分析。 小发猫自主研发的文本聚类算法:
一方面加入了对语义的扩展,保证同一个意见的不同表述可以被归纳在一起。
另一方面又避免了传统的K-means等算法需要预先设定聚类总数的困难,基于数据的分布自动选择合适的阈值。
关键词提取 Keyword Extraction
关键词提取引擎从一篇或多篇文本中提取出有代表性的关键词。
小发猫的关键词提取技术综合考虑词语在文本中的频率,和词语在千万级背景数据中的频率,选择出最具有代表性的关键词并给出相应权重。
网络时代信息无所不在,大家平时所触碰的很多信息比如新浪微博、社交网络网址的贴子、顾客评价、新闻报道、业务员的拜会纪录及其能够 转化成文字的视频语音內容,这种全是普遍的非结构化数据来源于。
依据二零一一年IDC的调研,非结构化数据将占未来十年所造就数据信息的90%。做为一个并未获得充足开发设计的信息源,非结构化数据剖析能够 揭示以前难以或没法明确的关键内在联系。
非结构化数据剖析可以揭示躲藏在文字之中的发展趋势和关系,为商业服务管理决策、科学研究行业趋势和网络热点评析出示强有力适用。
小发猫精英团队着眼于打造出最出众的中文语义分析技术性,根据自主研发的中文词性标注、句法分析、词义想到和实体识别技术性,融合大量制造行业语料库的持续累积,为公司和众多开发人员出示简易、强劲、靠谱的中文语义分析云空间API。
需要进行内容原创的用户可以试试这款小发猫AI智能写作软件!
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