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1、文本分析Sentiment Analysis
文本分析指的是对文字中感情的选择性和点评目标开展获取的全过程。
小发猫NLP感情模块给予领域领跑的章节级文本分析。根据上上万条社交媒体均衡语料库和数十万条新闻报道均衡语料库的深度学习实体模型,融合独立开发设计的半监督学习技术性,正负面信息文本分析精确度做到80%~85% 。历经领域数据标注学习培训后准确度可以达到85%~90%。
2、信息的分类Classification
文字信息的分类将文字依照预置的归类管理体系开展全自动区别。
小发猫给予订制的文本分类API服务项目,拥有普遍的商业服务应用前景。
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,公司内文字数据统计分析,海量信息挑选,新闻资讯归类和全自动标识预测分析等。
根据小发猫自主研发的词义想到、句法分析等技术性,根据半监督学习模块的训炼,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。
3、实体识别Named Entity Recognition
实体识别用以从文字中发觉更有意义的信息内容,比如姓名、企业名字、产品名字、时间、地址等。
实体识别是文本挖掘中的关键的基本,是文本分析、翻译机器、词义了解等每日任务中的关键流程。
小发猫NLP实体识别模块根据自主研发的结构型信息抽取优化算法,F一分数做到81%,对比于StanfordNER高于七个点。根据对领域语料库的进一步学习培训,能够 做到高些的准确度。
4、典型性建议Opinion Extraction
典型性建议模块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。可用以顾客调查、电子商务评价剖析和社会发展热点新闻事件的建议梳理。 根据词义的剖析模块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算法的尺寸得到更强的实际效果,与人工整理对比更为迅速、精确 。
5、文本聚类Clustering
类似文本聚类指的是设备全自动对给出的文字开展话题讨论聚类算法,将语义上类似的内容归到一类,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。 小发猫自主研发的文本聚类优化算法:
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能够 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算法数量的艰难,根据数据信息的遍布全自动挑选适合的阀值。
6、关键词提取Keyword Extraction
关键词提取模块从一篇或数篇文字中获取出有象征性的关键字。
小发猫的关键词提取技术性综合性考虑到词句在文字中的频率,和词语在上千万情况数据信息中的频率,挑选出最具备象征性的关键字并得出相对应权重值。
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