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情感傾向分析:自動(dòng)對(duì)包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性判斷,為口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供基礎(chǔ)技術(shù)支持,針對(duì)帶有主觀描述的中文文本,可自動(dòng)判斷該文本的情感極性類別并給出相應(yīng)的置信度。情感極性分為積極、消極、中性。情感傾向分析能幫助企業(yè)理解用戶消費(fèi)習(xí)慣、分析熱點(diǎn)話題和危機(jī)輿情監(jiān)控,為企業(yè)提供有力的決策支持。評(píng)論分析與決策通過(guò)對(duì)產(chǎn)品多維度評(píng)論觀點(diǎn)進(jìn)行傾向性分析,給用戶提供該產(chǎn)品多角度的評(píng)價(jià),方便用戶進(jìn)行決策t云推廣軟件基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的技術(shù)。萬(wàn)寧常規(guī)T云/小程序/建站概況
QUERY改寫(xiě)通過(guò)尋找搜索query中詞語(yǔ)的相似詞,進(jìn)行合理的替換,從而達(dá)到改寫(xiě)query的目的,提高搜索結(jié)果的多樣性。詞表覆蓋廣使用珍島大規(guī)模網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,樣本數(shù)據(jù)豐富且時(shí)效性高,收錄詞匯覆蓋度廣,召回率高,深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練基于DNN深度學(xué)習(xí)大量樣本訓(xùn)練模型,完成詞語(yǔ)的向量化,建立高精度的詞向量表示體系,描述精度高基于高精度的詞向量表示系統(tǒng)及海量樣本訓(xùn)練學(xué)習(xí),準(zhǔn)確描述詞義相似度,能滿足高精度要求的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。保亭T云/小程序/建站怎么樣追蹤企業(yè)網(wǎng)站訪客,攜手質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)媒體精細(xì)廣告投放,讓品牌曝光直擊精細(xì)人群,品效合一。
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智能文本分類:基于強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和海量數(shù)據(jù)支撐,實(shí)現(xiàn)五層樹(shù)狀類目結(jié)構(gòu)。融合主動(dòng)學(xué)習(xí)的迭代算法, 可快速實(shí)現(xiàn)文本的自動(dòng)分類,并提取文本中的內(nèi)容標(biāo)簽,實(shí)現(xiàn)內(nèi)容、類目及標(biāo)簽間的關(guān)聯(lián)。多類型層次分類既支持層次結(jié)構(gòu)(比如樹(shù)狀)的類目體系,也支持平層結(jié)構(gòu)。層次分類粒度更細(xì),更符合垂直領(lǐng)域的用戶的實(shí)際需求,海量數(shù)據(jù)建模依托珍島生態(tài)內(nèi)海量數(shù)據(jù)完成模型建立,并不斷迭代提升整體精度,內(nèi)置兩套分類體系內(nèi)置了通用版本和電商版本兩套類目體系,可以根據(jù)實(shí)際需要任意選擇一套類目體系數(shù)字威客+云應(yīng)用市場(chǎng)+數(shù)字媒體+自助臻尋客+臻人才。
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