基于海量文本数据进行分析建模,模型精度及适配性高。
多种算法模型集成学习,可在短时间内分析处理海量文本,理解深层次文本语义信息,帮助客户快速分析长文本,更精确地挖掘出文本价值。
标准化接口封装,简单易用,大大降低开发人力成本。
依托移动云强大的技术实力,提供高质量的自然语言处理服务。
支持将连续的自然语言文本切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列,并根据语法特征分析词汇类型,能够为自然语言文本中的每个词赋予一个词性。
将微博类、新闻类、论坛类、负面情感类语料进行了大量建模、优化,针对带有主观描述的文本,可以自动给出相应的情感正负倾向分析结果。
支持对自然语言文本进行深度分析,输出能够反映文本关键信息的核心词汇及其权重。
提供合同领域的抽取服务、招投标网页信息的抽取服务、单文档摘要的抽取服务、评论标签抽取服务等。
提供行业文本分类、低质量内容过滤、观点评论过滤、微博谣言识别、文本相似度、主题相关性、文本去重接口服务。
支持对对话文本、微博文本进行情绪识别,并给出识别结果。
支持快速识别文本中的通用领域实体与地域信息以及新闻中的转发来源实体并提供实体位置信息。
通过对新闻、微博、微信等公共信息的监控,了解大众对热点事件的情感倾向,掌握舆论导向,从而更加及时有效的进行舆情监控。
可应用于对人物、商场、企业、产品等主体的综合口碑分析。
通过分析客户与客服对话中语句的情感倾向性,实现满意度分析的目的,有助于提升客服服务质量,从而提升用户体验。
通过对用户历史浏览文本的分类进行聚合,可以更好的挖掘用户兴趣,为用户提供精准化的个性化推荐服务。
结合搜索技术,在大规模的文本检索场景中,可以为用户提供更多搜索维度。
自动识别用户在金融,电商客服咨询对话中的情绪,如检测出用户存在负面情绪,可以及时让人工客服介入。此外,还可以识别用户与客户对话聊天中蕴含的情绪,帮助客服反馈用于缓解用户情绪的回复话术,避免进一步激化客户。
结合对话情绪识别、语音转文本技术,实时的对用户情绪的变化进行检测,从侧面评估服务工作质量,让服务质量评估工作更多样化,提高服务满意度。
通过命名算法模型,识别简历中的命名实体,可以方便地对简历内容进行快速评估,简化候选人筛选所需的评估工作。
结合识别客户投诉、反馈文本中的相关实体,如客户名、部门或公司分支机构的详细信息,实现对反馈信息自动归类,及时转发给负责识别产品的相应部门,实现端到端的反馈应答,提升反馈及时率。