NLP自然語(yǔ)言學(xué)習技術(shù)
計算機學(xué)習并理解文字、圖像、語(yǔ)言的含義
自我學(xué)習、自我總結規律，形成算法模型
算法模型還可以被RPA調用，實(shí)現文檔自動(dòng)識別
NLP的原子處理技術(shù)
NLP豐富實(shí)用的算法模型和服務(wù)貼合各類(lèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景
信息抽取
抽取文本中具有特定意義的實(shí)體，
例如銀行名稱(chēng)、銀行賬號、持有人名稱(chēng)、
合同甲乙方、交易金額等。
多語(yǔ)言分詞
將整段切分成具有語(yǔ)義合理性和
完整性的詞匯序列，目前支持簡(jiǎn)
體中文、英文、泰文及越南語(yǔ)。
詞性分析
為每一個(gè)詞附上對應的詞性，并對
特定的事物名稱(chēng)或符號進(jìn)行標識，
用于新詞發(fā)現、歧義消除等。
詞向量
將詞表中的詞映射到高維向量模
型中并以數值表示，從而實(shí)現語(yǔ)
義相似度計算、語(yǔ)義理解等。
依存句法分析
通過(guò)分析句子中詞與詞之間的依存關(guān)
系，從而捕捉到詞語(yǔ)的句法結構信息
(如主謂、動(dòng)賓、定中等結構關(guān)系)。
文本相似度
計算不同文本之間的相似度，輸出
一個(gè)介于0到1之間的分數，分數越
大則文本之間的相似度越高。
NLP提供更多應用技術(shù)
識別糾錯
根據文本、搜索內容、語(yǔ)音中出現的
拼寫(xiě)錯別字及段落位置信息，并針對
性給出正確的建議文本內容。
情感方向分析
對包含主觀(guān)描述的文本、語(yǔ)音、視頻
進(jìn)行情感傾向性判斷，適用于口碑分/
析、話(huà)題監控、輿情分析、影評分析等 。
智能標簽分類(lèi)
對文章、視頻、語(yǔ)音按照內容類(lèi)型進(jìn)行
自動(dòng)分類(lèi)，首批支持娛樂(lè )、體育、科技、
政治等主流內容類(lèi)型、應用于個(gè)性化推薦、
內容管理、歸類(lèi)等。
中心觀(guān)點(diǎn)抽取
通過(guò)給每個(gè)詞計算一個(gè)相關(guān)性分數來(lái)衡量
每個(gè)詞與句子的相關(guān)性程度，進(jìn)而識別并
提取出句子的中心詞 ，應用于評論歸類(lèi)、
商品搜索、新聞?wù)取?/p>
機器翻譯、問(wèn)答
基于海量的數據及算法模型，實(shí)現機器
對文本、語(yǔ)音、視頻的的關(guān)鍵信息的
識別和理解，應用于大小型會(huì )議記錄、
司法庭審、搜索、實(shí)時(shí)溝通、風(fēng)控等領(lǐng)域量。
地址標準化
依托海量的地址語(yǔ)料庫，實(shí)現高準確率
的地址標準化能力，提取文本、語(yǔ)音、
視頻中地址、姓名、電話(huà)號碼、行政
區域、郵政編碼信息并實(shí)現糾錯。
NLP的產(chǎn)品優(yōu)勢
NLP應用于非結構化的文檔、語(yǔ)音、視頻的識別，模擬人理解語(yǔ)義并分析算法達到判斷識別語(yǔ)句含義。
易用
適用流程簡(jiǎn)單
無(wú)需工程與算法背景
快捷
全鏈路優(yōu)化
平均訓練模型耗時(shí)<30分鐘
專(zhuān)業(yè)
專(zhuān)業(yè)技術(shù)沉淀
500+標注數據時(shí)，準確率預計85%+
核心功能應用場(chǎng)景
自定義文本內容抽取
通過(guò)建立文本標簽與特定內容的對應關(guān)系，自動(dòng)建立算法，識別文檔內容并結構化輸出。 配合OCR及RPA技術(shù)，實(shí)現文檔內容的自動(dòng)提取，應用于銀行、保險、電信、政務(wù)、法務(wù)、 財務(wù)、醫療、人力資源、供應鏈等行業(yè)。 廣泛應用于合同、票據、支付信息、申請表、 判決書(shū)、報銷(xiāo)單、藥品單、簡(jiǎn)歷、發(fā)貨單/訂單等。
適用行業(yè)
自定義圖像內容抽取
配合OCR技術(shù)，通過(guò)建立圖像標簽與特定內容的對應關(guān)系，自動(dòng)建立算法， 識別圖像內容并結構化輸出。配合RPA技術(shù)，實(shí)現圖像內容的自動(dòng)提取， 應用于廣告、制造業(yè)、供應鏈、零售、電商等行業(yè)。 廣泛應用于廣告 圖像、成分列表、產(chǎn)品列表、宣傳頁(yè)、網(wǎng)頁(yè)廣告等。
適用行業(yè)
自定義內容分類(lèi)
通過(guò)自建分類(lèi)體系，識別文本或圖像內容，自動(dòng)建立算法實(shí)現內容歸類(lèi)。 配合RPA技術(shù)，實(shí)現網(wǎng)站、聊天內容、社區、輿情自動(dòng)監控，應用于廣告、軟件、互聯(lián)網(wǎng)、零售、電商等行業(yè)。 支持自定義分類(lèi)體系: 范例一：廣告信息、色情信息、暴恐違禁、政治敏感、惡意推廣、低俗辱罵等。 范例二：科技、娛樂(lè )、財經(jīng)、體育、游戲等； 范例三：物流、尺碼、材質(zhì)、回復速度、客服態(tài)度等
適用行業(yè)
通過(guò)自建評價(jià)維度體系，識別回復或評論內容，理解并分析語(yǔ)義適配維度， 實(shí)現網(wǎng)站、聊天內容、社區、輿情自動(dòng)監控，應用于互聯(lián)網(wǎng)、電商等行業(yè)。
適用行業(yè)
