產(chǎn)品優(yōu)勢
易用
使用流程簡單
無需工程與算法背景
快捷
全鏈路優(yōu)化
平均訓練模型耗時<30分鐘
專業(yè)
專業(yè)技術(shù)沉淀
500+標注數(shù)據(jù)時，模型準確率預計>85%
適用場景
合同實體抽取
定制合同文檔中需要抽取的關鍵要素，例如甲方、乙方、單據(jù)編號、收款賬號、合同金額等，快速將大量合同文本結(jié)構(gòu)化，提升合同規(guī)整與審核效率。
簡歷實體抽取
定制簡歷文檔中需要抽取的關鍵要素，例如姓名、專業(yè)、工作經(jīng)歷、聯(lián)系方式、郵箱等，更快發(fā)現(xiàn)合適的人選，高效完成背景審查環(huán)節(jié)。
財務實體抽取
定制財務文檔中需要抽取的關鍵要素，例如購方名稱、銷方名稱、發(fā)票號碼、金額、開票日期等，快速完成財務文檔信息的錄入與審核。
文章分類
媒體編輯需要根據(jù)文章具體內(nèi)容進行分類，例如科技、娛樂、財經(jīng)、體育、游戲等，新增文章自動分類，提升文章審核與歸檔效率。
評價分類
電商客服需根據(jù)商品評價文本進行分類，例如情感極性（好、中、差等）、投訴類別（物流、尺碼、材質(zhì)等），了解用戶滿意度，提升問題跟蹤效率。
短信分類
運營商需要根據(jù)短信文本內(nèi)容判斷其對應的分類，例如涉黃、暴恐、涉政、廣告等，高效過濾違規(guī)內(nèi)容，降低人工審核成本。
更多產(chǎn)品與服務
命名實體
我們?yōu)槟峁┑拿麑嶓w服務，可以幫助您快速識別文本中的實體，進而挖掘各實體間的關系，是進行深度文本挖掘，知識庫構(gòu)建等常用自然語言處理領域里的必備工具。目前主要針對電商領域，識別品牌、產(chǎn)品、型號等，同時也包括一些通用領域?qū)嶓w如人名、地名、機構(gòu)名、時間日期等。
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智能文本分類
基于強大的機器學習技術(shù)和海量數(shù)據(jù)支撐，實現(xiàn)五層樹狀類目結(jié)構(gòu)。融合主動學習的迭代算法，可快速實現(xiàn)文本的自動分類，并提取文本中的內(nèi)容標簽，實現(xiàn)內(nèi)容、類目及標簽間的關聯(lián)。
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情感分析
又稱傾向性分析，或意見挖掘，它是對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理的過程。利用情感分析能力，可以針對帶有主觀描述的自然語言文本，自動判斷該文本的情感正負傾向并給出相應的結(jié)果。
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商品評價解析
基于電商行業(yè)的大量語料研發(fā)，對消費者歷史評價和新增評價的商品維度屬性自動解析，將文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化屬性字段，高效甄別正負面評價，同時根據(jù)情感強烈程度進行-1分~1分的打分，可統(tǒng)計可分析，大幅度節(jié)省客服人工。
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公安部備案號 11010502032413
