产品优势

易用

使用流程简单
无需工程与算法背景

快捷

全链路优化
平均训练模型耗时<30分钟

专业

专业技术沉淀
500+标注数据时,模型准确率预计>85%

适用场景

基础算法
文本实体抽取
文本分类
关键短语抽取
短文本匹配
关系抽取
合同实体抽取
定制合同文档中需要抽取的关键要素,例如甲方、乙方、单据编号、收款账号、合同金额等,快速将大量合同文本结构化,提升合同规整与审核效率。
新闻实体抽取
定制新闻内容中需要抽取的关键要素,例如时间、人物、事件、地点等,从而高效处理新闻数据,将新闻内容标签化,智能推送新闻信息。
财务实体抽取
定制财务文档中需要抽取的关键要素,例如购方名称、销方名称、发票号码、金额、开票日期等,快速完成财务文档信息的录入与审核。
合同实体抽取
定制合同文档中需要抽取的关键要素,例如甲方、乙方、单据编号、收款账号、合同金额等,快速将大量合同文本结构化,提升合同规整与审核效率。
新闻实体抽取
定制新闻内容中需要抽取的关键要素,例如时间、人物、事件、地点等,从而高效处理新闻数据,将新闻内容标签化,智能推送新闻信息。
财务实体抽取
定制财务文档中需要抽取的关键要素,例如购方名称、销方名称、发票号码、金额、开票日期等,快速完成财务文档信息的录入与审核。
文章分类
媒体编辑需要根据文章具体内容进行分类,例如科技、娱乐、财经、体育、游戏等,新增文章自动分类,提升文章审核与归档效率。
评价分类
电商客服需根据商品评价文本进行分类,例如情感极性(好、中、差等)、投诉类别(物流、尺码、材质等),了解用户满意度,提升问题跟踪效率。
短信分类
运营商需要根据短信文本内容判断其对应的分类,例如涉黄、暴恐、涉政、广告等,高效过滤违规内容,降低人工审核成本。
文章分类
媒体编辑需要根据文章具体内容进行分类,例如科技、娱乐、财经、体育、游戏等,新增文章自动分类,提升文章审核与归档效率。
评价分类
电商客服需根据商品评价文本进行分类,例如情感极性(好、中、差等)、投诉类别(物流、尺码、材质等),了解用户满意度,提升问题跟踪效率。
短信分类
运营商需要根据短信文本内容判断其对应的分类,例如涉黄、暴恐、涉政、广告等,高效过滤违规内容,降低人工审核成本。
个性化推荐
根据文本中的关键短语,结合用户画像,对用户精准个性化推荐
话题聚合
聚合相同关键短语的文章,便于用户对同一话题的文章进行全方位的信息阅读
搜索
通过关键短语对用户搜索内容(query)进行相似度计算、聚类、改写等
个性化推荐
根据文本中的关键短语,结合用户画像,对用户精准个性化推荐
话题聚合
聚合相同关键短语的文章,便于用户对同一话题的文章进行全方位的信息阅读
搜索
通过关键短语对用户搜索内容(query)进行相似度计算、聚类、改写等
个性化推荐
根据用户已浏览文章的标题内容,推荐更多相似文章,例如帖子、新闻推荐等场景
问答系统
精准识别用户问题与知识库中最相似的相关问题,并关联返回对应答案
搜索
根据用户搜索内容(query)检索网页标题或内容,进行query与网页的匹配
个性化推荐
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问答系统
精准识别用户问题与知识库中最相似的相关问题,并关联返回对应答案
搜索
根据用户搜索内容(query)检索网页标题或内容,进行query与网页的匹配
知识图谱
发掘文本中的关系,构建行业知识图谱
问答系统
根据文本关系构建结构化知识库,可用于问答、推理等场景
更多案例,敬请期待
知识图谱
发掘文本中的关系,构建行业知识图谱
问答系统
根据文本关系构建结构化知识库,可用于问答、推理等场景
更多案例,敬请期待
行业场景算法
简历抽取
商品评价解析
情感分析
简历信息解析
对简历内容进行识别解析,根据用户自定义关键字段生成结构化信息。帮助用户高效完成资格审查环节,快速筛选符合条件的候选人
岗位评估匹配
根据岗位需求和简历结构化信息进行多维度分析,评估应聘者和岗位的匹配度,提供精准的人岗双向推荐服务
考题智能推荐
根据企业招聘需求和应聘者简历信息打造个性化笔试内容,智能生成面试问题,并根据回答进行辅助评价,帮助面试官高效准确地进行面试评估
简历信息解析
对简历内容进行识别解析,根据用户自定义关键字段生成结构化信息。帮助用户高效完成资格审查环节,快速筛选符合条件的候选人
岗位评估匹配
根据岗位需求和简历结构化信息进行多维度分析,评估应聘者和岗位的匹配度,提供精准的人岗双向推荐服务
考题智能推荐
根据企业招聘需求和应聘者简历信息打造个性化笔试内容,智能生成面试问题,并根据回答进行辅助评价,帮助面试官高效准确地进行面试评估
商品口碑分析
可以了解用户对商品的满意度,进而制定好的营销策略
问题追踪
及时发现并跟踪问题,评估严重性及制定处理方案
属性分类
将不同消费者对同一产品的评价内容按属性分类,了解各环节的市场反应
商品口碑分析
可以了解用户对商品的满意度,进而制定好的营销策略
问题追踪
及时发现并跟踪问题,评估严重性及制定处理方案
属性分类
将不同消费者对同一产品的评价内容按属性分类,了解各环节的市场反应
舆情分析
了解大众对热门事件的情感倾向,掌握舆论导向,从而更及时有效的进行舆情监控
评论分析
对评论进行情感分析,将不同用户对同一事件或对象的评论内容按情感极性予以分类展示
口碑分析
      了解大众对某一人物或公众明显的喜好程度
舆情分析
了解大众对热门事件的情感倾向,掌握舆论导向,从而更及时有效的进行舆情监控
评论分析
对评论进行情感分析,将不同用户对同一事件或对象的评论内容按情感极性予以分类展示
口碑分析
      了解大众对某一人物或公众明显的喜好程度
更多产品与服务
命名实体
我们为您提供的命名实体服务,可以帮助您快速识别文本中的实体,进而挖掘各实体间的关系,是进行深度文本挖掘,知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。目前主要针对电商领域,识别品牌、产品、型号等,同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。
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智能文本分类
按照给定类目体系对输入文本进行自动分类,当前已支持新闻资讯领域和电商领域的文本分类。如需更多类目体系的定制化,请使用NLP自学习平台。
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情感分析
又称倾向性分析,或意见挖掘,它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力,可以针对带有主观描述的自然语言文本,自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。
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商品评价解析
基于电商行业的大量语料研发,对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析,将文本转化为结构化属性字段,高效甄别正负面评价,同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分,可统计可分析,大幅度节省客服人工。
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