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1、相似文本聚类是指机器对给定文本的自动主题聚类。
2、将语义相似的内容归为一类有助于组织大量文档和信息。
3、和主题级统计分析。自主研发的文本聚类算法
1、并且可以通过参数调整簇的大小以获得更好的结果,比手动排序更快、更准确。
2、一方面,增加了语义的扩展,保证同一观点的不同表达可以概括在一起。
3、另一方面,它避免了K-means等传统算法中预设簇总数的困难,并根据数据的分布自动选择合适的阈值。
1、典型的意见引擎在单句级别对消费者意见进行语义聚合,以提取有代表性的意见。
2、可用于消费者研究、电商评论分析、社会热点事件看法等。
3、基于语义的分析引擎在准确性上有了很大的突破,可以聚合含义相似但表达方式不同的观点。
1、NLP情感引擎提供业界领先的文本级情感分析。
2、基于数百万条社交网络平衡语料和数十万条新闻平衡语料的机器学习模型,结合自主研发的半监督学习技术,
3、正负情绪分析准确率达到80%~85%。经过行业数据标注和学习,准确率可达85%~90%。
1、文本信息分类根据预设的分类系统自动区分文本。
2、提供定制化的文本分类API服务,具有广泛的商业应用前景。
3、例如,通过社交网络挖掘商业情报和潜在销售机会、企业内部文本数据分析、海量数据筛选、信息分类和自动标签预测等。