NLP自然语言学习技
计算机学习并理解文字、图像、语言的含
自我学习、自我总结规律，形成算法模
算法模型还可以被RPA调用，实现文档自动识?/p>
NLP的原子处理技?/p>
NLP丰富实用的算法模型和服务贴合各类业务场景
信息抽取
抽取文本中具有特定意义的实体
例如银行名称、银行账号、持有人名称
合同甲乙方、交易金额等、/p>
多语言分词
将整段切分成具有语义合理性和
完整性的词汇序列，目前支持简
体中文、英文、泰文及越南语、/p>
词性分枏/p>
为每一个词附上对应的词性，并对
特定的事物名称或符号进行标识
用于新词发现、歧义消除等、/p>
词向野/p>
将词表中的词映射到高维向量模
型中并以数值表示，从而实现语
义相似度计算、语义理解等、/p>
依存句法分析
通过分析句子中词与词之间的依存关
系，从而捕捉到词语的句法结构信
(如主谓、动宾、定中等结构关系)、/p>
文本相似?/p>
计算不同文本之间的相似度，输
一个介??之间的分数，分数
大则文本之间的相似度越高、/p>
NLP提供更多应用技?/p>
识别纠错
根据文本、搜索内容、语音中出现
拼写错别字及段落位置信息，并针对
性给出正确的建议文本内容、/p>
情感方向分析
对包含主观描述的文本、语音、视
进行情感倾向性判断，适用于口碑分/
析、话题监控、舆情分析、影评分析等 、/p>
智能标签分类
对文章、视频、语音按照内容类型进
自动分类，首批支持娱乐、体育、科技
政治等主流内容类型、应用于个性化推荐
内容管理、归类等、/p>
中心观点抽取
通过给每个词计算一个相关性分数来衡量
每个词与句子的相关性程度，进而识别并
提取出句子的中心 ，应用于评论归类
商品搜索、新闻摘要等、/p>
机器翻译、问筓/p>
基于海量的数据及算法模型，实现机
对文本、语音、视频的的关键信息的
识别和理解，应用于大小型会议记录
司法庭审、搜索、实时沟通、风控等领域量、/p>
地址标准匕/p>
依托海量的地址语料库，实现高准确率
的地址标准化能力，提取文本、语音
视频中地址、姓名、电话号码、行
区域、邮政编码信息并实现纠错、/p>
NLP的产品优劾/p>
NLP应用于非结构化的文档、语音、视频的识别，模拟人理解语义并分析算法达到判断识别语句含义、/p>
易用
适用流程简協/p>
无需工程与算法背?/p>
快捷
全链路优匕/p>
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，准确率预?5%+
核心功能应用场景
自定义文本内容抽叕/p>
通过建立文本标签与特定内容的对应关系，自动建立算法，识别文档内容并结构化输出 配合OCR及RPA技术，实现文档内容的自动提取，应用于银行、保险、电信、政务、法务 财务、医疗、人力资源、供应链等行业 广泛应用于合同、票据、支付信息、申请表 判决书、报销单、药品单、简历、发货单/订单等
适用行业
自定义图像内容抽叕/p>
配合OCR技术，通过建立图像标签与特定内容的对应关系，自动建立算法， 识别图像内容并结构化输出。配合RPA技术，实现图像内容的自动提取， 应用于广告、制造业、供应链、零售、电商等行业 广泛应用于广 图像、成分列表、产品列表、宣传页、网页广告等、/p>
适用行业
自定义内容分籺/p>
通过自建分类体系，识别文本或图像内容，自动建立算法实现内容归类 配合RPA技术，实现网站、聊天内容、社区、舆情自动监控，应用于广告、软件、互联网、零售、电商等行业 支持自定义分类体糺 范例一：广告信息、色情信息、暴恐违禁、政治敏感、恶意推广、低俗辱骂等 范例二：科技、娱乐、财经、体育、游戏等 范例三：物流、尺码、材质、回复速度、客服态度筈/p>
适用行业
通过自建评价维度体系，识别回复或评论内容，理解并分析语义适配维度 实现网站、聊天内容、社区、舆情自动监控，应用于互联网、电商等行业、/p>
适用行业
