產品優(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構化,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。
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構化,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)文章具體內容進行分類,例如科技、娛樂、財經、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)內容,降低人工審核成本。
文章分類
媒體編輯需要根據(jù)文章具體內容進行分類,例如科技、娛樂、財經、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)內容,降低人工審核成本。
更多產品與服務
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、產品、型號等,同時也包括一些通用領域實體如人名、地名、機構名、時間日期等。
了解更多
智能文本分類
基于強大的機器學習技術和海量數(shù)據(jù)支撐,實現(xiàn)五層樹狀類目結構。融合主動學習的迭代算法,可快速實現(xiàn)文本的自動分類,并提取文本中的內容標簽,實現(xiàn)內容、類目及標簽間的關聯(lián)。
了解更多
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果。
了解更多
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,將文本轉化為結構化屬性字段,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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