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自然语言处理系统

系统价值：

帮助客户有效地处理句法分析中的长句依存关系。通过对模型的训练，对文本进行分类，文本主题提取、语义分析、情感分析、词性标注等业务。做到基于不同的数据标签来实现不同的业务。

典型客户：

期望实现文本智能分类、智能推荐、智能摘要而提高效益的企业和政府部门，期望建立机构自己的文本训练和优化系统，自主可控的用户。

解决用户痛点：

企业和政府的文本数据量都非常大，且数据持续更新，匹配逻辑复杂。人工操作的数量有限，时间过长，且对人员经验依赖度太高。

通过NLP技术解决企业实体信息抽取、属性映射、逻辑关系匹配，基于不同行业客户的需求和业务痛点，实现文本数据的识别、抽取、匹配与处理和分析等。

产品优点：

1.产品能力丰富，拥有数十种自然语言核心算法与解决方案，全面覆盖语言处理的各类需求。

2.产品接口易用，标准化接口封装，通过NLP操作工具，可快速获取和训练结果，大大降低开发人力成本。

典型功能：

命名实体识别、情感倾向分析、文本分类、评论观点抽取、新闻摘要、文本关键词提取

应用场景：

1、智能分类派单：通过训练模型，对没有标签的文本进行标签的预测，实现智能分类，文本的标签可以是二级甚至多级分类标签。

2、舆情分析：通过评论观点抽取技术，将能够将特定行业的海量评论内容进行观点抽取和情感分析，从而对产品的口碑、舆情进行有效监控和分析。

3、自动摘要：通过文本或新闻摘要技术，可以准确的为针对待发布的新闻进行摘要，从而提高传统提炼的效率。

4、智能推荐：通过对文章的关键词提取，提高用户搜索相关主题文章的准确度以及推送用户感兴趣的信息。

自然语言处理系统