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產品概述

百分點智能文本分析系統面向多語種和不同行業應用場景,提供海量文本數據處理、挖掘分析能力和算法模型支持,一站式滿足政府與企業客戶對自然語言處理的業務需求,提升文本處理的能力和效率。

產品功能

智能分詞

支持對中文文本內容的精準分詞,并智能判斷詞匯對應的詞性,為后續分析提供基礎支撐。


實體提取

智能識別文本中包含的命名實體信息,包括人名、地名、時間、機構名、身份證號碼、車牌號碼、專業術語等。


情感識別

結合行業應用場景,對包含主觀信息的文本進行情感傾向性判斷,支持在線訓練模型效果調優,為口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。


文本分類

對文本按照內容類型進行自動分類,支持行業類目定制,為文本內容分析等應用提供基礎技術支持。


分類聚類

分類即基于已有類目體系,按照文本內容包含的語義信息自動完成文本分類;聚類即根據文本的內在數據分布、語義特征,將海量文本數據自動聚合成多類,并為每一類數據給出描述性關鍵詞。


信息抽取

從非結構化數據的屬性中抽取有意義的結構化信息,在此基礎上進行數據分析,提升數據價值。


文本摘要

基于深度語義分析模型,自動抽取新聞文本中涵蓋內容主旨的關鍵信息并生成指定長度的新聞摘要。可用于熱點新聞聚合、新聞推薦、播報等場景。


標簽提取

對文本進行核心關鍵詞分析,為相似文章聚合、文本內容分析等提供技術支持。


產品功能

智能分詞

支持對中文文本內容的精準分詞,并智能判斷詞匯對應的詞性,為后續分析提供基礎支撐。


實體提取

智能識別文本中包含的命名實體信息,包括人名、地名、時間、機構名、身份證號碼、車牌號碼、專業術語等。


情感識別

結合行業應用場景,對包含主觀信息的文本進行情感傾向性判斷,支持在線訓練模型效果調優,為口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。


文本分類

對文本按照內容類型進行自動分類,支持行業類目定制,為文本內容分析等應用提供基礎技術支持。


分類聚類

分類即基于已有類目體系,按照文本內容包含的語義信息自動完成文本分類;聚類即根據文本的內在數據分布、語義特征,將海量文本數據自動聚合成多類,并為每一類數據給出描述性關鍵詞。


信息抽取

從非結構化數據的屬性中抽取有意義的結構化信息,在此基礎上進行數據分析,提升數據價值。


文本摘要

基于深度語義分析模型,自動抽取新聞文本中涵蓋內容主旨的關鍵信息并生成指定長度的新聞摘要。可用于熱點新聞聚合、新聞推薦、播報等場景。


標簽提取

對文本進行核心關鍵詞分析,為相似文章聚合、文本內容分析等提供技術支持。


產品功能

智能分詞

支持對中文文本內容的精準分詞,并智能判斷詞匯對應的詞性,為后續分析提供基礎支撐。


實體提取

智能識別文本中包含的命名實體信息,包括人名、地名、時間、機構名、身份證號碼、車牌號碼、專業術語等。


情感識別

結合行業應用場景,對包含主觀信息的文本進行情感傾向性判斷,支持在線訓練模型效果調優,為口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。


文本分類

對文本按照內容類型進行自動分類,支持行業類目定制,為文本內容分析等應用提供基礎技術支持。


分類聚類

分類即基于已有類目體系,按照文本內容包含的語義信息自動完成文本分類;聚類即根據文本的內在數據分布、語義特征,將海量文本數據自動聚合成多類,并為每一類數據給出描述性關鍵詞。


信息抽取

從非結構化數據的屬性中抽取有意義的結構化信息,在此基礎上進行數據分析,提升數據價值。


文本摘要

基于深度語義分析模型,自動抽取新聞文本中涵蓋內容主旨的關鍵信息并生成指定長度的新聞摘要。可用于熱點新聞聚合、新聞推薦、播報等場景。


標簽提取

對文本進行核心關鍵詞分析,為相似文章聚合、文本內容分析等提供技術支持。


產品優勢

深度遷移學習能力

使用深度學習訓練的文本模型,能夠極大提高文本分析的效果,同時支持以較小規模的標注數據進行訓練,快速滿足不同行業的業務訴求。

多語種支持

支持十多個語種的文本分析,包括漢語、英語、法語、俄語、泰語、阿拉伯語、葡萄牙語、德語等,并已得到廣泛商業化應用。

分布式部署

支持本地化、分布式部署,可根據實際數據規模快速擴展節點數量。同時多節點間能夠互為備份,確保系統運行的健壯性。

實踐案例豐富

積累了豐富的媒體出版、應急、公安、煙草、金融等多個行業的文本分析案例以及對應的語義模型研發經驗。

深度遷移學習能力

使用深度學習訓練的文本模型,能夠極大提高文本分析的效果,同時支持以較小規模的標注數據進行訓練,快速滿足不同行業的業務訴求。

多語種支持

支持十多個語種的文本分析,包括漢語、英語、法語、俄語、泰語、阿拉伯語、葡萄牙語、德語等,并已得到廣泛商業化應用。

分布式部署

支持本地化、分布式部署,可根據實際數據規模快速擴展節點數量。同時多節點間能夠互為備份,確保系統運行的健壯性。

實踐案例豐富

積累了豐富的媒體出版、應急、公安、煙草、金融等多個行業的文本分析案例以及對應的語義模型研發經驗。

深度遷移學習能力

使用深度學習訓練的文本模型,能夠極大提高文本分析的效果,同時支持以較小規模的標注數據進行訓練,快速滿足不同行業的業務訴求。

多語種支持

支持十多個語種的文本分析,包括漢語、英語、法語、俄語、泰語、阿拉伯語、葡萄牙語、德語等,并已得到廣泛商業化應用。

分布式部署

支持本地化、分布式部署,可根據實際數據規模快速擴展節點數量。同時多節點間能夠互為備份,確保系統運行的健壯性。

實踐案例豐富

積累了豐富的媒體出版、應急、公安、煙草、金融等多個行業的文本分析案例以及對應的語義模型研發經驗。

應用場景

支持互聯網全景輿情、商情的監測,包括行業資訊、負面輿情、熱點事件、品牌監測、競品分析、營銷跟蹤等多個維度,幫助客戶全面洞察自身及競爭對手的輿情商情,進而能夠主動進行快速、精準地處置與應對。

融合企業客服、互聯網采集等多源異構數據,監測并分析用戶對企業品牌、產品、服務等全經營鏈條的評價、投訴等信息,為企業經營活動的優化與改進提供科學、有效的決策依據。

匯聚客戶內外部數據資源,圍繞媒體稿件的采、編、發業務,提供智能選題、輔助校驗、便捷發稿等業務支撐,幫助媒體客戶提高核心業務的競爭力。

對非結構化的警情文本數據實現智能分類、信息的結構化抽取、事件聚類、地址標準化、案件上圖等功能。

輿情商情監測
客戶之聲聆聽

支持互聯網全景輿情、商情的監測,包括行業資訊、負面輿情、熱點事件、品牌監測、競品分析、營銷跟蹤等多個維度,幫助客戶全面洞察自身及競爭對手的輿情商情,進而能夠主動進行快速、精準地處置與應對。

融合企業客服、互聯網采集等多源異構數據,監測并分析用戶對企業品牌、產品、服務等全經營鏈條的評價、投訴等信息,為企業經營活動的優化與改進提供科學、有效的決策依據。

媒體智能采編
智能警情分析

匯聚客戶內外部數據資源,圍繞媒體稿件的采、編、發業務,提供智能選題、輔助校驗、便捷發稿等業務支撐,幫助媒體客戶提高核心業務的競爭力。

對非結構化的警情文本數據實現智能分類、信息的結構化抽取、事件聚類、地址標準化、案件上圖等功能。

案例

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