小發(fā)貓AI智能寫作

小發(fā)貓AI智能寫作是一款非常實用的AI寫作軟件，也是一款智能偽原創(chuàng)工具，可以智能提取關(guān)鍵詞進行偽原創(chuàng)，可以大大降低文章重復(fù)率。小發(fā)貓AI智能寫作軟件綜合對于多個搜索引擎數(shù)據(jù)后計算處理，為您的文章提供更優(yōu)的排名支持。

關(guān)于小發(fā)貓

小發(fā)貓中文語義開放平臺提供使用簡單、功能強大、性能可靠的中文自然語言分析云服務(wù)。

互聯(lián)網(wǎng)時代信息無處不在，我們?nèi)粘Ｋ�接觸的大量信息例如微博、社交媒體網(wǎng)站的帖子、消費者點評、新聞、銷售人員的拜訪記錄以及可以轉(zhuǎn)換成文本的語音內(nèi)容，這些都是常見的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來源。

根據(jù)2011年IDC的調(diào)查，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將占未來十年所創(chuàng)造數(shù)據(jù)的90%。作為一個尚未得到充分開發(fā)的信息源，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析可以揭示之前很難或無法確定的重要相互關(guān)系。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析能夠揭示潛藏在文本當(dāng)中的趨勢和關(guān)聯(lián)，為商業(yè)決策、研究行業(yè)趨勢和熱點內(nèi)容分析提供有力支持。

小發(fā)貓團隊致力于打造最出色的中文語義分析技術(shù)，通過自主研發(fā)的中文分詞、句法分析、語義聯(lián)想和實體識別技術(shù)，結(jié)合海量行業(yè)語料的不斷積累，為企業(yè)和廣大開發(fā)者提供簡單、強大、可靠的中文語義分析云端API。

軟件特色

情感分析 Sentiment Analysis

情感分析指的是對文本中情感的傾向性和評價對象進行提取的過程。

小發(fā)貓NLP情感引擎提供行業(yè)領(lǐng)先的篇章級情感分析�；�于上百萬條社交網(wǎng)絡(luò)平衡語料和數(shù)十萬條新聞平衡語料的機器學(xué)習(xí)模型，結(jié)合自主開發(fā)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，正負面情感分析準確度達到80%~85% 。經(jīng)過行業(yè)數(shù)據(jù)標注學(xué)習(xí)后準確率可達85%~90%。

信息分類 Classification

文本信息分類將文本按照預(yù)設(shè)的分類體系進行自動區(qū)分。

小發(fā)貓?zhí)峁┒ㄖ频奈谋痉诸怉PI服務(wù)，有著廣泛的商業(yè)應(yīng)用前景。

例如，通過社交網(wǎng)絡(luò)挖掘商業(yè)情報和潛在銷售機會，企業(yè)內(nèi)文本數(shù)據(jù)分析，海量數(shù)據(jù)篩選，資訊分類和自動標簽預(yù)測等。

基于小發(fā)貓自主研發(fā)的語義聯(lián)想、句法分析等技術(shù)，通過半監(jiān)督學(xué)習(xí)引擎的訓(xùn)練，只需要進行少量的代表性數(shù)據(jù)標注，就可以達到商用級別的預(yù)測準確率。

實體識別 Named Entity Recognition

實體識別用于從文本中發(fā)現(xiàn)有意義的信息，例如人名、公司名、產(chǎn)品名、時間、地點等。

實體識別是語義分析中的重要的基礎(chǔ)，是情感分析、機器翻譯、語義理解等任務(wù)中的重要步驟。

小發(fā)貓NLP實體識別引擎基于自主研發(fā)的結(jié)構(gòu)化信息抽取算法，F(xiàn)1分數(shù)達到81%，相比于StanfordNER高出7個百分點。通過對行業(yè)語料的進一步學(xué)習(xí)，可以達到更高的準確率。

典型意見 Opinion Extraction

典型意見引擎將消費者意見進行單句級別的語義聚合，提取出有代表性的意見。可用于消費者調(diào)研、電商點評分析和社會熱點事件的意見整理。 基于語義的分析引擎在準確率上有較大的突破，能將含義接近但表述不同的意見聚合在一起，并可通過參數(shù)調(diào)節(jié)聚類的大小獲得更好的效果，與人工整理相比更加快速、準確 。

文本聚類 Clustering

相似文本聚類指的是機器自動對給定的文本進行話題聚類，將語義上相似的內(nèi)容歸為一類，有助于海量文檔、資訊的整理，和話題級別的統(tǒng)計分析。 小發(fā)貓自主研發(fā)的文本聚類算法：

一方面加入了對語義的擴展，保證同一個意見的不同表述可以被歸納在一起。

另一方面又避免了傳統(tǒng)的K-means等算法需要預(yù)先設(shè)定聚類總數(shù)的困難，基于數(shù)據(jù)的分布自動選擇合適的閾值。

關(guān)鍵詞提取 Keyword Extraction

關(guān)鍵詞提取引擎從一篇或多篇文本中提取出有代表性的關(guān)鍵詞。

小發(fā)貓的關(guān)鍵詞提取技術(shù)綜合考慮詞語在文本中的頻率，和詞語在千萬級背景數(shù)據(jù)中的頻率，選擇出最具有代表性的關(guān)鍵詞并給出相應(yīng)權(quán)重。