小發(fā)貓AI智能寫作軟件專業(yè)的偽原創(chuàng)工具，軟件支持對用戶的文章內(nèi)容進行人工智能內(nèi)容重寫，從AI仿寫、情感分析、信息分類、實體識別、典型意見、文本聚類、關(guān)鍵詞提取等，本站提供的是該軟件的綠色版本。

使用介紹

1、下載并進行解壓，無需安裝，雙擊.exe文件即可打開小發(fā)貓智能寫作機器人；

2、接著點擊"打開工具"即可開始使用；

3、復制粘貼你要偽原創(chuàng)的文章；

4、點擊生成AI文章，軟件就會自動生成文章，復制即可使用。

軟件功能

1、人工智能內(nèi)容重寫，擁有完整的高性能自然語言處理技術(shù)

2、NLP情感引擎，幫助用戶對文本以及評價對象進行情感分析

3、文本信息分類，提供定制的文本分類API服務(wù)，將文本按照預設(shè)的分類體系進行自動區(qū)分

軟件特點

【情感分析 Sentiment Analysis】

1、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。

2、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?；谏习偃f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習模型，結(jié)合自主開發(fā)的半監(jiān)督學習技術(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)標注學習后準確率可達85%~90%。

【信息分類 Classification】

1、文本信息分類將文本按照預設(shè)的分類體系進行自動區(qū)分。

2、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。

3、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測等。

4、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)督學習引擎的訓練，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測準確率。

【實體識別 Named Entity Recognition】

1、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。

2、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。

3、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)語料的進一步學習，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】

1、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。

2、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】

1、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。

2、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。