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詳情介紹
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。
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