产品优势

易用

使用流程简单
无需工程与算法背景

快捷

全链路优化
平均训练模型耗时<30分钟

专业

专业技术沉淀
500+标注数据时,模型准确率预计>85%

适用场景
合同实体抽取
定制合同文档中需要抽取的关键要素,例如甲方、乙方、单据编号、收款账号、合同金额等,快速将大量合同文本结构化,提升合同规整与审核效率。
简历实体抽取
定制简历文档中需要抽取的关键要素,例如姓名、专业、工作经历、联系方式、邮箱等,更快发现合适的人选,高效完成背景审查环节。
财务实体抽取
定制财务文档中需要抽取的关键要素,例如购方名称、销方名称、发票号码、金额、开票日期等,快速完成财务文档信息的录入与审核。
合同实体抽取
定制合同文档中需要抽取的关键要素,例如甲方、乙方、单据编号、收款账号、合同金额等,快速将大量合同文本结构化,提升合同规整与审核效率。
简历实体抽取
定制简历文档中需要抽取的关键要素,例如姓名、专业、工作经历、联系方式、邮箱等,更快发现合适的人选,高效完成背景审查环节。
财务实体抽取
定制财务文档中需要抽取的关键要素,例如购方名称、销方名称、发票号码、金额、开票日期等,快速完成财务文档信息的录入与审核。
文章分类
媒体编辑需要根据文章具体内容进行分类,例如科技、娱乐、财经、体育、游戏等,新增文章自动分类,提升文章审核与归档效率。
评价分类
电商客服需根据商品评价文本进行分类,例如情感极性(好、中、差等)、投诉类别(物流、尺码、材质等),了解用户满意度,提升问题跟踪效率。
短信分类
运营商需要根据短信文本内容判断其对应的分类,例如涉黄、暴恐、涉政、广告等,高效过滤违规内容,降低人工审核成本。
文章分类
媒体编辑需要根据文章具体内容进行分类,例如科技、娱乐、财经、体育、游戏等,新增文章自动分类,提升文章审核与归档效率。
评价分类
电商客服需根据商品评价文本进行分类,例如情感极性(好、中、差等)、投诉类别(物流、尺码、材质等),了解用户满意度,提升问题跟踪效率。
短信分类
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更多产品与服务
命名实体
我们为您提供的命名实体服务,可以帮助您快速识别文本中的实体,进而挖掘各实体间的关系,是进行深度文本挖掘,知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。目前主要针对电商领域,识别品牌、产品、型号等,同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。
了解更多
智能文本分类
基于强大的机器学习技术和海量数据支撑,实现五层树状类目结构。融合主动学习的迭代算法,可快速实现文本的自动分类,并提取文本中的内容标签,实现内容、类目及标签间的关联。
了解更多
情感分析
又称倾向性分析,或意见挖掘,它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力,可以针对带有主观描述的自然语言文本,自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。
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商品评价解析
基于电商行业的大量语料研发,对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析,将文本转化为结构化属性字段,高效甄别正负面评价,同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分,可统计可分析,大幅度节省客服人工。
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