產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)
多語(yǔ)言支持
模型語(yǔ)言無(wú)關(guān)性,支持中/英/俄/西等多個(gè)語(yǔ)種
海量電商數(shù)據(jù)建模
依托阿里豐富大規(guī)模電商場(chǎng)景,借助電商大數(shù)據(jù)完成中心詞建模
深度語(yǔ)義模型
基于卷積的深度語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)CDSSM模型,借助電商類(lèi)目體系,提升關(guān)鍵詞提取準(zhǔn)確率
跨語(yǔ)言遷移學(xué)習(xí)
借助語(yǔ)料豐富的語(yǔ)言的知識(shí),提升語(yǔ)料較少的語(yǔ)言的分析準(zhǔn)確率
適用場(chǎng)景
商品搜索
提高搜索準(zhǔn)確率,幫助用戶(hù)快速查找相關(guān)內(nèi)容
商品推薦
通過(guò)分析商品的標(biāo)題及屬性,向用戶(hù)推薦合適的商品
相關(guān)性計(jì)算
快速分析詞語(yǔ)與主體相關(guān)性,找到相似度最高或相近的內(nèi)容
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更多產(chǎn)品與服務(wù)
NLP自學(xué)習(xí)平臺(tái)
支持文本實(shí)體抽取、文本分類(lèi)等NLP定制化算法能力,用戶(hù)無(wú)需擁有豐富的算法背景,僅需標(biāo)注或上傳適量文檔數(shù)據(jù),即可通過(guò)平臺(tái)快速創(chuàng)建算法模型并使用。
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商品評(píng)價(jià)解析
基于電商行業(yè)的大量語(yǔ)料研發(fā),對(duì)消費(fèi)者歷史評(píng)價(jià)和新增評(píng)價(jià)的商品維度屬性自動(dòng)解析,將文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化屬性字段,高效甄別正負(fù)面評(píng)價(jià),同時(shí)根據(jù)情感強(qiáng)烈程度進(jìn)行-1分~1分的打分,可統(tǒng)計(jì)可分析,大幅度節(jié)省客服人工。
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情感分析
又稱(chēng)傾向性分析,或意見(jiàn)挖掘,它是對(duì)帶有情感色彩的主觀性文本進(jìn)行分析、處理、歸納和推理的過(guò)程。利用情感分析能力,可以針對(duì)帶有主觀描述的自然語(yǔ)言文本,自動(dòng)判斷該文本的情感正負(fù)傾向并給出相應(yīng)的結(jié)果。
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命名實(shí)體
命名實(shí)體服務(wù)可以幫助您快速識(shí)別文本中的實(shí)體,進(jìn)而挖掘各實(shí)體間的關(guān)系,目前主要針對(duì)電商領(lǐng)域,識(shí)別品牌、產(chǎn)品、型號(hào)等,同時(shí)也包括一些通用領(lǐng)域?qū)嶓w如人名、地名、機(jī)構(gòu)名、時(shí)間日期等。
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