軟件介紹
小發(fā)貓AI智能寫作是一款非常不錯的智能洗稿軟件，通過對文章的關(guān)鍵詞提取，小發(fā)貓AI智能寫作可以輕松的幫助用戶達(dá)到偽原創(chuàng)的目的，通過小發(fā)貓AI智能寫作用戶的文章重復(fù)率能減少到30%以下，是自媒體洗稿的非常好用的軟件之一。
功能介紹
1、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。基于上百萬條社交網(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(fù)面情感分析準(zhǔn)確度達(dá)到80%~85% 。經(jīng)過行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注學(xué)習(xí)后準(zhǔn)確率可達(dá)85%~90%。
2、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(biāo)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(biāo)注，就可以達(dá)到商用級別的預(yù)測準(zhǔn)確率。
3、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?jǐn)?shù)達(dá)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(dá)到更高的準(zhǔn)確率。
4、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?？捎糜谙M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(zhǔn)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(zhǔn)確 。
5、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。
6、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。
使用方法
1、下載打開小發(fā)貓AI智能寫作軟件，復(fù)制粘貼你要偽原創(chuàng)的文章；
2、點擊生成AI文章，軟件就會自動生成文章，復(fù)制即可使用。
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