NLP 自然語言處理技術(shù)平臺
GaussMind的NLP-PaaS平臺使用語音語義融合技術(shù)，為用戶提供多種自然語言處理服務(wù)，
涵蓋了分詞、詞性、實體識別、語義相似度計算、情緒識別、文本分類等多個自然語言理解模塊，
可助力企業(yè)更高效的處理自己的文本數(shù)據(jù)，快速開發(fā)更加豐富的智能化應(yīng)用
語音語義融合
將語音語義模型融合為一體，更加準確的理解語義信息
高度自定義
支持自定義數(shù)據(jù)，對不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)有更強的適應(yīng)性
服務(wù)可靠
服務(wù)可用性高達99.9%，支持上億量級的調(diào)用并配有完善的數(shù)據(jù)監(jiān)控
產(chǎn)品方案
情緒識別能力
文本相似度計算
文本分類
文本預(yù)處理
情緒識別能力
基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供潛在的情緒情感智能分析技術(shù)，幫助識別客戶的真實感受，提供更加人性化的服務(wù)。
情緒識別結(jié)果可以支持極性分類：正向、中性、負向。
也可以支持更加細化的情緒：開心、感激、抱怨、生氣、焦慮、驚訝等。
文本相似度計算
依托海量數(shù)據(jù)和語音語義融合技術(shù)，從語義層面計算不同文本之間的相似度，并輸出一個介于0到1之間的分數(shù)，分數(shù)越大則文本之間的相似度越高。
文本分類
針對不同長度的文本進行分類，支持用戶自定義類別，既支持層次結(jié)構(gòu)(比如樹狀)的分類體系，也支持扁平結(jié)構(gòu)的分類，可以滿足不同垂直領(lǐng)域的用戶的實際需求
文本預(yù)處理
提供分詞、詞性、實體識別等多種自然語言處理基礎(chǔ)技術(shù)，并支持用戶自定義詞典，滿足不同領(lǐng)域、不同場景的用戶需求。
應(yīng)用場景
多維度數(shù)據(jù)分析
利用文本分類和實體抽取的技術(shù)，可以為數(shù)據(jù)打上多種標簽，比如業(yè)務(wù)類別，用戶信息，產(chǎn)品信息等，從多個維度對數(shù)據(jù)進行分析，更加精細的感知業(yè)務(wù)變化，洞察用戶需求
個性化推薦
利用文本相似度計算和文本分類技術(shù)，為數(shù)據(jù)打上不同的業(yè)務(wù)標簽，同時可以構(gòu)建用戶畫像，根據(jù)不同數(shù)據(jù)之間的相似性，以及用戶畫像，為用戶提供個性化的服務(wù)
文章分類
利用自定義的文本分類對新聞或者對話數(shù)據(jù)等進行分類，比如可以對文章所屬領(lǐng)域進行分類，可以對文章的觀點傾向進行分類等
評論分析
利用情緒識別和實體抽取的技術(shù)，可以分析用戶對商品的評論，提取用戶對商品的滿意度以及各個維度的評價