NLP自学习平台
支持文本实体抽取、文本分类、关键短语抽取、情感分析、关系抽取、商品评价解析，简历抽取和智能合同审查等NLP定制化算法能力，用户无需拥有丰富的算法背景，仅需标注或上传适量文档数据，即可通过平台快速创建算法模型并使用。
产品优势
1、易用
使用流程简单
无需工程与算法背景
2、快捷
全链路优化
平均训练模型耗时<30分钟
3、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
基础算法
1、文本实体抽取
a，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。
b，新闻实体抽取
定制新闻内容中需要抽取的关键要素，例如时间、人物、事件、地点等，从而高效处理新闻数据，将新闻内容标签化，智能推送新闻信息。
c，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。
2、文本分类
a，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。
b，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。
c，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。
3、关键短语抽取
a，个性化推荐
根据文本中的关键短语，结合用户画像，对用户精准个性化推荐
b，话题聚合
聚合相同关键短语的文章，便于用户对同一话题的文章进行全方位的信息阅读
c，搜索
通过关键短语对用户搜索内容（query）进行相似度计算、聚类、改写等
4、短文本匹配
a，个性化推荐
根据用户已浏览文章的标题内容，推荐更多相似文章，例如帖子、新闻推荐等场景
b，问答系统
精准识别用户问题与知识库中最相似的相关问题，并关联返回对应答案
c,搜索
根据用户搜索内容（query）检索网页标题或内容，进行query与网页的匹配
5、关系抽取
a,知识图谱
发掘文本中的关系，构建行业知识图谱
b,问答系统
根据文本关系构建结构化知识库，可用于问答、推理等场景
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