情感分析,文本情感色彩分析处理归纳,人物口碑追踪等SDK接口

情感分析

又称倾向性分析或意见挖掘，是对带有情感色彩的主观文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析的能力，可以自动判断自然语言文本中主观描述的积极和消极倾向，并给出相应的结果。支持英语，泰语，越南语，印尼语。

产品优势

1、海量数据建模

在100亿级数据反馈的基础上，建立了分析模型，提高了模型的准确性和适应性

2、高效准确

通过多年的语料库和算法研发积累，我们可以在短时间内分析海量文本，帮助客户更好、更准确地挖掘文本价值

3、稳定可靠

服务可用性高达99.9%，可根据呼叫量动态调整，支持上亿次呼叫和数据监控

4、界面简单易用

标准化的接口封装大大减少了研发人力投入

适用场景

1、舆论分析

了解公众对热点事件的情绪倾向，掌握舆论引导，从而更及时有效地进行舆论监督

2、影视分析

了解用户对程序的喜好和评论，然后设计相应的情节

3、民众口碑追踪

了解公众对一个人或公众的明显偏好

更多产品和服务

1、NLP自学平台

支持文本实体提取、文本分类等NLP定制算法功能，用户无需拥有丰富的算法背景，只需标注或上传适量的文档数据，即可通过平台快速创建算法模型并使用。

2、商品评价分析

在大量语料研究和电子商务行业开发的基础上，自动分析了消费者历史评价和新评价的产品维度属性。将文本转化为结构化的属性域，有效地筛选正面评价和负面评价。同时，根据情绪的强弱，可以计算出-1~1分进行分析，大大节省了客服的劳动。

3、多语分词

将连续的自然语言文本划分为语义合理、完整的词汇序列，并对数据和模型进行迭代更新。目前支持简体中文、英文和泰语。

4、命名实体

命名实体服务可以帮助您快速识别文本中的实体，然后挖掘实体之间的关系。目前主要针对电子商务领域，识别品牌、产品、型号等，还包括一些常用的域名实体，如人名、地名、组织名称、时间和日期等。

热搜词