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商品评价解析

基于电子商务行业的大量语料研究和开发,自动分析消费者历史评价和新评价的产品维度属性,有效筛选正、负评价。目前支持24个行业类别。更多行业和商品维度的定制,请使用NLP自学平台。


产品优势

1、多粒度支持

它包括基本语义粒度、较小的检索粒度和扩展的检索粒度

2、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

3、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

4、灵活的更新机制

针对层出不穷的新品牌、新产品类别,结合阿里巴巴自身业务,应该定期、增量地进行更新


适用场景

1、商品口碑分析

能够了解用户对商品的满意度,进而制定良好的营销策略

2、问题跟踪

及时发现并跟踪问题,评估严重程度,制定治疗方案

3、属性分类

将不同消费者对同一产品的评价内容按属性进行分类,了解各环节的市场反应


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、情绪分析

又称倾向性分析或观点挖掘,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。

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。


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