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小發貓ai智能寫作軟件介紹

致力于打造最出色的中文語義分析技術，通過自主研發的中文分詞、句法分析、語義聯想和實體識別技術，結合海量行業語料的不斷積累，為企業和廣大開發者提供簡單、強大、可靠的中文語義分析云端API。提供使用簡單、功能強大、性能可靠的中文自然語言分析云服務。

軟件功能

關鍵詞提取Keyword Extraction

關鍵詞提取引擎從一篇或多篇文本中提取出有代表性的關鍵詞。

小發貓的關鍵詞提取技術綜合考慮詞語在文本中的頻率，和詞語在千萬級背景數據中的頻率，選擇出最具有代表性的關鍵詞并給出相應權重。

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。

小發貓NLP情感引擎提供行業領先的篇章級情感分析。基于上百萬條社交網絡平衡語料和數十萬條新聞平衡語料的機器學習模型，結合自主開發的半監督學習技術，正負面情感分析準確度達到80%~85% 。經過行業數據標注學習后準確率可達85%~90%。

信息分類Classification

文本信息分類將文本按照預設的分類體系進行自動區分。

小發貓提供定制的文本分類API服務，有著廣泛的商業應用前景。

例如，通過社交網絡挖掘商業情報和潛在銷售機會，企業內文本數據分析，海量數據篩選，資訊分類和自動標簽預測等。

基于小發貓自主研發的語義聯想、句法分析等技術，通過半監督學習引擎的訓練，只需要進行少量的代表性數據標注，就可以達到商用級別的預測準確率。

實體識別Named Entity Recognition

實體識別用于從文本中發現有意義的信息，例如人名、公司名、產品名、時間、地點等。

實體識別是語義分析中的重要的基礎，是情感分析、機器翻譯、語義理解等任務中的重要步驟。

小發貓NLP實體識別引擎基于自主研發的結構化信息抽取算法，F1分數達到81%，相比于StanfordNER高出7個百分點。通過對行業語料的進一步學習，可以達到更高的準確率。

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。可用于消費者調研、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，并可通過參數調節聚類的大小獲得更好的效果，與人工整理相比更加快速、準確 。

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，將語義上相似的內容歸為一類，有助于海量文檔、資訊的整理，和話題級別的統計分析。 小發貓自主研發的文本聚類算法：

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的K-means等算法需要預先設定聚類總數的困難，基于數據的分布自動選擇合適的閾值。

軟件特色

人工智能內容重寫，擁有完整的高性能自然語言處理技術！

文本信息分類，提供定制的文本分類API服務，將文本按照預設的分類體系進行自動區分！

NLP實體識別引擎，采用結構化信息抽取算法，可以抽取文本中的有用信息，包含人名、公司名、產品名、時間、地點等！

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，與人工整理相比更加快速、準確！

軟件亮點

小發貓機器人基于機器學習和深度學習方法實現了每個NLP基本功能模塊，涵蓋了詞法分析、語法分析、語義分析、本基本技術分析一章，上述機器閱讀理解能力之一。

在認知智能方面，除了當前流行的NLP功能之外，小發貓機器人還專門研究另一個獨特的技術方向——情感計算，該計算將人類情感量化為機器可理解的值。

實際上，認知智能的發展分為語言理解、分析推理以及人格和情感三個層次，情感可以說是AI金字塔頂端的頂端，是AI最終面臨的困難之一需要克服。

情感計算的概念最早是由MIT媒體實驗室的Picard教授于1997年提出的。她指出，情感計算與情感有關，可以通過情感或可能影響情感的計算來進行。

然而，情感交互信息在用戶界面上的表示仍然缺乏標準化和統一的標準，這使得人們在人機交互、處理過程中對用戶情感信息的理解越來越多，并且出現了情感反饋，從而阻礙了情感計算。用戶界面的應用和開發。

實際上，情感計算的應用前景十分廣闊。用戶和計算機系統之間仍然存在情感和表達障礙。如果制定了相關的國際標準，將有利于實現情感計算用戶界面的應用。