产品优势
易用
使用流程简单
无需工程与算法背景
快捷
全链路优化
平均训练模型耗时<30分钟
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
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。
简历实体抽取
定制简历文档中需要抽取的关键要素，例如姓名、专业、工作经历、联系方式、邮箱等，更快发现合适的人选，高效完成背景审查环节。
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。
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。
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。
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。
更多产品与服务
命名实体
我们为您提供的命名实体服务，可以帮助您快速识别文本中的实体，进而挖掘各实体间的关系，是进行深度文本挖掘，知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。目前主要针对电商领域，识别品牌、产品、型号等，同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。
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情感分析
又称倾向性分析，或意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力，可以针对带有主观描述的自然语言文本，自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。
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商品评价解析
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工。
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