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產品優(yōu)勢
多語言支持
模型語言無關性，支持中/英/俄/西等多個語種
海量電商數(shù)據建模
依托阿里豐富大規(guī)模電商場景，借助電商大數(shù)據完成中心詞建模
深度語義模型
基于卷積的深度語義網絡CDSSM模型，借助電商類目體系，提升關鍵詞提取準確率
跨語言遷移學習
借助語料豐富的語言的知識，提升語料較少的語言的分析準確率
適用場景
商品搜索
提高搜索準確率，幫助用戶快速查找相關內容
商品推薦
通過分析商品的標題及屬性，向用戶推薦合適的商品
相關性計算
快速分析詞語與主體相關性，找到相似度最高或相近的內容
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更多產品與服務
NLP自學習平臺
支持文本實體抽取、文本分類等NLP定制化算法能力，用戶無需擁有豐富的算法背景，僅需標注或上傳適量文檔數(shù)據，即可通過平臺快速創(chuàng)建算法模型并使用。
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商品評價解析
基于電商行業(yè)的大量語料研發(fā)，對消費者歷史評價和新增評價的商品維度屬性自動解析，將文本轉化為結構化屬性字段，高效甄別正負面評價，同時根據情感強烈程度進行-1分~1分的打分，可統(tǒng)計可分析，大幅度節(jié)省客服人工。
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情感分析
又稱傾向性分析，或意見挖掘，它是對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理的過程。利用情感分析能力，可以針對帶有主觀描述的自然語言文本，自動判斷該文本的情感正負傾向并給出相應的結果。
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命名實體
命名實體服務可以幫助您快速識別文本中的實體，進而挖掘各實體間的關系，目前主要針對電商領域，識別品牌、產品、型號等，同時也包括一些通用領域實體如人名、地名、機構名、時間日期等。
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