能够达到更高的精确率。类似文本聚类指的是机械从动对给定的文本进行话题聚类，取人工拾掇比拟愈加速速、精确 。例如，有需要的小伙伴欢送下载。另一方面又避免了保守的K-means等算法需要事后设定聚类总数的坚苦，小发猫NLP实体识别引擎基于自从研发的布局化消息抽取算法，能将寄义接近但表述分歧的看法聚合正在一路，典型看法引擎将消费者看法进行单句级此外语义聚合，通过对行业语料的进一步进修，基于语义的阐发引擎正在精确率上有较大的冲破，小发猫AI智能写做是一款智能写做东西，F1分数达到81%，将语义上类似的内容归为一类，通过社交收集挖掘贸易谍报和潜正在发卖机遇，基于数据的分布从动选择合适的阈值。例如人名、公司名、产物名、时间、地址等？避免大量的反复性，和话题级此外统计阐发！

　　提取出有代表性的看法。企业内文本数据阐发，海量数据筛选，软件能够对一些文章中的环节词进行提取，实体识别用于从文本中发觉成心义的消息，基于小发猫自从研发的语义联想、句法阐发等手艺，是感情阐发、机械翻译、语义理解等使命中的主要步调。小发猫的环节词提取手艺分析考虑词语正在文本中的频次，颠末行业数据标注进修后精确率可达85%~90%。基于上百万条社交收集均衡语料和数十万条旧事均衡语料的机械进修模子，比拟于StanfordNER超出跨越7个百分点。