小發(fā)貓AI智能寫作是一款非常不錯的智能洗稿軟件,通過對文章的關鍵詞提取,小發(fā)貓AI智能寫作可以輕松的幫助用戶達到偽原創(chuàng)的目的,通過小發(fā)貓AI智能寫作用戶的文章重復率能減少到30%以下,是自媒體洗稿的非常好用的軟件之一。
軟件特色
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(fā)貓NLP情感引擎提供行業(yè)領先的篇章級情感分析?;谏习偃f條社交網(wǎng)絡平衡語料和數(shù)十萬條新聞平衡語料的機器學習模型,結合自主開發(fā)的半監(jiān)督學習技術,正負面情感分析準確度達到80%~85% 。經過行業(yè)數(shù)據(jù)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(qū)分。
小發(fā)貓?zhí)峁┒ㄖ频奈谋痉诸怉PI服務,有著廣泛的商業(yè)應用前景。
例如,通過社交網(wǎng)絡挖掘商業(yè)情報和潛在銷售機會,企業(yè)內文本數(shù)據(jù)分析,海量數(shù)據(jù)篩選,資訊分類和自動標簽預測等。
基于小發(fā)貓自主研發(fā)的語義聯(lián)想、句法分析等技術,通過半監(jiān)督學習引擎的訓練,只需要進行少量的代表性數(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn)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(fā)貓NLP實體識別引擎基于自主研發(fā)的結構化信息抽取算法,F(xiàn)1分數(shù)達到81%,相比于StanfordNER高出7個百分點。通過對行業(yè)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??捎糜谙M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(shù)調節(jié)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(tǒng)計分析。 小發(fā)貓自主研發(fā)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(tǒng)的K-means等算法需要預先設定聚類總數(shù)的困難,基于數(shù)據(jù)的分布自動選擇合適的閾值。
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(fā)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(shù)據(jù)中的頻率,選擇出最具有代表性的關鍵詞并給出相應權重。
使用方法
一、下載打開小發(fā)貓AI智能寫作軟件,復制粘貼你要偽原創(chuàng)的文章
二、點擊生成AI文章,軟件就會自動生成文章,復制即可使用。