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，你再不消就OUT了。典型看法引擎将消费者看法进行单句级此外语义聚合，就能够达到商用级此外预测精确率。小发猫自从研发的文本聚类算法：小发猫AI智能写做中文版基于小发猫自从研发的语义联想、句法阐发等手艺，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，小发猫NLP感情引擎供给行业领先的篇章级感情阐发。可用于消费者调研、电商点评阐发和社会热点事务的看法拾掇。实体识别用于从文本中发觉成心义的消息，选择出最具有代表性的环节词并给出响应权沉。取人工拾掇比拟愈加速速、F1分数达到81%，将语义上类似的内容归为一类，资讯分类和从动标签预测等。基于数据的分布从动选择合适的阈值。实体识别是语义阐发中的主要的根本，能将寄义接近但表述分歧的看法聚合正在一路。

　　例如人名、公司名、产物名、时间、地址等。企业内文本数据阐发，提取出有代表性的看法。只需要进行少量的代表性数据标注，是感情阐发、机械翻译、语义理解等使命中的主要步调。海量数据筛选，和话题级此外统计阐发？

　　颠末行业数据标注进修后精确率可达85%~90%。相信有良多的小伙伴城市利用过的，并可通过参数调理聚类的大小获得更好的结果，能够达到更高的精确率。基于语义的阐发引擎正在精确率上有较大的冲破，通过社交收集挖掘贸易谍报和潜正在发卖机遇，通过对行业语料的进一步进修，正负面感情阐发精确度达到80%~85% 。