まず、製品の利点：
厚手の1 - 蓄積
- コーパス、我々は長年にわたって中国の自然言語処理に焦点を当て、それは別のシナリオの下で千億インターネットコーパスを蓄積してきました。
- 技術的には、我々は、記事や論文の何千もの関連技術の特許と、TencentのトップNLP内部容量を統合します。
- モデル、テンセントクラウドベースのマシン・リソースと自己開発AutoNLPプラットフォームでは、我々はすぐに、最強のNLPモデルの最新の反復を訓練することができます。
- このサービスは、私たちのチームは、固体サービスサポートを提供する製品のテンセント億ユーザーの数十を働きました。
2-および効率的なサービス
- テンセントクラウドコンピューティングプラットフォームは、安定的かつ効率的なサービスを確保するため。
- 別の顧客のニーズに応じて、動的データ拡張機能を提供します。
- そして、それは、人工知能、自然言語処理能力オープンプラットフォームのテンセントの雲を作成するために専用の、完全かつタイムリーな開発者サポートが装備されています。
3 - 包括的なインタフェース
- テンセント雲自然言語処理は語彙レベル、構文レベル、チャプタレベル、並びに監査及びその他のテキストのテキスト処理能力を統合大き10個のモジュールの順序を提供し、完全なシナリオの多様をカバーすることができます。
- 一般的な中国の意味解析のニーズにワンストップソリューションです、あなたが仕事や日常の業務処理を削減、効率性と革新の費用を助けます。
4- 高い認識精度
- 市場をリードするレベルと最大96％+のインテリジェント単語精度、。
- 最大200,000 +の敏感な単語シソーラス、後者は、カスタム・シソーラスのニーズをサポートすることができます。
第二に、アプリケーションのシナリオ
自然言語処理は、NLP製品のアプリケーションのシーンがある限りシーンのテキストデータの量が多いと、あなたはインテリジェンス分析を行うために私たちのインターフェースを使用することができ、非常に広範である間違いなく人工知能の分野で最も広く使用されている技術の練習着陸の一つであり、次のようにいくつかあります古典的な使用シナリオ。
1 - ソーシャルメディア利用者の音声分析
利用評判分析インタフェース、ソーシャルメディアのトレンド分析に利用者の感情的なスピーチ、感情、正、負と中立的判断を通じて、世論は、ユーザー、監督や監視業務の質量は世論に関連しているモニターを動的に変更することができ、トピック活動を支援するためのデータを提供します。
また、使用することができ、テキストの分類やキーワード抽出インターフェースユーザー行動データを監査するために、利用者の発話内容の分類やキーワード分析を。
機密情報は、テキストデータネットワーク監査2であります
ニュースサイトや情報のためのアプリケーションを流れて、使用して敏感な単語認識インタフェース、それは機密情報が含まれているかどうかを識別するために、リアルタイム、広告、政治、および関連する敏感な言葉を返し、法令遵守のテキストデータのための護衛をし、品質を提供する情報が流れ、保護。
機密性の高い単語認識インターフェースはまた、世論、UGCテキストデータの監査および他のシーンを監視し、機密情報のフィルタリングに使用され、OCR製品と協力し、COSの付加価値サービスを構築することができます。
ゲーム（フォーラム、ユーザーのコメントなど）の機密性の高い情報サービスを監査するためのインタフェースについては、計画を完了した準備が開発されており、その後の反復リリースにリリースされます。
3-構造情報抽出
金融部門と政府、銀行、保険、証券では、多くの場合、大量の文書は、並べ替え洗練およびアーカイブする人材を投資する必要があります。次に、使用するキーワードの抽出やテキスト分類インタフェースを、迅速かつ効率的に構造化されたテキスト抽出を完了し、文書の様々な処理を効果的に人間の文書を支援する、関連する人件費を削減することができます。
4 - ニュースパーソナライズされた勧告
ニュースカテゴリのアプリケーションの場合は、使用してインテリジェントなセグメンテーション、POSタグ付けと固有表現認識インターフェースを、あなたはコンテンツ分類と表示し、別のコンテンツの膨大な量によって被写体に千人の顔の数千人を達成するために、トピックについて利用者に心配をお勧めすることができ、各ユーザーが大幅に読書体験を向上させる、自分のニュースや情報が最も興味を持って見ることができます。
インテリジェントセグメンテーション、POSタグ付けと固有表現認識インターフェースをも広く検索、情報抽出と主要な財務書類およびその他の構造化されたシーンで使用されています。
5テキストインテリジェントエラー訂正
インテリジェント顧客サービスの音声をテキストに、テキスト、および画像転送スキャンした文書や他のシーンでは、文言の多くは、転位および他のテキスト・エラーのコンテキストは、必然的に発生します。手動のプロセスが必要な場合は、人件費の多くを必要とします。この場合、使用テキスト修正と構文の依存解析インタフェースは、あなたが効率的にヒト、インテリジェントなエラー訂正を支援することができ、テキストが効果的に品質向上を推進しています。
テキスト修正と構文の依存解析インタフェース認証シナリオでは、インテリジェントな顧客サービス、画像やテキスト認識結果で使用されるユーザ入力をチェックすることに加えて、オフィスの監査、品質管理、アプリケーションの他のインテリジェントテキストシーンの広い範囲で、まだドキュメント。
現在の製品の無料ベータ、ベータ提案期限は2019年12月1日で、経験へようこそ！
[クイックリンク]
1 -テンセントクラウド自然言語処理製品：https://cloud.tencent.com/product/nlp
2 -テンセント雲自然言語処理の製品マニュアル：https://cloud.tencent.com/document/product/271
3 -テンセントクラウド自然言語処理APIドキュメント：https://cloud.tencent.com/document/product/271/35484