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腾讯云自然语言处理 NLP:产品优势 & 应用场景

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庞九公子
修改2019-10-16 16:28:17
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修改2019-10-16 16:28:17
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文章被收录于专栏:数据智能小站数据智能小站

一、产品优势:

1-积累厚实

  • 语料上,我们多年来专注中文自然语言处理,在不同场景下积累了千亿级互联网语料。
  • 技术上,我们整合了腾讯内部顶级的 NLP 能力,拥有数千篇相关技术专利和论文。
  • 模型上,基于腾讯云的机器资源和自研的AutoNLP平台,我们可以快速训练、迭代最新最强的 NLP 模型。
  • 服务上,我们团队曾为数十个腾讯亿级用户产品提供坚实的服务支撑。

2-服务高效

  • 腾讯云计算平台保障了服务高效稳定。
  • 可以根据不同的客户需求,提供数据动态扩容能力。
  • 并且配备完善及时的开发者支持,全心打造腾讯云人工智能和自然语言处理能力开放平台。

3-接口全面

  • 腾讯云自然语言处理提供了词法级、句法级、篇章级、向量级以及综合文本审核等数十个模块的文本处理能力,可以全面覆盖多种应用场景。
  • 为您一站式地解决常见的中文语义分析需求,帮助您为日常工作或企业运营降本、增效和创新。

4-识别准确率高

  • 智能分词的准确率可达96%+,占据市场领先水平。
  • 敏感词词库可达20万+,后期可以支持自定义词库的需求。

二、应用场景

自然语言处理可以说是人工智能领域内落地实践最广的技术之一,NLP产品的应用场景颇为广泛,只要有大量文本数据的场景,都可以使用我们的接口做智能分析,以下列举几个经典的使用场景。

1-社交媒体的用户言论分析

使用情感分析接口,对社交媒体上用户的言论进行情感倾向分析,通过情感正向、负向和中性的判别,可以动态监测到海量用户的舆情变化,为相关的舆情监控、话题监督或运营活动提供数据支持。

还可使用文本分类和关键词提取接口,对用户言论进行内容分类和关键词分析,从而审核用户行为数据。

2-网络文本数据的敏感信息审核

针对新闻网站和信息流App,使用敏感词识别接口,实时识别出是否含有广告、色情、政治等敏感信息,并返回相关的敏感词,为文本数据的合法合规保驾护航,并为流动信息的质量提供保障。

敏感词识别接口还可用于敏感信息过滤、舆情监控、UGC文本数据审核等场景,并与OCR产品配合,打造COS增值服务。

针对游戏(游戏论坛、用户留言等)的敏感信息审核接口服务,已经规划完成,正在开发和准备中,会在后续迭代版本中发布。

3-信息结构化抽取

在银行、保险、证券等金融领域和政务领域,经常有大量的文档需要投入人力进行整理、提炼和归档。这时,使用关键词提取和文本分类接口,可以快捷、高效地完成文本结构化抽取,有效辅助人力处理各种文档单据,降低人工参与成本。

4-新闻个性化推荐

针对新闻资讯类App,使用智能分词、词性标注和命名实体识别接口,可以先对海量资讯内容的主题进行分类和标记,然后将不同的内容推荐给关注相应主题的用户,实现千人千面,每个用户看到的都是自己最感兴趣的新闻资讯,大大提升了阅读体验。

智能分词、词性标注和命名实体识别接口还广泛地应用于搜索、关键信息抽取和金融单据结构化等场景。

5-文本智能纠错

在智能客服的语音转文本,以及扫描文档的图像转文本等场景下,不可避免地会出现大量的措辞、上下文错位等文本错误。如果单纯使用人工处理,需要投入大量的人力成本。这时,使用文本纠错和句法依存分析接口,则可以高效地辅助人工,实现智能化纠错,有效地促进文本质量提升。

文本纠错和句法依存分析接口除了应用于智能客服的用户输入检查,和图像中的文字识别结果验证场景,还在办公文档审核、文本智能质检等场景有广泛的应用。

当前产品公测免费,公测拟截止时间为2019年11月1日,欢迎大家来使用体验!

【快速链接】

1- 腾讯云自然语言处理产品介绍:https://cloud.tencent.com/product/nlp

2- 腾讯云自然语言处理产品文档:https://cloud.tencent.com/document/product/271

3- 腾讯云自然语言处理 API文档:https://cloud.tencent.com/document/product/271/35484

腾讯知文NLP
腾讯知文NLP

Reference:

https://cloud.tencent.com/document/product/271/3318

https://cloud.tencent.com/document/product/271/3320

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

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