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腾讯云自然语言处理接口服务的经典使用场景(二)

下面列举NLP接口服务的三个典型使用场景。

应用场景:

(1)新闻资讯个性化推荐:

当前的资讯聚合时代,用户阅读新闻的习惯已经从网页端逐渐转向了手机App,而且越来越青睐新闻资讯类App的内容个性化推荐功能。新闻资讯的个性化阅读已经是大势所趋,这背后就有自然语言处理技术的帮助。

针对新闻资讯类App,可以使用词法分析(智能分词、词性标注、命名实体识别)和文本分类接口。先对海量新闻的内容类型进行自动分类,获得文本主题的一级分类、甚至二级分类,并对主题词汇进行标记;然后结合用户画像,将不同的资讯内容推荐给关注了相应主题的用户,最终实现千人千面、精准个性化推荐的效果,每个用户打开App后看到的都是自己最感兴趣的新闻资讯,用户的阅读体验得到了大幅度提升。

例如:腾讯新闻、今日头条、一点资讯、百度新闻等、趣头条等新闻类App

(2)网络文本内容检索:

针对互联网环境或数据库中的文本数据,不同的用户存在不同的信息需求,他们会根据各自的特定需求从中搜索或检索出相应的文本资料。这时,可以使用词法分析(智能分词、词性标注、命名实体识别)和关键词提取接口,对文本的标题和内容进行核心关键词分析,提取出能够反映文本关键信息的主题、话题、实体等多维度词汇标签;然后聚合相同关键词标签的文本资料,并精准提供给进行了特定内容检索的用户,便于用户对该类型的文本资料进行全方位的信息阅读。

例如:信息流的内容搜索、万方数据库、中国知网等文献检索

(3)文章关键信息抽取和内容分析:

使用词法分析(智能分词、词性标注、命名实体识别)、文本分类和关键词提取接口,首先将文章按照内容类型进行主题分类(比如该文章属于科技、娱乐、体育、财经等一级主题,AI、影视、足球、股票等二级主题),然后再对文章的标题和内容进行核心关键词提取,输出可以反映文章关键信息的多维度标签和词汇,最终达成垂直类信息资源建设、文本内容分析的目的,最大限度满足用户的各类内容和应用需求。

腾讯知文NLP

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

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