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?from=10680
2- 腾讯云自然语言处理产品文档:
3- 腾讯云自然语言处理 API 文档:
腾讯知文 NLP
- Reference:
- https://cloud.tencent.com/document/product/271/3318
- https://cloud.tencent.com/document/product/271/3320
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编辑于 1 天前
云 API 自然语言处理 NLP
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