小發貓ai智能寫作

小發貓偽原創app可以根據（jù）輸入的文本進行（háng）偽原創，更改（gǎi）句子的樣式，自動改詞生成全新文章，可以（yǐ）一次修改大量文章，提供專業（yè）的偽原創工具，內置多種資源可以免（miǎn）費（fèi）使用，快來試試吧！

小發貓ai智能寫作軟件介紹

致（zhì）力於（yú）打造最出色的中文語義分析技（jì）術，通（tōng）過自主研發的中文分詞、句法分（fèn）析、語義聯想和實體識別（bié）技術（shù），結（jié）合海量行業語（yǔ）料的不斷積（jī）累，為企業（yè）和廣大開（kāi）發者（zhě）提供簡單、強大、可靠的中文語義分析雲端API。提供使用簡單、功能強大、性能可靠的中文自然語言分（fèn）析雲服務。

軟件功能

關鍵詞提取Keyword Extraction

關鍵詞提取引擎從一篇或多篇文本中提取出有代表性的關鍵詞。

小發貓的（de）關鍵詞提取技術綜合考慮詞語在文本中的頻率，和詞語（yǔ）在千萬級背景數據中的頻率（lǜ），選擇出最（zuì）具有代表性的關鍵詞並給出（chū）相應權重。

情感分析Sentiment Analysis

情感分（fèn）析指的是對文本（běn）中情感（gǎn）的傾向性和評價對象進行提取的過（guò）程。

小發貓（māo）NLP情感引擎提供行業領先的篇章級情感分析。基於上百萬條社交網絡平衡語料和數十萬條新聞（wén）平（píng）衡語料的機器學習模型（xíng），結合自主開發的半監督學習技術，正負麵情感分析準確度達到80%~85% 。經過行業數據標注學習後準確率可達85%~90%。

信息分類Classification

文本信（xìn）息分類將文本按照預設的分類體係進行自動區分。

小發貓提供（gòng）定製的文本分類API服務，有著廣泛的商業應用（yòng）前景。

例（lì）如，通過社交網絡挖掘商（shāng）業情報和潛在銷售（shòu）機會，企業內文本數據分析，海量數據篩選，資訊分類和自動標簽預測等。

基於（yú）小發貓自（zì）主研發的語義聯想、句法分析等技術，通過半監督學習引擎的訓練，隻需要進行（háng）少量的代表性（xìng）數據標注，就可（kě）以達到商用級別的預測（cè）準確率。

實體識別Named Entity Recognition

實體識別用於從文本中發現有意義的信息，例如人名、公司名、產品名、時間、地點等。

實體識別（bié）是語義分析中的重要的基礎，是情感分析、機（jī）器翻譯、語義理解等任務中的重要步驟。

小發貓NLP實體識別引擎基於自主研發的結（jié）構化信息抽取（qǔ）算法，F1分數達（dá）到81%，相比於StanfordNER高出7個百分點。通過對行業語料（liào）的進一步學（xué）習，可以達到更高的準確率（lǜ）。

典（diǎn）型意見Opinion Extraction

典型意見引（yǐn）擎將消（xiāo）費者（zhě）意見進行單句級別的語義聚合，提取出（chū）有代表性的意見（jiàn）。可（kě）用（yòng）於消費（fèi）者調研（yán）、電商（shāng）點評分（fèn）析（xī）和社會熱點事件的意見整理。 基於語義的（de）分析引擎在準確率上有較大的突破，能將含義接近但表述不同的意見聚合（hé）在一（yī）起（qǐ），並可通過參數調節（jiē）聚類（lèi）的大（dà）小獲得更好的效果，與人工整理相（xiàng）比（bǐ）更加快速、準確 。

文本聚類Clustering

相似（sì）文本聚（jù）類指的是機器自動對給定的文本進行話題聚類，將語義上相似的（de）內容歸為一類，有助於海量文檔、資訊的整理（lǐ），和話題級（jí）別的統計分析。 小發貓（māo）自主研發（fā）的文本聚類算法：

一方麵加入了對語義的擴展，保證同一個意見的不同表述可以被歸納在一起。

另一方麵又避免了傳統（tǒng）的（de）K-means等算法需要預先（xiān）設定聚（jù）類總數的困難，基於數據的（de）分布自動選擇合適的閾值。

軟件特色

人工智能內容重寫，擁有完整的（de）高性能自然語言處理技術！

文本信息分類（lèi），提供（gòng）定製的（de）文本分類API服務，將文本（běn）按照預設（shè）的分類體係進行自動區分！

NLP實體識別引擎，采用結構化信息抽取算法，可以（yǐ）抽取文本中的有用信息，包含（hán）人名、公司名、產品名（míng）、時間、地點等！

典型意見引擎，將消（xiāo）費者意（yì）見進行單（dān）句級別的語義聚合，提（tí）取出有代（dài）表性的意見，與人工（gōng）整理相比更加快（kuài）速、準確！

軟件亮點

小發貓機器人（rén）基於機器學（xué）習和深度學習方法實現了每個NLP基本功能（néng）模塊，涵蓋了詞法分析、語法分析、語義分析、本基本技術分析一章，上述機器閱讀（dú）理解（jiě）能力之一。

在（zài）認知智能方麵，除了當前流行（háng）的NLP功能（néng）之外，小（xiǎo）發貓機器人還專門研（yán）究另一（yī）個獨特（tè）的技術方向——情感計算，該計算將人類（lèi）情感（gǎn）量（liàng）化為（wéi）機器可理（lǐ）解的（de）值。

實際上，認知智能的發展（zhǎn）分為（wéi）語言理解（jiě）、分析推理以及（jí）人格和情（qíng）感三個（gè）層次，情感（gǎn）可以（yǐ）說是AI金字塔頂端的（de）頂端，是AI最終麵臨的困難之一（yī）需要克服。

情感計算的概（gài）念最早是由MIT媒體實（shí）驗（yàn）室的Picard教授於1997年提出的。她指出，情感計算與情感有關，可以通過情感或可能影響情感的（de）計算來進行。

然而，情感（gǎn）交互信息在用戶界麵上的表示仍然（rán）缺乏標準化和統一的標準，這使得人們在人機交互、處理（lǐ）過程中對（duì）用戶情感信息的理解越來越（yuè）多，並且出現（xiàn）了情感反饋，從而阻礙了情感計算。用戶界麵的應（yīng）用（yòng）和開（kāi）發。

實（shí）際上，情感計算的應用前景十分廣闊。用戶和計算機係統（tǒng）之間仍然（rán）存在情感和表（biǎo）達障礙。如果製定了（le）相（xiàng）關的國際標準，將有利於實現情（qíng）感計算用戶界麵的應用。