QUERY改寫通過尋找搜索query中詞語的相似詞，進(jìn)行合理的替換，從而達(dá)到改寫query的目的，提高搜索結(jié)果的多樣性。詞表覆蓋廣使用珍島大規(guī)模網(wǎng)頁數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，樣本數(shù)據(jù)豐富且時(shí)效性高，收錄詞匯覆蓋度廣，召回率高，深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練基于DNN深度學(xué)習(xí)大量樣本訓(xùn)練模型，完成詞語的向量化，建立高精度的詞向量表示體系，描述精度高基于高精度的詞向量表示系統(tǒng)及海量樣本訓(xùn)練學(xué)習(xí)，準(zhǔn)確描述詞義相似度，能滿足高精度要求的業(yè)務(wù)場景需求。海量行業(yè)數(shù)據(jù)沉淀，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)分析和行業(yè)精細(xì)建議。儋州信息化T云/小程序/建站哪家好

情感傾向分析：自動對包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性判斷，為口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供基礎(chǔ)技術(shù)支持，針對帶有主觀描述的中文文本，可自動判斷該文本的情感極性類別并給出相應(yīng)的置信度。情感極性分為積極、消極、中性。情感傾向分析能幫助企業(yè)理解用戶消費(fèi)習(xí)慣、分析熱點(diǎn)話題和危機(jī)輿情監(jiān)控，為企業(yè)提供有力的決策支持。評論分析與決策通過對產(chǎn)品多維度評論觀點(diǎn)進(jìn)行傾向性分析，給用戶提供該產(chǎn)品多角度的評價(jià)，方便用戶進(jìn)行決策五指全過程T云/小程序/建站概況讓更多預(yù)算花在刀刃上——T云對接更多網(wǎng)絡(luò)付費(fèi)資源，集團(tuán)采購價(jià)格更優(yōu)惠，服務(wù)有保證。

智能文本分類:基于強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和海量數(shù)據(jù)支撐，實(shí)現(xiàn)五層樹狀類目結(jié)構(gòu)。融合主動學(xué)習(xí)的迭代算法， 可快速實(shí)現(xiàn)文本的自動分類，并提取文本中的內(nèi)容標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容、類目及標(biāo)簽間的關(guān)聯(lián)。多類型層次分類既支持層次結(jié)構(gòu)(比如樹狀)的類目體系，也支持平層結(jié)構(gòu)。層次分類粒度更細(xì)，更符合垂直領(lǐng)域的用戶的實(shí)際需求,海量數(shù)據(jù)建模依托珍島生態(tài)內(nèi)海量數(shù)據(jù)完成模型建立，并不斷迭代提升整體精度,內(nèi)置兩套分類體系內(nèi)置了通用版本和電商版本兩套類目體系，可以根據(jù)實(shí)際需要任意選擇一套類目體系

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