词法分析

基于海量样本数据，训练深度模型，提供中英文分词，词性标注，命名实体识别功能

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产品介绍 应用场景 核心优势 在线体验 接入流程 帮助文档

产品介绍

  • 分词

    分词是将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程

  • 词性标注

    为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性的过程

  • 命名实体识别

    即"专名识别"，是指识别自然语言文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、时间日期等

应用场景

精准的分词结果，会提高搜索匹配的准确率

搜索引擎

以分词和词性标注为基础，分析语音命令中的分词，可以更加准确理解文字的含义，更好的进行客服服务

智能客服

通过对网络内容进行分词和词性标注分析，能更好的挖掘社会舆论风向

舆情分析

核心优势

  • 粒度更灵活

    模型既保证了基本词汇的原子性，又保证了大粒度词汇

  • 海量数据

    海量训练样本，提高了算法稳定性和适配性

  • 自由定制

    可自主干预和定制分词效果，打造个性化的分词和专名识别系统

在线体验

功能介绍

  • 分词

    将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性的词汇序列

  • 词性标注

    为切词后的每个词汇赋予一个词性的过程

我是一个机器人 => 我/r 是/v 一个/m 机器人/n

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新手指南

                        
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开发文档

                        
规范说明

                        
响应返回码

                        
接口鉴权

                    

                    

                        
常见问题

                        
接口常见问题

                        
对接常见问题

                    

                    

                        
示例代码

                        
python示例代码

                    

                

            

        

    

    

        

            

                
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