文章摘要：GaussMind的NLP-PaaS平臺使用最新的語音語義融合技術(shù)，為用戶提供多種自然語言處理服務(wù)，涵蓋了分詞、詞性、實(shí)體識別、語義相似度計(jì)算、情緒識別、文本分類等多個(gè)自然語言理解模塊。沃豐科技可助力企業(yè)更高效的處...

GaussMind的NLP-PaaS平臺使用最新的語音語義融合技術(shù)，為用戶提供多種自然語言處理服務(wù)，涵蓋了分詞、詞性、實(shí)體識別、語義相似度計(jì)算、情緒識別、文本分類等多個(gè)自然語言理解模塊。沃豐科技可助力企業(yè)更高效的處理自己的文本數(shù)據(jù)，快速開發(fā)更加豐富的智能化應(yīng)用。

產(chǎn)品方案：

1、情緒識別能力

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供潛在的情緒情感智能分析技術(shù)，幫助識別客戶的真實(shí)感受，提供更加人性化的服務(wù)。情緒識別結(jié)果可以支持極性分類：正向、中性、負(fù)向。

也可以支持更加細(xì)化的情緒：開心、感激、抱怨、生氣、焦慮、驚訝等。

2、文本相似度計(jì)算

依托海量數(shù)據(jù)和語音語義融合技術(shù)，從語義層面計(jì)算不同文本之間的相似度，并輸出一個(gè)介于0到1之間的分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)越大則文本之間的相似度越高。

3、文本分類

針對不同長度的文本進(jìn)行分類，支持用戶自定義類別，既支持層次結(jié)構(gòu)(比如樹狀)的分類體系，也支持扁平結(jié)構(gòu)的分類，可以滿足不同垂直領(lǐng)域的用戶的實(shí)際需求。

4、文本預(yù)處理

提供分詞、詞性、實(shí)體識別等多種自然語言處理基礎(chǔ)技術(shù)，并支持用戶自定義詞典，滿足不同領(lǐng)域、不同場景的用戶需求。

AI大模型智能客服應(yīng)用場景：

1、多維度數(shù)據(jù)分析

利用文本分類和實(shí)體抽取的技術(shù)，可以為數(shù)據(jù)打上多種標(biāo)簽，比如業(yè)務(wù)類別，用戶信息，產(chǎn)品信息等，從多個(gè)維度對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，更加精細(xì)的感知業(yè)務(wù)變化，洞察用戶需求。

2、個(gè)性化推薦

利用文本相似度計(jì)算和文本分類技術(shù)，為數(shù)據(jù)打上不同的業(yè)務(wù)標(biāo)簽，同時(shí)可以構(gòu)建用戶畫像，根據(jù)不同數(shù)據(jù)之間的相似性，以及用戶畫像，為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)。

3、文章分類

利用自定義的文本分類對新聞或者對話數(shù)據(jù)等進(jìn)行分類，比如可以對文章所屬領(lǐng)域進(jìn)行分類，可以對文章的觀點(diǎn)傾向進(jìn)行分類等。

4、評論分析

利用情緒識別和實(shí)體抽取的技術(shù)，可以分析用戶對商品的評論，提取用戶對商品的滿意度以及各個(gè)維度的評價(jià)。

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