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产品概述
百分点智能文本分析系统面向多语种和不同行业应用场景，提供海量文本数据处理、挖掘分析能力和算法模型支持，一站式满足政府与企业客户对自然语言处理的业务需求，提升文本处理的能力和效率。
产品优势
深度迁移学习能力
使用深度学习训练的文本模型，能够极大提高文本分析的效果，同时支持以较小规模的标注数据进行训练，快速满足不同行业的业务诉求。
多语种支持
支持十多个语种的文本分析，包括汉语、英语、法语、俄语、泰语、阿拉伯语、葡萄牙语、德语等，并已得到广泛商业化应用。
分布式部署
支持本地化、分布式部署，可根据实际数据规模快速扩展节点数量。同时多节点间能够互为备份，确保系统运行的健壮性。
实践案例丰富
积累了丰富的媒体出版、应急、公安、烟草、金融等多个行业的文本分析案例以及对应的语义模型研发经验。
深度迁移学习能力
使用深度学习训练的文本模型，能够极大提高文本分析的效果，同时支持以较小规模的标注数据进行训练，快速满足不同行业的业务诉求。
多语种支持
支持十多个语种的文本分析，包括汉语、英语、法语、俄语、泰语、阿拉伯语、葡萄牙语、德语等，并已得到广泛商业化应用。
分布式部署
支持本地化、分布式部署，可根据实际数据规模快速扩展节点数量。同时多节点间能够互为备份，确保系统运行的健壮性。
实践案例丰富
积累了丰富的媒体出版、应急、公安、烟草、金融等多个行业的文本分析案例以及对应的语义模型研发经验。
深度迁移学习能力
使用深度学习训练的文本模型，能够极大提高文本分析的效果，同时支持以较小规模的标注数据进行训练，快速满足不同行业的业务诉求。
多语种支持
支持十多个语种的文本分析，包括汉语、英语、法语、俄语、泰语、阿拉伯语、葡萄牙语、德语等，并已得到广泛商业化应用。
分布式部署
支持本地化、分布式部署，可根据实际数据规模快速扩展节点数量。同时多节点间能够互为备份，确保系统运行的健壮性。
实践案例丰富
积累了丰富的媒体出版、应急、公安、烟草、金融等多个行业的文本分析案例以及对应的语义模型研发经验。
产品功能
智能分词
支持对中文文本内容的精准分词，并智能判断词汇对应的词性，为后续分析提供基础支撑。
实体提取
智能识别文本中包含的命名实体信息，包括人名、地名、时间、机构名、身份证号码、车牌号码、专业术语等。
情感识别
结合行业应用场景，对包含主观信息的文本进行情感倾向性判断，支持在线训练模型效果调优，为口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。
文本分类
对文本按照内容类型进行自动分类，支持行业类目定制，为文本内容分析等应用提供基础技术支持。
分类聚类
分类即基于已有类目体系，按照文本内容包含的语义信息自动完成文本分类；聚类即根据文本的内在数据分布、语义特征，将海量文本数据自动聚合成多类，并为每一类数据给出描述性关键词。
信息抽取
从非结构化数据的属性中抽取有意义的结构化信息，在此基础上进行数据分析，提升数据价值。
文本摘要
基于深度语义分析模型，自动抽取新闻文本中涵盖内容主旨的关键信息并生成指定长度的新闻摘要。可用于热点新闻聚合、新闻推荐、播报等场景。
标签提取
对文本进行核心关键词分析，为相似文章聚合、文本内容分析等提供技术支持。
产品功能
智能分词
支持对中文文本内容的精准分词，并智能判断词汇对应的词性，为后续分析提供基础支撑。
实体提取
智能识别文本中包含的命名实体信息，包括人名、地名、时间、机构名、身份证号码、车牌号码、专业术语等。
情感识别
结合行业应用场景，对包含主观信息的文本进行情感倾向性判断，支持在线训练模型效果调优，为口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。
文本分类
对文本按照内容类型进行自动分类，支持行业类目定制，为文本内容分析等应用提供基础技术支持。
分类聚类
分类即基于已有类目体系，按照文本内容包含的语义信息自动完成文本分类；聚类即根据文本的内在数据分布、语义特征，将海量文本数据自动聚合成多类，并为每一类数据给出描述性关键词。
信息抽取
从非结构化数据的属性中抽取有意义的结构化信息，在此基础上进行数据分析，提升数据价值。
文本摘要
基于深度语义分析模型，自动抽取新闻文本中涵盖内容主旨的关键信息并生成指定长度的新闻摘要。可用于热点新闻聚合、新闻推荐、播报等场景。
标签提取
对文本进行核心关键词分析，为相似文章聚合、文本内容分析等提供技术支持。
产品功能
智能分词
支持对中文文本内容的精准分词，并智能判断词汇对应的词性，为后续分析提供基础支撑。
实体提取
智能识别文本中包含的命名实体信息，包括人名、地名、时间、机构名、身份证号码、车牌号码、专业术语等。
情感识别
结合行业应用场景，对包含主观信息的文本进行情感倾向性判断，支持在线训练模型效果调优，为口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。
文本分类
对文本按照内容类型进行自动分类，支持行业类目定制，为文本内容分析等应用提供基础技术支持。
分类聚类
分类即基于已有类目体系，按照文本内容包含的语义信息自动完成文本分类；聚类即根据文本的内在数据分布、语义特征，将海量文本数据自动聚合成多类，并为每一类数据给出描述性关键词。
信息抽取
从非结构化数据的属性中抽取有意义的结构化信息，在此基础上进行数据分析，提升数据价值。
文本摘要
基于深度语义分析模型，自动抽取新闻文本中涵盖内容主旨的关键信息并生成指定长度的新闻摘要。可用于热点新闻聚合、新闻推荐、播报等场景。
标签提取
对文本进行核心关键词分析，为相似文章聚合、文本内容分析等提供技术支持。
应用场景
支持互联网全景舆情、商情的监测，包括行业资讯、负面舆情、热点事件、品牌监测、竞品分析、营销跟踪等多个维度，帮助客户全面洞察自身及竞争对手的舆情商情，进而能够主动进行快速、精准地处置与应对。
融合企业客服、互联网采集等多源异构数据，监测并分析用户对企业品牌、产品、服务等全经营链条的评价、投诉等信息，为企业经营活动的优化与改进提供科学、有效的决策依据。
汇聚客户内外部数据资源，围绕媒体稿件的采、编、发业务，提供智能选题、辅助校验、便捷发稿等业务支撑，帮助媒体客户提高核心业务的竞争力。
对非结构化的警情文本数据实现智能分类、信息的结构化抽取、事件聚类、地址标准化、案件上图等功能。
支持互联网全景舆情、商情的监测，包括行业资讯、负面舆情、热点事件、品牌监测、竞品分析、营销跟踪等多个维度，帮助客户全面洞察自身及竞争对手的舆情商情，进而能够主动进行快速、精准地处置与应对。
融合企业客服、互联网采集等多源异构数据，监测并分析用户对企业品牌、产品、服务等全经营链条的评价、投诉等信息，为企业经营活动的优化与改进提供科学、有效的决策依据。
汇聚客户内外部数据资源，围绕媒体稿件的采、编、发业务，提供智能选题、辅助校验、便捷发稿等业务支撑，帮助媒体客户提高核心业务的竞争力。
对非结构化的警情文本数据实现智能分类、信息的结构化抽取、事件聚类、地址标准化、案件上图等功能。
案例
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