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情感傾向分析：自動對包含主觀信息的文本進行情感傾向性判斷，為口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應用提供基礎技術支持，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)理解用戶消費習慣、分析熱點話題和危機輿情監(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品多維度評論觀點進行傾向性分析，給用戶提供該產品多角度的評價，方便用戶進行決策五指全過程T云/小程序/建站概況讓更多預算花在刀刃上——T云對接更多網絡付費資源，集團采購價格更優(yōu)惠，服務有保證。

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

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