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词性标注

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准确识别文本中的各类词汇，进行关联性重组和定向标注，有效识别应用场景中的词汇与类别。

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功能介绍

中文分词
将连续的自然语言文本，划分成具有语义合理性和完整性的词汇序列。
词汇标注
通过算法持续训练语言模型，自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性。
专有名词识别
识别批量文本中有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、日期等。

应用场景

Application scene

法律术语识别

通过分析案例信息，提取出法律行业专业术语形成信息结构化。

新闻信息提取

提取新闻源中涉及的人名、地址、机构、职称等，进行精准词性匹配，为企业提供专属新闻档案库。

品牌舆情信息提取

内容嘈杂,通过词性标注、判断最终提炼出与品牌相关话题，帮助客户判断品牌，在设计媒体的口碑及评论，并进行策略优化。

搜索引擎优化

分词的精准、词性的标注可帮助提高搜索结果的相关排序，使得企业官网收获高流量。

语义分析开发

正确理解自然语言所要表达的正确含义，方便语义识别分析扩展，广泛用于语义分析相关APP开发。

我们的功能优势

词汇颗粒度更精细

保证了基本词汇的原子性基础上，将词性大颗粒进行切割划分，可应对各种领域新词、专有名词。

海量数据建模

ForeSpider数据采集引擎可全网获取海量数据，持续训练模型样本，提高了算法在复杂多变的应用场景下效果稳定性和适配性。

个性化定制

前嗅拥有各领域知识图谱，可根据需求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。

服务流程

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