小發(fā)貓偽原創(chuàng)app可以根據(jù)輸入的文本進(jìn)行偽原創(chuàng)，更改句子的樣式，自動(dòng)改詞生成全新文章，可以一次修改大量文章，提供專業(yè)的偽原創(chuàng)工具，內(nèi)置多種資源可以免費(fèi)使用，快來(lái)試試吧！

小發(fā)貓ai智能寫作軟件介紹

致力于打造最出色的中文語(yǔ)義分析技術(shù)，通過(guò)自主研發(fā)的中文分詞、句法分析、語(yǔ)義聯(lián)想和實(shí)體識(shí)別技術(shù)，結(jié)合海量行業(yè)語(yǔ)料的不斷積累，為企業(yè)和廣大開(kāi)發(fā)者提供簡(jiǎn)單、強(qiáng)大、可靠的中文語(yǔ)義分析云端API。提供使用簡(jiǎn)單、功能強(qiáng)大、性能可靠的中文自然語(yǔ)言分析云服務(wù)。

軟件特色

人工智能內(nèi)容重寫，擁有完整的高性能自然語(yǔ)言處理技術(shù)！

文本信息分類，提供定制的文本分類API服務(wù)，將文本按照預(yù)設(shè)的分類體系進(jìn)行自動(dòng)區(qū)分！

NLP實(shí)體識(shí)別引擎，采用結(jié)構(gòu)化信息抽取算法，可以抽取文本中的有用信息，包含人名、公司名、產(chǎn)品名、時(shí)間、地點(diǎn)等！

典型意見(jiàn)引擎，將消費(fèi)者意見(jiàn)進(jìn)行單句級(jí)別的語(yǔ)義聚合，提取出有代表性的意見(jiàn)，與人工整理相比更加快速、準(zhǔn)確！

軟件亮點(diǎn)

小發(fā)貓機(jī)器人基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)了每個(gè)NLP基本功能模塊，涵蓋了詞法分析、語(yǔ)法分析、語(yǔ)義分析、本基本技術(shù)分析一章，上述機(jī)器閱讀理解能力之一。

在認(rèn)知智能方面，除了當(dāng)前流行的NLP功能之外，小發(fā)貓機(jī)器人還專門研究另一個(gè)獨(dú)特的技術(shù)方向——情感計(jì)算，該計(jì)算將人類情感量化為機(jī)器可理解的值。

實(shí)際上，認(rèn)知智能的發(fā)展分為語(yǔ)言理解、分析推理以及人格和情感三個(gè)層次，情感可以說(shuō)是AI金字塔頂端的頂端，是AI最終面臨的困難之一需要克服。

情感計(jì)算的概念最早是由MIT媒體實(shí)驗(yàn)室的Picard教授于1997年提出的。她指出，情感計(jì)算與情感有關(guān)，可以通過(guò)情感或可能影響情感的計(jì)算來(lái)進(jìn)行。

然而，情感交互信息在用戶界面上的表示仍然缺乏標(biāo)準(zhǔn)化和統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，這使得人們?cè)谌藱C(jī)交互、處理過(guò)程中對(duì)用戶情感信息的理解越來(lái)越多，并且出現(xiàn)了情感反饋，從而阻礙了情感計(jì)算。用戶界面的應(yīng)用和開(kāi)發(fā)。

實(shí)際上，情感計(jì)算的應(yīng)用前景十分廣闊。用戶和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間仍然存在情感和表達(dá)障礙。如果制定了相關(guān)的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，將有利于實(shí)現(xiàn)情感計(jì)算用戶界面的應(yīng)用。

軟件功能

關(guān)鍵詞提取Keyword Extraction

關(guān)鍵詞提取引擎從一篇或多篇文本中提取出有代表性的關(guān)鍵詞。

小發(fā)貓的關(guān)鍵詞提取技術(shù)綜合考慮詞語(yǔ)在文本中的頻率，和詞語(yǔ)在千萬(wàn)級(jí)背景數(shù)據(jù)中的頻率，選擇出最具有代表性的關(guān)鍵詞并給出相應(yīng)權(quán)重。

情感分析Sentiment Analysis

情感分析指的是對(duì)文本中情感的傾向性和評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行提取的過(guò)程。

小發(fā)貓NLP情感引擎提供行業(yè)領(lǐng)先的篇章級(jí)情感分析。基于上百萬(wàn)條社交網(wǎng)絡(luò)平衡語(yǔ)料和數(shù)十萬(wàn)條新聞平衡語(yǔ)料的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，結(jié)合自主開(kāi)發(fā)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，正負(fù)面情感分析準(zhǔn)確度達(dá)到80%~85% 。經(jīng)過(guò)行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注學(xué)習(xí)后準(zhǔn)確率可達(dá)85%~90%。

信息分類Classification

文本信息分類將文本按照預(yù)設(shè)的分類體系進(jìn)行自動(dòng)區(qū)分。

小發(fā)貓?zhí)峁┒ㄖ频奈谋痉诸怉PI服務(wù)，有著廣泛的商業(yè)應(yīng)用前景。

例如，通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)挖掘商業(yè)情報(bào)和潛在銷售機(jī)會(huì)，企業(yè)內(nèi)文本數(shù)據(jù)分析，海量數(shù)據(jù)篩選，資訊分類和自動(dòng)標(biāo)簽預(yù)測(cè)等。

基于小發(fā)貓自主研發(fā)的語(yǔ)義聯(lián)想、句法分析等技術(shù)，通過(guò)半監(jiān)督學(xué)習(xí)引擎的訓(xùn)練，只需要進(jìn)行少量的代表性數(shù)據(jù)標(biāo)注，就可以達(dá)到商用級(jí)別的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

實(shí)體識(shí)別Named Entity Recognition

實(shí)體識(shí)別用于從文本中發(fā)現(xiàn)有意義的信息，例如人名、公司名、產(chǎn)品名、時(shí)間、地點(diǎn)等。

實(shí)體識(shí)別是語(yǔ)義分析中的重要的基礎(chǔ)，是情感分析、機(jī)器翻譯、語(yǔ)義理解等任務(wù)中的重要步驟。

小發(fā)貓NLP實(shí)體識(shí)別引擎基于自主研發(fā)的結(jié)構(gòu)化信息抽取算法，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)達(dá)到81%，相比于StanfordNER高出7個(gè)百分點(diǎn)。通過(guò)對(duì)行業(yè)語(yǔ)料的進(jìn)一步學(xué)習(xí)，可以達(dá)到更高的準(zhǔn)確率。

典型意見(jiàn)Opinion Extraction

典型意見(jiàn)引擎將消費(fèi)者意見(jiàn)進(jìn)行單句級(jí)別的語(yǔ)義聚合，提取出有代表性的意見(jiàn)。可用于消費(fèi)者調(diào)研、電商點(diǎn)評(píng)分析和社會(huì)熱點(diǎn)事件的意見(jiàn)整理。 基于語(yǔ)義的分析引擎在準(zhǔn)確率上有較大的突破，能將含義接近但表述不同的意見(jiàn)聚合在一起，并可通過(guò)參數(shù)調(diào)節(jié)聚類的大小獲得更好的效果，與人工整理相比更加快速、準(zhǔn)確 。

文本聚類Clustering

相似文本聚類指的是機(jī)器自動(dòng)對(duì)給定的文本進(jìn)行話題聚類，將語(yǔ)義上相似的內(nèi)容歸為一類，有助于海量文檔、資訊的整理，和話題級(jí)別的統(tǒng)計(jì)分析。 小發(fā)貓自主研發(fā)的文本聚類算法：

一方面加入了對(duì)語(yǔ)義的擴(kuò)展，保證同一個(gè)意見(jiàn)的不同表述可以被歸納在一起。

另一方面又避免了傳統(tǒng)的K-means等算法需要預(yù)先設(shè)定聚類總數(shù)的困難，基于數(shù)據(jù)的分布自動(dòng)選擇合適的閾值。