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

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義分析技術，通過自主研發(fā)的中文分詞、句法分析、語義聯(lián)想和實體識別技術，結合海量行業(yè)語料的不斷積累，為企業(yè)和廣大開發(fā)者提供簡單、強大、可靠的中文語義分析云端API。提供使用簡單、功能強大、性能可靠的中文自然語言分析云服務。

軟件功能

關鍵詞提取Keyword Extraction

關鍵詞提取引擎從一篇或多篇文本中提取出有代表性的關鍵詞。

小發(fā)貓的關鍵詞提取技術綜合考慮詞語在文本中的頻率，和詞語在千萬級背景數(shù)據(jù)中的頻率，選擇出最具有代表性的關鍵詞并給出相應權重。

情感分析Sentiment Analysis

情感分析指的是對文本中情感的傾向性和評價對象進行提取的過程。

小發(fā)貓NLP情感引擎提供行業(yè)領先的篇章級情感分析?；谏习偃f條社交網(wǎng)絡平衡語料和數(shù)十萬條新聞平衡語料的機器學習模型，結合自主開發(fā)的半監(jiān)督學習技術，正負面情感分析準確度達到80%~85% 。經(jīng)過行業(yè)數(shù)據(jù)標注學習后準確率可達85%~90%。

信息分類Classification

文本信息分類將文本按照預設的分類體系進行自動區(qū)分。

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

例如，通過社交網(wǎng)絡挖掘商業(yè)情報和潛在銷售機會，企業(yè)內文本數(shù)據(jù)分析，海量數(shù)據(jù)篩選，資訊分類和自動標簽預測等。

基于小發(fā)貓自主研發(fā)的語義聯(lián)想、句法分析等技術，通過半監(jiān)督學習引擎的訓練，只需要進行少量的代表性數(shù)據(jù)標注，就可以達到商用級別的預測準確率。

實體識別Named Entity Recognition

實體識別用于從文本中發(fā)現(xiàn)有意義的信息，例如人名、公司名、產(chǎn)品名、時間、地點等。

實體識別是語義分析中的重要的基礎，是情感分析、機器翻譯、語義理解等任務中的重要步驟。

小發(fā)貓NLP實體識別引擎基于自主研發(fā)的結構化信息抽取算法，F(xiàn)1分數(shù)達到81%，相比于StanfordNER高出7個百分點。通過對行業(yè)語料的進一步學習，可以達到更高的準確率。

典型意見Opinion Extraction

典型意見引擎將消費者意見進行單句級別的語義聚合，提取出有代表性的意見?？捎糜谙M者調研、電商點評分析和社會熱點事件的意見整理。 基于語義的分析引擎在準確率上有較大的突破，能將含義接近但表述不同的意見聚合在一起，并可通過參數(shù)調節(jié)聚類的大小獲得更好的效果，與人工整理相比更加快速、準確 。

文本聚類Clustering

相似文本聚類指的是機器自動對給定的文本進行話題聚類，將語義上相似的內容歸為一類，有助于海量文檔、資訊的整理，和話題級別的統(tǒng)計分析。 小發(fā)貓自主研發(fā)的文本聚類算法：

一方面加入了對語義的擴展，保證同一個意見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等算法需要預先設定聚類總數(shù)的困難，基于數(shù)據(jù)的分布自動選擇合適的閾值。

軟件特色

人工智能內容重寫，擁有完整的高性能自然語言處理技術！

文本信息分類，提供定制的文本分類API服務，將文本按照預設的分類體系進行自動區(qū)分！

NLP實體識別引擎，采用結構化信息抽取算法，可以抽取文本中的有用信息，包含人名、公司名、產(chǎn)品名、時間、地點等！

典型意見引擎，將消費者意見進行單句級別的語義聚合，提取出有代表性的意見，與人工整理相比更加快速、準確！

軟件亮點

小發(fā)貓機器人基于機器學習和深度學習方法實現(xiàn)了每個NLP基本功能模塊，涵蓋了詞法分析、語法分析、語義分析、本基本技術分析一章，上述機器閱讀理解能力之一。

在認知智能方面，除了當前流行的NLP功能之外，小發(fā)貓機器人還專門研究另一個獨特的技術方向——情感計算，該計算將人類情感量化為機器可理解的值。

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

情感計算的概念最早是由MIT媒體實驗室的Picard教授于1997年提出的。她指出，情感計算與情感有關，可以通過情感或可能影響情感的計算來進行。

然而，情感交互信息在用戶界面上的表示仍然缺乏標準化和統(tǒng)一的標準，這使得人們在人機交互、處理過程中對用戶情感信息的理解越來越多，并且出現(xiàn)了情感反饋，從而阻礙了情感計算。用戶界面的應用和開發(fā)。

實際上，情感計算的應用前景十分廣闊。用戶和計算機系統(tǒng)之間仍然存在情感和表達障礙。如果制定了相關的國際標準，將有利于實現(xiàn)情感計算用戶界面的應用。