自然语言处理方向

EasyDL是由百度自主研发的深度学习平台,它基于百度自己的飞桨技术,并融合了业界领先的工程服务技术。这个平台专注于简化模型训练和服务,并在自然语言处理领域发挥着关键作用。

EasyDL的自然语言处理方向利用了文心·NLP大模型的先进技术,这些技术主导着语义理解领域。它为企业和开发者提供了全面的NLP定制和应用能力,让用户可以便捷地定制和应用各种自然语言处理模型。通过EasyDL,用户可以更轻松地进行语义理解、文本分析和其他NLP相关任务的开发与应用。

主要服务

EasyDL 提供多项主要服务,涵盖了文本处理的多个方面,旨在满足用户在自然语言处理领域的多样化需求:

文本分类 – 单标签: 用户可以定制分类标签,实现对文本内容的自动分类。这项服务适用于新闻推荐、电商评论分类等场景,能够在线使用,方便用户进行文本分类任务。

 

文本分类 – 多标签: 与单标签分类相似,但每个文本可以属于多个标签类型。这项服务可以用于兴趣画像匹配等应用,同样支持在线使用。

 

情感倾向分析: 针对包含主观信息的文本,进行情感倾向性判断,情感分为积极、消极、中性。适用于电商评论分析、舆情分析等场景,提供在线使用的便捷服务。

 

文本实体抽取: 用户可以定制文本实体抽取模型,从文本中抽取内容并识别为自定义的类别标签。适用于金融研报信息识别、法律案件抽取等需求,提供在线使用的服务。

 

短文本相似度: 定制短文本相似度模型,可以对比计算两个短文本的相似度值。适用于搜索推荐、知识问答等场景,支持在线使用。

 

文本实体关系抽取: 定制文本实体关系抽取模型,可以针对文本中的实体定义实体关系。适用于行业知识图谱构建、行业问答推理等应用,提供在线使用的服务。

 

文本创作: 基于文心 ERNIE3.0 大模型,提供知识增强的文本创作模型。适用于广告创意、文种风格创意、文学创作等场景,支持在线使用。

评论观点抽取: 定制评论观点抽取模型,实现从文中抽取评价片段、评价维度、评价观点,并判断评价情感倾向。适用于辅助消费决策、互联网舆情分析等应用。

 

场景范例:沉淀15+典型场景案例,覆盖工业、零售、泛互联网、安防监控等业务场景,为您提供完整的AI落地全流程指导,包括业务场景问题定位、解决方案设计、数据处理、模型训练

金融领域:可对金融领域中常见的招股书募股书法律合同企业舆情分析研究报告等,通过文本模型进行抽取,方便进行量化分析等

媒体领域:针对媒体领域中的新闻内容,可进行新闻自动分类,新闻标签,新闻关键信息抽取,新闻内容审核,新闻摘要/标题生成,标题相似度分析等,可大幅减少机械性重复工作

电商领域:通过对商品的用户评论分析,可针对用户意见进行分类,观点抽取与分析情感倾向分析

政务领域:通过情感倾向分析来监控舆情信息,有助于对特大事件的舆情倾向进行量化追踪。同时也可以对民众反馈,进行自动分类和相关核心信息的提取,降低政务处理成本

数据统计

数据评估

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