小發(fā)貓AI智能寫作軟件專業(yè)的偽原創(chuàng)工具，軟件支持對(duì)用戶的文章內(nèi)容進(jìn)行人工智能內(nèi)容重寫，從AI仿寫、情感分析、信息分類、實(shí)體識(shí)別、典型意見、文本聚類、關(guān)鍵詞提取等，本站提供的是該軟件的綠色版本。

使用介紹

1、下載并進(jìn)行解壓，無(wú)需安裝，雙擊.exe文件即可打開小發(fā)貓智能寫作機(jī)器人；

2、接著點(diǎn)擊"打開工具"即可開始使用；

3、復(fù)制粘貼你要偽原創(chuàng)的文章；

4、點(diǎn)擊生成AI文章，軟件就會(huì)自動(dòng)生成文章，復(fù)制即可使用。

軟件功能

1、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)

2、NLP情感引擎，幫助用戶對(duì)文本以及評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行情感分析

3、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

軟件特點(diǎn)

【情感分析 Sentiment Analysis】

1、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)行提取的過程。

2、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?；谏习偃f(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】

1、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。

2、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。

3、例如，通過社交網(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。

4、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】

1、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。

2、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。

3、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 Opinion Extraction】

典型意見引擎將消費(fèi)者意見進(jìn)行單句級(jí)別的語(yǔ)義聚合，提取出有代表性的意見?？捎糜谙M(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聚合在一起，并可通過參數(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】

1、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。

2、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。

【關(guān)鍵詞提取 Keyword Extraction】

1、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。

2、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。