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1、相似文本聚类是指机器对给定文本的自动主题聚类。
2、将语义相似的内容归为一类有助于组织大量文档和信息。
3、和主题级统计分析。小发猫自主研发的文本聚类算法
1、并且可以通过参数调整簇的大小以获得更好的结果，比手动排序更快、更准确。
2、一方面，它增加了语义扩展，以确保同一观点的不同表达可以概括在一起。
3、另一方面，它避免了K-means等传统算法中预先设定簇总数的困难，并根据数据的分布自动选择合适的阈值。
1、典型的意见引擎对单句级别的消费者意见进行语义聚合并提取代表性意见。
2、可用于消费者研究、电商评论分析以及社会热点事件的意见整理。
3、基于语义的分析引擎在准确性上取得了很大突破，可以聚合含义相似但表达方式不同的观点。
1、小发猫NLP情感引擎提供业界领先的章节级情感分析。
2、基于数百万条社交网络平衡语料和数十万条新闻平衡语料的机器学习模型，结合自主研发的半监督学习技术，
3、正负情绪分析准确率达到80%~85%。经过行业数据标注和学习，准确率可以达到85%~90%。
1、文本信息分类根据预设的分类系统自动区分文本。
2、小发猫提供定制化文本分类API服务，具有广阔的商业应用前景。
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