自然语言处理
有话要说？软件正在倾听您的声音。通过AI驱动的NLP服务，我们在解释人类语言和行为方面取得了革命性的进步。从个性化搜索结果到聊天机器人和虚拟助手，我们的自然语言处理解决方案使交流超越了单词。
服务
不要只关注单词。确定意图。作为自然语言处理服务提供商，我们只是为了建模人类语言并识别所说的词语或所执行的动作背后的潜在含义。抬起眉毛？了解如何。
情绪分析
基于人类情感和语言的复杂性，基于NLP的模型可以理解并推断出正确的上下文和含义，以衡量消费者的需求。情感分析是一种观点挖掘技术，可以主动用于制定业务战略，超越客户期望，产生潜在客户，开展营销活动并为增长开辟新途径。
实体提取
组织会生成大量的非结构化数据堆栈，这些数据虽然信息丰富，但效率却很低。实体识别使企业能够自动执行自由格式的文本分析，并从多个数据源中提取相关内容。这有助于决策过程，改善客户支持，帮助个性化搜索算法，并且以快速，经济高效的方式实现。
意图分类
通过分析客户对话，我们的团队可以训练模型以计算句子向量并将文本输入分类为各种数据集。这将使理解复杂的语言细微差别的过程自动化，并有助于识别用户的意图，含义和目标。结果是真正的对话和称职的聊天机器人，增强型产品以及用于生成分析，数据处理或自动化业务流程的其他人机交互系统。
文字分类
自动化的文本分类有助于组织关键业务数据并将其隔离，以提高可搜索性和组织性。通过以这种方式对文本进行分类，自动化使您可以最大程度地减少错误，扩展实时见解，节省时间并从可用信息中提取最大价值。减少不一致的地方并以很少的成本管理您的文档！
我们的过程
NLP实施步骤通常非常特定于需要执行的任务。我们的基本流程依赖于各种文本和数据分析工具来简化人机交互，并使企业能够交付与上下文相关，高度互动且令人耳目一新的下一代数字体验。
文字预处理
在第一阶段，我们首先从多个来源收集数据并建立原始文本语料库。消除了损坏的，不相关的或不完整的数据，并对有用的文本进行了规范化并准备进行进一步的分析。
文本解析和探索性数据分析
这是结构化阶段，在此阶段，原始数据经过筛选和组织，以使用较小的数据集进行更集中的分析。这涉及识别和删除不相关的部分，提取编码的元数据并确定格式。通过选择预定任务所需的各种意图和实体，深入的探索性分析有助于建立表示形式。
文字表示与转换
现在已经对数据集进行了分类，我们使用各种可视化技术以有意义的格式表示数据，以检索有用的见解。这包括对文本的语义，句法和语用分析，以获取可解释内容的概述。
造型
现在，我们采用模拟人工神经网络（ANN）的最重要的自然语言处理学科，并对其进行培训，以自动学习复杂的语言和行为模型。此阶段的文本挖掘有助于将数据集中化并进行有针对性的信息检索。
评估与部署
在最后阶段，针对许多训练参数测试NLP模型的性能。遵守度量标准，并在必要时采取纠正措施。然后将成功的模型部署在执行环境中。
我们的过程
NLP实施步骤通常非常特定于需要执行的任务。我们的基本流程依赖于各种文本和数据分析工具来简化人机交互，并使企业能够交付与上下文相关，高度互动且令人耳目一新的下一代数字体验。
文字预处理
在第一阶段，我们首先从多个来源收集数据并建立原始文本语料库。消除了损坏的，不相关的或不完整的数据，并对有用的文本进行了规范化并准备进行进一步的分析。
文本解析和探索性数据分析
这是结构化阶段，在此阶段，原始数据经过筛选和组织，以使用较小的数据集进行更集中的分析。这涉及识别和删除不相关的部分，提取编码的元数据并确定格式。通过选择预定任务所需的各种意图和实体，深入的探索性分析有助于建立表示形式。
文字表示与转换
现在已经对数据集进行了分类，我们使用各种可视化技术以有意义的格式表示数据，以检索有用的见解。这包括对文本的语义，句法和语用分析，以获取可解释内容的概述。
造型
现在，我们采用模拟人工神经网络（ANN）的最重要的自然语言处理学科，并对其进行培训，以自动学习复杂的语言和行为模型。此阶段的文本挖掘有助于将数据集中化并进行有针对性的信息检索。
评估与部署
在最后阶段，针对许多训练参数测试NLP模型的性能。遵守度量标准，并在必要时采取纠正措施。然后将成功的模型部署在执行环境中。
工具与方法
实例探究
其他服务
我们提供全方位的服务，以帮助企业更好地工作
&实现他们的目标。看看下面我们提供的其他服务。
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聊天机器人
机
学习
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与行业无关的习惯
聊天机器人开发
为客户服务
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常见问题解答及更多。整合
智能聊天机器人
现有工具集
跨不同的渠道。
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我们帮助企业流程
高容量数据，启用
更快的决策，
更快地发现异常，
业务流程自动化
以及解决复杂问题
我们的机器学习面临的挑战
服务和解决方案。
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