小發(fā)貓AI智能寫(xiě)作是winwin7下載小編給大家介紹的一款智能寫(xiě)作的文案生成工具，輕松的幫助用戶達(dá)到偽原創(chuàng)的目的。比如我們要寫(xiě)個(gè)畢業(yè)論文，很多資源都是摘自網(wǎng)上信息，但是如果摘的過(guò)多那么就會(huì)出現(xiàn)重復(fù)率過(guò)高的現(xiàn)象發(fā)生，導(dǎo)致無(wú)法通過(guò)，此時(shí)你就可以使用小發(fā)貓AI智能寫(xiě)作，將其中一段內(nèi)容直接通過(guò)小發(fā)貓AI進(jìn)行只能改寫(xiě)就可以生成新的內(nèi)容了！

小發(fā)貓AI智能寫(xiě)作 特色

情感分析 Sentiment Analysis

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(guò)程。

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(kāi)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(guò)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

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。

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。

例如，通過(guò)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。

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(guò)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

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。

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。

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(guò)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(jiàn) Opinion Extraction

典型意見(jiàn)引擎將消費(fèi)者意見(jiàn)進(jìn)行單句級(jí)別的語(yǔ)義聚合，提取出有代表性的意見(jiàn)?？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(jiàn)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(jiàn)聚合在一起，并可通過(guò)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

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。 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(jiàn)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

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。

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。

使用方法

一、下載打開(kāi)小發(fā)貓AI智能寫(xiě)作軟件，復(fù)制粘貼你要偽原創(chuàng)的文章

二、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。

小發(fā)貓AI智能寫(xiě)作 特點(diǎn)

小發(fā)貓中文詞義開(kāi)發(fā)者平臺(tái)提供應(yīng)用簡(jiǎn)易、功能齊全、特性靠譜的中文自然語(yǔ)言理解剖析云服務(wù)器。
網(wǎng)絡(luò)時(shí)代信息無(wú)所不在，大家平時(shí)所觸碰的很多信息比如新浪微博、社交網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)址的貼子、顧客評(píng)價(jià)、新聞報(bào)道、業(yè)務(wù)員的拜會(huì)紀(jì)錄及其能夠轉(zhuǎn)化成文字的視頻語(yǔ)音內(nèi)容，這種全是普遍的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來(lái)源于。
依據(jù)二零一一年IDC的調(diào)研，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將占未來(lái)十年所造就數(shù)據(jù)信息的90%。做為一個(gè)并未獲得充足開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的信息源，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)剖析能夠表明以前難以或沒(méi)法明確的關(guān)鍵內(nèi)在聯(lián)系。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)剖析可以表明躲藏在文字之中的發(fā)展趨勢(shì)和關(guān)系，為商業(yè)服務(wù)管理決策、科學(xué)研究行業(yè)趨勢(shì)和網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)評(píng)析提供強(qiáng)有力適用。
小發(fā)貓精英團(tuán)隊(duì)著眼于打造出最出眾的中文語(yǔ)義分析技術(shù)性，根據(jù)自主研發(fā)的中文詞性標(biāo)注、句法分析、詞義想到和實(shí)體識(shí)別技術(shù)性，融合大量領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)的持續(xù)累積，為公司和眾多開(kāi)發(fā)人員提供簡(jiǎn)易、強(qiáng)勁、靠譜的中文語(yǔ)義分析云空間API。

就好比本文中的內(nèi)容小編就是用小發(fā)貓AI來(lái)進(jìn)行改寫(xiě)的，效果不錯(cuò)吧？