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洪雨seo:百度當下都擁有了什么神通?

發布:洪雨2020-2-15 17:30分類: 洪雨seo 標簽: 洪雨seo

詞法分析

基于大數據和用戶行為的分詞、詞性標注、命名實體識別,定位基本語言元素,消除歧義,支撐自然語言的準確理解

中文分詞
中文分詞是將連續的自然語言文本,切分成具有語義合理性和完整性的詞匯序列的過程
 詞性標注
詞性標注(Part-of-Speech tagging 或POS tagging)是指為自然語言文本中的每個詞匯賦予一個詞性的過程
 專有名詞
命名實體識別(Named Entity Recognition 簡稱NER),即"專名識別",是指識別自然語言文本中具有特定意義的實體,主要包括人名、地名、機構名、時間日期等

洪雨說的通俗一點,就是能夠精準劃分文章中各個詞語的詞性。
詞向量表示

依托全網海量優質數據和深度神經網絡技術,通過詞語的向量化來實現文本的可計算,幫助您快速完成語義挖掘、相似度計算等應用

詞向量計算是通過訓練的方法,將語言詞表中的詞映射成一個長度固定的向量。詞表中所有的詞向量構成一個向量空間,每一個詞都是這個詞向量空間中的一個點,利用這種方法,實現文本的可計算

語義召回
對候選資源進行詞向量表示,并構建向量表示基礎上的快速索引召回技術,與傳統的基于字詞倒排索引方法不同,直接從語義相關性角度上給用戶召回結果
 個性化推薦
基于用戶的歷史行為建模用戶興趣表示,學習用戶與推薦候選之間的興趣匹配度,實現對用戶的個性化推薦
洪雨說的通俗一點,就是百度內容數據庫的一種新的構建方式。

詞義相似度

依托全網海量優質數據和深度神經網絡技術,通過詞語向量化來計算兩個詞之間的相似度,滿足高精度要求的業務場景需求
深度語義解析
該技術常用于計算兩個給定詞語的語義相似度,基于自然語言中的分布假設,即越是經常共同出現的詞之間的相似度越高
領先技術應用
詞義相似度是自然語言處理中的重要基礎技術,是專名挖掘、query改寫、詞性標注等常用技術的基礎之一
專名挖掘
通過詞語間語義相關性計算尋找人名、地名、機構名等詞的相關詞,擴大專有名詞的詞典,更好的輔助應用
query改寫
通過尋找搜索query中詞語的相似詞,進行合理的替換,從而達到改寫query的目的,提高搜索結果的多樣性
洪雨說,這個功能只能說明一點,百度的同義詞技術比你玩的專業。

依存句法分析

自動分析文本中的依存句法結構信息,實現對自然語言的精準理解

深度語義結構
利用句子中詞與詞之間的依存關系來表示詞語的句法結構信息(如主謂、動賓、定中等結構關系) ,并用樹狀結構來表示整句的的結構(如主謂賓、定狀補)等
算法識別準確
在大規模人工標注的數據基礎上,句法結構描述體系簡潔通用,海量數據訓練讓文本匹配更準確
語言理解
通過分析用戶Query的依存句法結構信息,抽取其中的語義主干及相關語義成分,幫助智能產品實現對用戶意圖的精準理解
知識發掘
對大規模非結構化文本數據進行句法結構分析,從中抽取實體、概念、語義關系等信息,幫助構建領域知識或世界知識
語言結構匹配
基于語言對(Query-WebTitle)之間的句法結構信息進行語言的匹配計算,幫助提升語義匹配計算的準確率
洪雨說直白一些,就是通過上下文的句子意思,能夠理解詞意,利用這種算法,就算一些新發明的專業詞,他也能快速理解。

DNN語言模型
依托全網海量優質數據和深度神經網絡技術,判斷一句話是否符合語言表達習慣,幫助您實現文本分析、糾錯、對話等多種語義應用

語言模型是通過計算給定詞組成的句子的概率,從而判斷所組成的句子是否符合客觀語言表達習慣
通常用于機器翻譯、拼寫糾錯、語音識別、問答系統、詞性標注、句法分析和信息檢索等
拼寫糾錯
基于句子上下文,計算糾錯候選的語言模型概率。用于拼寫糾錯,提升用戶體驗
合作案例:  百度搜索  百度知道
 對話系統
判斷用戶輸入的句子是否符合自然語言表達習慣,輔助對話系統進行決策
合作案例:  度秘
 機器翻譯
語言模型對翻譯候選的打分作為最終譯文的重要排序指標,提升翻譯效果
合作案例:  百度翻譯
洪雨說,這個功能就是告訴你,你寫個病句我都知道,更別說垃圾文章了。

短文本相似度

依托全網海量優質數據和深度神經網絡技術,為您提供高精度的短文本相似度服務,幫助快速實現推薦、檢索、排序等應用
短文本相似度計算
提供兩個短文本之間的語義相似度計算能力,輸出的相似度是一個介于0到1之間的實數值,輸出數值越大,則代表語義相似程度相對越高
短文本相似聚合
通過語義相似度計算,判斷兩個短文本的語義表述是否相近,從而實現相似短文本的聚合或去重
信息檢索
在很多應用中都需要根據文本來檢索其相似文本,需求場景非常普遍。不僅適用于純文本檢索,還可以利用標簽等來檢索圖片、視頻
新聞推薦
通過用戶剛剛瀏覽的新聞標題,檢索出其他的相似新聞推薦給用戶
智能客服
用戶輸入一個問題時,自動為用戶尋找相似的問題和答案
洪雨解釋,上邊那個詞向量表示是說如何做數據庫的,這個短文本相似度,就是如何匹配計算原創的。

以上功能你看了怕不怕,如果你仔細看過,你就能知道百度當下的神通。

而且這些功能都是開放式的,你可以免費使用50萬次,超出的部分才收費,百度不斷賺了錢,而且還能再次獲取海量數據。

這就是當下搜索引擎老大的力量!

洪雨再發幾個功能,不介紹了,自己體會一下。

文本糾錯
識別文本中有錯誤的片段,進行錯誤提示并給出正確的建議文本內容
錯別字識別與糾正
準確識別輸入文本中出現的拼寫錯別字及其段落位置信息,并針對性給出正確的建議文本內容
多場景糾錯支持
支持短文本、長文本、語音識別結果等多種文本內容,在搜索引擎、語音識別、內容審核有廣泛應用,能顯著提高各場景下語義的準確性和用戶閱讀體驗

情感傾向分析
對包含主觀信息的文本進行情感傾向性判斷,可支持在線訓練模型調優效果,為口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助
情感分析通用版
針對通用場景下帶有主觀描述的中文文本,自動判斷該文本的情感極性類別并給出相應的置信度,情感極性分為積極、消極、中性
情感分析定制版
支持用戶使用適合自身應用場景的情感極性標注語料,在通用模型基礎上進行優化訓練,滿足專屬場景的更高準確率要求
多實體情感分析
針對特定場景下帶有主觀描述的篇章文本,自動識別文本中的核心實體詞,并分別判斷每個實體詞對應的情感和對應置信度
評論觀點抽取
自動抽取和分析評論觀點,幫助您實現輿情分析、用戶理解,支持產品優化和營銷決策
自動分析評論關注點和評論觀點,并輸出評論觀點標簽及評論觀點極性。目前支持13類產品用戶評論的觀點抽取,包括美食、酒店、汽車、景點等,可幫助商家進行產品分析,輔助用戶進行消費決策

對話情緒識別
自動檢測用戶日常對話文本中蘊含的情緒特征,幫助企業更全面的把握產品體驗、監控客戶服務質量
精細化的對話文本情緒識別
在對話場景中,識別對話雙方文本背后蘊含的用戶情緒,一級情緒分為正向、中性、負向3種,正向情緒細分為:喜愛、愉快、感謝3種;負向情緒細分為:抱怨、憤怒、厭惡、恐懼、悲傷5種
負向情緒參考回復話術
針對機器識別到的負向情緒,結合上下文語境給出有針對性的參考回復話術,幫助應用方第一時間安撫客戶負向情緒
文章標簽
對文章進行核心關鍵詞分析,為新聞個性化推薦、相似文章聚合、文本內容分析等提供技術支持
技術領先識別準確
文章標簽服務對文章的標題和內容進行深度分析,輸出能夠反映文章關鍵信息的主題、話題、實體等多維度標簽以及對應的標簽置信度
維度豐富應用廣
包含多維度信息,全面覆蓋文章關鍵信息主題,可廣泛應用在文章聚合、個性化推薦、內容檢索等場景中
文章分類
對文章按照內容類型進行自動分類,首批支持娛樂、體育、科技等26個主流內容類型,為文章聚類、文本內容分析等應用提供基礎技術支持
文章主題分類
文章分類服務對文章內容進行深度分析,輸出文章的主題一級分類、主題二級分類,如娛樂、社會、音樂、人文、科學、歷史、軍事、體育、科技、教育等分類結果
相關置信度
可通過文章分類結果,給出對應的一定置信相關度分值,如一般相關、非常相關、相關度較低。在個性化推薦、文章聚合、文本內容分析等場景具有廣泛應用價值
新聞摘要
基于深度語義分析模型,自動抽取新聞文本中的關鍵信息并生成指定長度的新聞摘要。可用于熱點新聞聚合、新聞推薦、語音播報、APP消息Push等場景
全面分析新聞語義
結合傳統語義特征和深度學習模型,充分考慮段落分布和篇章結構,準確計算新聞語句的重要性,對新聞內容進行全面的語義理解與分析
自動抽取摘要文本
能根據需求靈活控制摘要長度,自動抽取關鍵信息,形成摘要結果。可用于內容理解、內容分發、智能寫作等多種應用,是智能媒體等行業必備AI能力之一

百度通過文字,連你生氣不生氣,都知道,你覺得作弊還有出路?



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