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句子正負(fù)判斷-Metadata
專用API
【更新時(shí)間: 2024.06.19】
句子正負(fù)判斷 接口-Metadata,主要功能是針對(duì)需分析的整個(gè)句子,對(duì)其負(fù)正值-也就是正或負(fù)的程度展開評(píng)分工作,通過(guò)該接口能夠快速準(zhǔn)確地判斷句子所蘊(yùn)含的情感傾向,為相關(guān)分析與應(yīng)用提供有力支持。
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什么是Metadata的句子正負(fù)判斷?
句子正負(fù)判斷API分析句子并通過(guò)-3、-2、-1、0、+1判斷說(shuō)話者(作者)想要傳達(dá)內(nèi)容是正面還是負(fù)面,這是一個(gè)數(shù)字化為7個(gè)級(jí)別的API +2和+3。例如,“A先生非常有名”被判斷為+3,“B先生有點(diǎn)名氣”被判斷為-1。
什么是Metadata的句子正負(fù)判斷接口?
Metadata的句子正負(fù)判斷有哪些核心功能?
- 情感傾向判斷:
- 分析輸入的句子或文本,判斷其表達(dá)的情感傾向是正面、負(fù)面還是中立。
- 提供從-3(非常負(fù)面)到+3(非常正面)的七個(gè)級(jí)別的詳細(xì)評(píng)分,精確反映說(shuō)話者(作者)想要傳達(dá)的內(nèi)容的情感強(qiáng)度。
- 復(fù)雜句子處理:
- 能夠處理包含否定詞、連詞、副詞等復(fù)雜結(jié)構(gòu)的句子,準(zhǔn)確分析這些元素對(duì)整體情感傾向的影響。
- 對(duì)于虛擬語(yǔ)氣等特殊情況,也能進(jìn)行正確的情感傾向判斷。
- 詳細(xì)評(píng)分機(jī)制:
- 不僅僅是簡(jiǎn)單的正面或負(fù)面判斷,而是提供從-3.00到+3.00的601個(gè)階段的詳細(xì)評(píng)分,更精確地反映文本的情感傾向。
- 這種詳細(xì)評(píng)分機(jī)制使得API接口在情感分析領(lǐng)域具有更高的精度和可靠性。
- 高可靠性和可驗(yàn)證性:
- 提供50個(gè)月無(wú)停機(jī)的服務(wù)保證,確保用戶在使用過(guò)程中的穩(wěn)定性和可靠性。
- 提供原始數(shù)據(jù)供用戶下載和驗(yàn)證,用戶可以使用各種縮小條件進(jìn)行驗(yàn)證,確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。
- 高可定制性:
- 支持用戶詞典的開發(fā)和使用,允許用戶根據(jù)自身需求進(jìn)行定制和調(diào)整,以滿足不同場(chǎng)景的需求。
- 提供多個(gè)用戶詞典集的選擇,可以在每次調(diào)用API時(shí)更改用戶詞典集,以適應(yīng)不同的分析需求。
- 高效處理速度:
- 在處理大量文本數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出高速度和高效率,能夠快速完成情感傾向的判斷和評(píng)分。
- 適用于需要實(shí)時(shí)分析或處理大量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景,如社交媒體分析、客戶服務(wù)等。
Metadata的句子正負(fù)判斷的核心優(yōu)勢(shì)是什么?
- 高精度:相比其他公司,該API接口在實(shí)際項(xiàng)目中的精度提高了20%,提供了從-3.00到+3.00的601個(gè)階段的詳細(xì)判斷。
- 高可靠性:50個(gè)月無(wú)停機(jī),保證了服務(wù)的穩(wěn)定性和可用性。
- 高可驗(yàn)證性:提供原始數(shù)據(jù),用戶可以下載CSV并使用各種縮小條件進(jìn)行驗(yàn)證。
- 高性價(jià)比:在處理大量文本數(shù)據(jù)時(shí),表現(xiàn)出高速度和高效率。
- 高可定制性:支持用戶詞典的開發(fā)和使用,允許用戶根據(jù)需求進(jìn)行定制和調(diào)整。
在哪些場(chǎng)景會(huì)用到Metadata的句子正負(fù)判斷?
- 社交媒體分析:分析用戶在社交媒體上發(fā)布的帖子或評(píng)論的情感傾向,以了解用戶對(duì)品牌、產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度。
- 客戶服務(wù):處理客戶反饋,快速識(shí)別并響應(yīng)負(fù)面評(píng)論或投訴,提高客戶滿意度。
- 市場(chǎng)調(diào)研:分析消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的情感傾向,為產(chǎn)品開發(fā)和市場(chǎng)策略提供數(shù)據(jù)支持。
- 新聞分析:對(duì)新聞報(bào)道進(jìn)行情感分析,了解公眾對(duì)某個(gè)事件或話題的看法和態(tài)度。






我們的使命是使用語(yǔ)義技術(shù)解決客戶公司的問(wèn)題,特別是使用元數(shù)據(jù)和本體從自然語(yǔ)言中自動(dòng)提取元數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)協(xié)作(混搭)。
我們的產(chǎn)品和服務(wù)促進(jìn)了白領(lǐng)信息處理任務(wù)的自動(dòng)化,并增加了用戶投入創(chuàng)造性任務(wù)的時(shí)間。
這有助于增加客戶公司的利潤(rùn)。
Metadata Co., Ltd.成立于2005年12月,是一家應(yīng)用軟件公司,利用人工智能開發(fā)自動(dòng)元數(shù)據(jù)提取技術(shù),以促進(jìn)數(shù)據(jù)集成和互操作性。我們通過(guò) 5W1H 提取、個(gè)人信息自動(dòng)匿名化、聲譽(yù)分析(負(fù)面/正面/情感分析)、使用深度學(xué)習(xí)的專業(yè)圖像分類、API 形式的自然語(yǔ)言處理技術(shù)以及基于自動(dòng)分類的技術(shù)提供內(nèi)容協(xié)作。我們開發(fā)了可以執(zhí)行以下任務(wù)的高級(jí)文本分析產(chǎn)品、xTech 等數(shù)學(xué)優(yōu)化引擎,并將其作為 SaaS 和云應(yīng)用程序提供。
野村代表董事在MIT麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任研究員時(shí),對(duì)概念系統(tǒng)WordNet的理論和運(yùn)用研究做出了貢獻(xiàn)。后來(lái),我們通過(guò)完成基于WordNet的ImageNet,系統(tǒng)地為1400萬(wàn)張照片分配語(yǔ)義標(biāo)簽,間接為深度學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率的大幅提升做出了貢獻(xiàn)。
近年來(lái),我們開發(fā)了一種人工智能,有力地支持了機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能的最大瓶頸“創(chuàng)建正確的數(shù)據(jù)”,并倡導(dǎo)了“AI for AI”的總體概念(我們的版本稱為Mr.同時(shí),我們認(rèn)真思考和設(shè)計(jì)與RPA的結(jié)合,為企業(yè)提供“AI for RPA”和“RPA for AI”解決方案。


【更新時(shí)間:2024.06.19】“短文本相似度”是一項(xiàng)專門針對(duì)短文本設(shè)計(jì)的在線服務(wù),它能夠計(jì)算并確定兩段文本之間的語(yǔ)義相似度。該服務(wù)通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型和自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析文本內(nèi)容,輸出一個(gè)介于0到1之間的實(shí)數(shù)值來(lái)表示相似程度,其中數(shù)值越大表示兩個(gè)文本在語(yǔ)義上越相近。這項(xiàng)服務(wù)適用于需要對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行匹配、聚合或去重的場(chǎng)景,如信息檢索、內(nèi)容推薦、數(shù)據(jù)清洗等。








我們的使命是使用語(yǔ)義技術(shù)解決客戶公司的問(wèn)題,特別是使用元數(shù)據(jù)和本體從自然語(yǔ)言中自動(dòng)提取元數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)協(xié)作(混搭)。
我們的產(chǎn)品和服務(wù)促進(jìn)了白領(lǐng)信息處理任務(wù)的自動(dòng)化,并增加了用戶投入創(chuàng)造性任務(wù)的時(shí)間。
這有助于增加客戶公司的利潤(rùn)。
Metadata Co., Ltd.成立于2005年12月,是一家應(yīng)用軟件公司,利用人工智能開發(fā)自動(dòng)元數(shù)據(jù)提取技術(shù),以促進(jìn)數(shù)據(jù)集成和互操作性。我們通過(guò) 5W1H 提取、個(gè)人信息自動(dòng)匿名化、聲譽(yù)分析(負(fù)面/正面/情感分析)、使用深度學(xué)習(xí)的專業(yè)圖像分類、API 形式的自然語(yǔ)言處理技術(shù)以及基于自動(dòng)分類的技術(shù)提供內(nèi)容協(xié)作。我們開發(fā)了可以執(zhí)行以下任務(wù)的高級(jí)文本分析產(chǎn)品、xTech 等數(shù)學(xué)優(yōu)化引擎,并將其作為 SaaS 和云應(yīng)用程序提供。
野村代表董事在MIT麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任研究員時(shí),對(duì)概念系統(tǒng)WordNet的理論和運(yùn)用研究做出了貢獻(xiàn)。后來(lái),我們通過(guò)完成基于WordNet的ImageNet,系統(tǒng)地為1400萬(wàn)張照片分配語(yǔ)義標(biāo)簽,間接為深度學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率的大幅提升做出了貢獻(xiàn)。
近年來(lái),我們開發(fā)了一種人工智能,有力地支持了機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能的最大瓶頸“創(chuàng)建正確的數(shù)據(jù)”,并倡導(dǎo)了“AI for AI”的總體概念(我們的版本稱為Mr.同時(shí),我們認(rèn)真思考和設(shè)計(jì)與RPA的結(jié)合,為企業(yè)提供“AI for RPA”和“RPA for AI”解決方案。


【更新時(shí)間:2024.06.19】“短文本相似度”是一項(xiàng)專門針對(duì)短文本設(shè)計(jì)的在線服務(wù),它能夠計(jì)算并確定兩段文本之間的語(yǔ)義相似度。該服務(wù)通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型和自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析文本內(nèi)容,輸出一個(gè)介于0到1之間的實(shí)數(shù)值來(lái)表示相似程度,其中數(shù)值越大表示兩個(gè)文本在語(yǔ)義上越相近。這項(xiàng)服務(wù)適用于需要對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行匹配、聚合或去重的場(chǎng)景,如信息檢索、內(nèi)容推薦、數(shù)據(jù)清洗等。