自然语言处理NLP
自然语言处理是为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具，已经广泛应用在电商、文化娱乐、金融、物流等行业客户的多项业务中。自然语言处理API可帮助用户搭建内容搜索、内容推荐、舆情识别及分析、文本结构化、对话机器人等智能产品，也能够通过合作，定制个性化的解决方案。
通用企业NLP.NLP自然语言处理基础原子能力，提供词法、句法、篇章分析等API中的通用能力，包含分词、命名实体识别、词性标注、文本纠错等.多语言分词：将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，常应用于文本搜索、自动问答等领域.命名实体识别：识别文本中特定类型的事物名称或符号，应用于舆情分析...
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人工智能-自然语言处理-多语言分词
将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断迭代更新，目前支持简体中文、英文、泰文及越南语。
自然语言处理.NLP自学习平台.文本信息抽取.智能文本分类.商品评价解析.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断迭代更新，目前支持简体中文、英文、泰文及越南语。如有私有化部署（本地部署软件）需求，及商务问题，请联系：nlp-support@list.alibaba-inc.com.更多产品...
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人工智能-自然语言处理-命名实体
我们为您提供的命名实体服务，可以帮助您快速识别文本中的实体，进而挖掘各实体间的关系，是进行深度文本挖掘，知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。目前主要针对电商领域，识别品牌、产品、型号等，同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。
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人工智能-自然语言处理-情感分析
又称倾向性分析，或意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力，可以针对带有主观描述的自然语言文本，自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。支持英语，泰语，越南语，印尼语。
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人工智能-自然语言处理-信息抽取
抽取文本中具有特定意义的实体，当前已支持合同领域的文本信息抽取。如需更多实体类型的定制化抽取，请使用NLP自学习平台。
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人工智能-自然语言处理-词性标注
通过词性标注服务，用户可以快速的为每一个词附上对应的词性，结合分词服务，可以快速进行更深层次的文本挖掘处理，无需担心新词发现、歧义消除等问题。
自然语言处理.NLP自学习平台.文本信息抽取.智能文本分类.商品评价解析.通过词性标注服务，用户可以快速的为每一个词附上对应的词性，结合分词服务，可以快速进行更深层次的文本挖掘处理，无需担心新词发现、歧义消除等问题。如有私有化部署（本地部署软件）需求，及商务问题，请联系：nlp-support@list.alibaba-inc.com.更...
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人工智能-自然语言处理-文本分类
按照给定类目体系对输入文本进行自动分类，当前已支持新闻资讯领域和电商领域的文本分类。如需更多类目体系的定制化，请使用NLP自学习平台。
自然语言处理.NLP自学习平台.文本信息抽取.智能文本分类.商品评价解析.按照给定类目体系对输入文本进行自动分类，当前已支持新闻资讯领域和电商领域的文本分类。如需更多类目体系的定制化，请使用NLP自学习平台。如有私有化部署（本地部署软件）需求，及商务问题，请联系：nlp-support@list.alibaba-inc.com.智能文本分类....
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人工智能-自然语言处理-中心词识别
多语言中心词（目前支持中文及英文）基于海量数据，使用电商标题中心词以及类目进行训练，通过给每个词计算一个相关性分数来衡量每个词与句子的相关性程度，进而识别并提取出句子的中心词。适用于提取电商搜索query、标题及其他类似短文本（一般小于25个词）的中心词。
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超级计算集群实现自然语言处理训练
场景描述 本方案适用于自然语言训练场景，使用神龙 GPU云服务器（SCCGN6）+CPFS进行NLP的 训练，采用Bert模型。这里不使用容器，直接 使用裸机进行NLP的Bert训练，使用飞天AI加 速训练工具可以有效提升多机多卡的训练效率。 解决问题 使用神龙GPU云服务器搭建NLP训练环 境 使用SCC的RDMA网络 使用CPFS存储训练数据 使用飞天AI加速训练工具加速训练 产品列表 神龙GPU云服务器（SCCGN6） SCC超级计算集群 CPFS共享存储
2018年在自然语言处理（NLP）领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于GoogleResearch 提出的BERT（）模型。作为一种新 型的语言表示模型，BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答、理解、预测等各项NLP锦 标的桂冠。 尽管BERT效果惊人，但它需要的计算量非常大，原作者在论文中也表示每次只能预测 15%的词，因此模型...
医学NLP
对医学领域文本内容进行分析，识别文本中的医学术语及属性。目前支持16种核心医学实体、6种医学属性的抽取。 医疗大数据是医疗前沿重要的发展方向，大数据与医疗结合，不仅会提升临床诊疗效果，还会对保险、药品研发等多个医疗健康领域产生深远影响。 但医疗大数据面临严重的质量问题，主要体现在数据统一性、完整度、准确性三个方面。因此，要想将大数据与医疗深度结合，底层数据和上层应用能力都必不可少。
标准化接口封装，大大降低研发人力投入.NLP定制化算法能力，仅需标注或上传适量文档数据，即可快速创建算法模型并使用.NLP自学习平台.基于电商行业语料，对消费者评价自动解析将文本转化高效甄别正负面评价.商品评价解析.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列.将文本中特定类型的事物名称或符号...
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