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文本语义智能分析技术

需求所属领域: 电子信息
需求所处阶段:研制阶段
需求缘由:新产品开发
意向合作方式: 技术转让、技术开发、技术服务、人才培养
意向合作院校:
拟投入资金额: 22万元
参加活动:
发布人:南京讯思雅信息科技有限公司 离线
文本语义分析算法,主要包括以下三个方面的功能: 互联网中文文本自动聚合功能 把相同话题的文章自动聚合为一类; 要求算法不需要指定分类的数量,由算法自动确定分类数量; 要求分类细化,支持比体育、军事、娱乐更细致的分类,能具体到具体的热点事件; 要求分类的准确率在95%以上; 在单线程情况下,1000篇10KB的文本的处理时延<3秒; 要求算法支持多线程并行运算; 中文文本情感分析功能 文本情感分析又称意见挖掘,简单而言,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。 支持分析文本的语义倾向性,包括正面、负面、中性 单篇50KB的文章的处理速度<1秒 要求算法支持多线程并行运算 要求提供完善的正负面情感词库 要求算法的分析准确率在95%以上 文本摘要及观点提取 支持从文本中自动提取摘要 支持分析文本的核心观点,抽象为30个以内的汉字 单篇50KB的文章的处理速度<1秒
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需求详情

技术介绍
需求简要说明及主要技术参数
文本语义分析算法,主要包括以下三个方面的功能: 互联网中文文本自动聚合功能 把相同话题的文章自动聚合为一类; 要求算法不需要指定分类的数量,由算法自动确定分类数量; 要求分类细化,支持比体育、军事、娱乐更细致的分类,能具体到具体的热点事件; 要求分类的准确率在95%以上; 在单线程情况下,1000篇10KB的文本的处理时延<3秒; 要求算法支持多线程并行运算; 中文文本情感分析功能 文本情感分析又称意见挖掘,简单而言,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。 支持分析文本的语义倾向性,包括正面、负面、中性 单篇50KB的文章的处理速度<1秒 要求算法支持多线程并行运算 要求提供完善的正负面情感词库 要求算法的分析准确率在95%以上 文本摘要及观点提取 支持从文本中自动提取摘要 支持分析文本的核心观点,抽象为30个以内的汉字 单篇50KB的文章的处理速度<1秒
企业信息
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所在地区 对接成功后可查看 详细地址 对接成功后可查看
负责人信息
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