유사한 오픈 소스 모델보다 30% 더 정확한* Standupcode의 딥 러닝 기반 감정 분석을 활용하십시오.
당사의 고급 솔루션은 -1에서 1까지의 감정을 해독하고 정량화하며 동일한 문장의 여러 부분에서 서로 다른 감정을 감지하여 정보에 입각한 의사 결정을 추진하고, 브랜드 평판을 최적화하고, 실행 가능한 인사이트를 통해 고객 경험을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
텍스트에서 최대 28가지의 고유한 감정을 감지할 수 있는 Standupcode의 딥 러닝 기반 감정 분석으로 비즈니스 역량을 강화하십시오. 고객 만족도를 높이고, 대중의 정서를 측정하고, 사용자 경험을 풍부하게 하는 게임 체인저입니다.
Standupcode의 개체 인식 기능은 표준 오픈 소스 NER 도구를 훨씬 뛰어넘습니다. 동일한 텍스트에서 일반 엔터티, 숫자 엔터티 및 의미를 인식할 수 있습니다.
이메일 ID, 전화번호 및 과학적 측정값을 텍스트에서 추출하는 동시에 카푸치노를 '뜨거운 음료'로 또는 MacBook을 '전자 기기'로 식별합니다. 가능성은 무한합니다.
제안 감지
텍스트 분석에 깊이를 더하는 기본 제안을 공개합니다.문장 유형 감지
콘텐츠를 보다 미묘하게 이해하기 위해 문장 유형을 분류합니다.구문 분석
어휘소, POS 태그 및 의존성 태그 감지를 통해 텍스트의 문법적 구조를 분석합니다.상호 참조 추출
서로를 참조하는 텍스트 부분을 식별하여 텍스트 관계를 해독합니다.언어 감지
글로벌 커뮤니케이션 노력을 강화하는 모든 텍스트의 기본 언어를 식별합니다.고객 피드백
다음 리뷰는 우리 웹사이트에서 수집된 것입니다.
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