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大数据中心、分布式云爬虫、高速计算
强大的硬件处理能力,领先的核心算法群,保障系统实时响应特性,响应时延分钟级别。
页 面 混合神经元距离计算算法 数据采集 用 户 识别和连续行为分析
语义分析和数据挖掘技术
具有自主知识产权的ImageQ语义分析引擎提供行业领先的IMNLP语义识别技术,
基于大数据词库辅助以大量的行业语料库,通过关联学习、知识图谱以及相似度计算等方法实现智能语义分析;
在特定场景下的正负面情感分析准确度达到85%~90% 。经过行业数据标注学习后准确率可达90%~95%。
从信息分类和聚合,多维呈现,情感计算四个层次,对全网数据分析服务。
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词性:名词 时间词 动词 形容词 助词
基于多层隐马与概率统计模型的文本分析技术
基于多层隐马尔科夫模型,在不同层次维度自底向上实现词法分析、词性标注和词义消歧等,
基于大规模语料概率统计模型,对文本分析模型进行调优,提高单词边界界定准确率。
基于多层隐马尔科夫模型,在不同层次维度自底向上实现词法分析、词性标注和词义消歧等,
基于大规模语料概率统计模型,对文本分析模型进行调优,提高单词边界界定准确率
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多模型预算算法
综合运用多种非线性预测方法进行舆情的预测,包括隐马尔科夫、灰色模型以及神经网络;
由于单一模型无法适用于多种多样的舆情环境,因此我们需要针对特定的舆情环境进行多种预测模型的组合训练。
典型的情况如使用灰色模型进行分析之后将预测残差倒入神经网络进行训练及修正。
应用于论坛话题发帖数判断,可以获得与真实值更加接近的预测结果,
针对于不同类型的舆情,我们需要建立不同的预测算法体系以满足预测的需要。
而此类算法也受惠于大数据对于舆情参与人员的肖像绘制。可以更加准确的进行传播行为和意图的判断。
性能指标