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DeepNLP Classifier
產品介紹
具備自動學習機制的智慧型歸類引擎，可針對大量非結構文件做到自動分類或自動分群的應用，協助客戶以更有效率、更有系統的方式整理資料，節省時間成本與人力
特性
自動化、機器學習(回饋學習)、元件式部署、整合容易
平台功能
文件自動分類流程
文件自動分類流程
自動分類
先訓練文件與機器學習演算法建立類別模型，後續新進的文件便可藉類別模型達文件自動分類的效果。
機器學習
採用專利演算法，模擬人的行為，以更貼近人的思考方式進行歸類。
建立類別模型
依據訓練文件之內容特徵建立類別模型，作為歸類依據，並可產出該類別代表詞彙。
自動分類
先訓練文件與機器學習演算法建立類別模型，後續新進的文件便可藉類別模型達文件自動分類的效果。
機器學習
採用專利演算法，模擬人的行為，以更貼近人的思考方式進行歸類。
建立類別模型
依據訓練文件之內容特徵建立類別模型，作為歸類依據，並可產出該類別代表詞彙。
回饋機制
運算結果可再作為學習依據，修正模型，提高分類正確率。
黑白名單調整
可針對分類模型進行調整，提高分析判斷準確度。
回饋機制
運算結果可再作為學習依據，修正模型，提高分類正確率。
黑白名單調整
可針對分類模型進行調整，提高分析判斷準確度。
文件自動分群特色
自動分類
無須事先定義分群規則，自動彙整內容特徵類似的資料，進行分群，可歸納熱門或者重要議題。
機器學習
採用專利演算法，模擬人的行為，以更貼近人的思考方式進行歸類。
議題挖掘
透過自動分群可快速解析大量非結構化資料，彙整找出重要議題或熱門事件。
自動分類
無須事先定義分群規則，自動彙整內容特徵類似的資料，進行分群，可歸納熱門或者重要議題。
機器學習
採用專利演算法，模擬人的行為，以更貼近人的思考方式進行歸類。
議題挖掘
透過自動分群可快速解析大量非結構化資料，彙整找出重要議題或熱門事件。
黑白名單調整
可針對分群結果進行調整及修正，更符合需求。
彈性設定
可自行設定分群的群數，亦可不指定群數直接依照內容進行適當的分群。
