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中文分詞API服務(wù)將長段中文智能切開，分隔。用于中文詞義分析、推廣營銷、用戶消費(fèi)捕捉等場景，如全文檢索的時(shí)候需要把文本切詞；對博客標(biāo)題進(jìn)行分詞，提取其中的名詞作為文章關(guān)鍵詞；對用戶搜索條件進(jìn)行分詞，提取其中關(guān)鍵詞語進(jìn)行搜索。

中文分詞的主要特點(diǎn)：

準(zhǔn)確性：準(zhǔn)確地將連續(xù)的中文文本切分成獨(dú)立的詞語，基于先進(jìn)的分詞算法和語言模型，能夠識別并切分出常見詞匯、專有名詞、新詞等，提供準(zhǔn)確的分詞結(jié)果。
高效性：處理大量的中文文本，并在短時(shí)間內(nèi)完成分詞操作，具備高度的并發(fā)處理能力，能夠滿足用戶對實(shí)時(shí)性和高效性的需求。
可定制性：用戶根據(jù)自身需求進(jìn)行定制和調(diào)整，用戶可以選擇不同的分詞模型、詞典和配置參數(shù)，以滿足特定的分詞需求，提供個性化的分詞服務(wù)。

詞法分析

詞法分析API服務(wù)提供中文分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識別三個功能，解析自然語言中的基本語言元素，并賦予詞性，識別文本中的特定類型的事物名稱或符號，支撐自然語言的準(zhǔn)確理解。

詞法分析的主要特點(diǎn)：

粒度更靈活：模型既保證了基本詞匯的原子性，又保證了大粒度詞匯，對領(lǐng)域新詞、專有名詞的識別尤其有效。
海量數(shù)據(jù)建模：海量訓(xùn)練樣本與點(diǎn)擊反饋，提高了算法在復(fù)雜多變的應(yīng)用場景下的效果穩(wěn)定性和適配性。

中文分詞

中文分詞API服務(wù)是一種基于自然語言處理（NLP）技術(shù)的API，用于對中文文本進(jìn)行分詞處理。通過將中文文本切分成獨(dú)立的詞語或詞組，我們的服務(wù)可以幫助用戶更好地理解和處理中文文本數(shù)據(jù)。

中文分詞的主要特點(diǎn)：

準(zhǔn)確性：采用先進(jìn)的NLP算法和模型，能夠準(zhǔn)確地將中文文本切分成對應(yīng)的詞語或詞組，算法經(jīng)過了大量的訓(xùn)練和優(yōu)化，能夠處理各種復(fù)雜的中文語境，提高分詞的準(zhǔn)確性。
多領(lǐng)域適用：適用于各個領(lǐng)域的中文文本，包括新聞報(bào)道、社交媒體數(shù)據(jù)、電子郵件、商業(yè)文件等。不論您是進(jìn)行文本分析、信息檢索還是機(jī)器翻譯，都能為用戶提供可靠的分詞結(jié)果。
自定義詞典：支持用戶自定義詞典，用戶可以通過添加自定義詞語或詞組來指導(dǎo)分詞過程，對于特定行業(yè)術(shù)語、品牌名詞或地名等有特殊需求的用戶非常有用，可以進(jìn)一步提升分詞的準(zhǔn)確性。
高效性：具備高效的處理能力，可以快速處理大量的中文文本數(shù)據(jù)，無論用戶是需要實(shí)時(shí)分詞還是批量處理，都能提供快速響應(yīng)和高效率的服務(wù)。

實(shí)體分析API服務(wù)提供業(yè)界領(lǐng)先的中文命名實(shí)體識別技術(shù)，從非結(jié)構(gòu)化的文本中抽取命名實(shí)體，進(jìn)而應(yīng)用于文本理解、意圖理解、輿情分析、對話NLU等任務(wù)。基于百科知識庫，將實(shí)體關(guān)聯(lián)到知識庫中的實(shí)體對象，可用于搜索、推薦、廣告、對話等多種場景下的知識解析任務(wù)，進(jìn)而更好的解決應(yīng)用問題。

實(shí)體分析的主要特點(diǎn)：

弱語境歧義消解：構(gòu)建基于知識圖譜的知識表示及實(shí)體上下文的語境搭配預(yù)測，解決弱語境下歧義消解問題。
標(biāo)注目標(biāo)更全面:對所有類型的通用實(shí)體，進(jìn)行統(tǒng)一實(shí)體標(biāo)注，標(biāo)注目標(biāo)類型相比業(yè)界更廣泛。
算法效果領(lǐng)先:基于大規(guī)模知識圖譜數(shù)據(jù)為海量的背景知識，結(jié)合DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，算法效果優(yōu)于已公開主流算法。

依存句法分析

依存句法分析API服務(wù)利用句子中詞與詞之間的依存關(guān)系來表示詞語的句法結(jié)構(gòu)信息(如主謂、動賓、定中等結(jié)構(gòu)關(guān)系) 并用樹狀結(jié)構(gòu)來表示整句的的結(jié)構(gòu)(如主謂賓、定狀補(bǔ)等)。在大規(guī)模人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，句法結(jié)構(gòu)描述體系簡潔通用，海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練讓文本匹配更準(zhǔn)確。

依存句法分析的主要特點(diǎn)：

算法通用性強(qiáng):句法結(jié)構(gòu)的描述體系簡潔通用，適用于分析搜索Query、口語Query、網(wǎng)頁Title 網(wǎng)頁正文等各種類型的語言形式。
基于語義的結(jié)構(gòu)消歧：在大規(guī)模人工標(biāo)注的樹庫的基礎(chǔ)上，借助海量知識與弱標(biāo)記數(shù)據(jù)等語義信息訓(xùn)練，有效緩解語言分析中的結(jié)構(gòu)歧義問題。
基于Attention機(jī)制解碼框架：利用待分析詞與其他所有詞之間的依存強(qiáng)度，選擇與其最相關(guān)的上下文信息，解決了分析算法局部最優(yōu)的問題。

對話情緒識別

對話清晰識別API服務(wù)在對話場景中，識別對話雙方文本背后蘊(yùn)含的用戶情緒，一級情緒分為正向、中性、負(fù)向3種，正向情緒細(xì)分為：喜愛、愉快、感謝3種；負(fù)向情緒細(xì)分為：抱怨、憤怒、厭惡、恐懼、悲傷5種；針對機(jī)器識別到的負(fù)向情緒，結(jié)合上下文語境給出有針對性的參考回復(fù)話術(shù)，幫助應(yīng)用方第一時(shí)間安撫客戶負(fù)向情緒。

對話情緒識別的主要特點(diǎn)：

專注對話領(lǐng)域：依托于百度強(qiáng)大的對話系統(tǒng)，深入分析多種對話場景的主要情緒類型及分布，更能準(zhǔn)確理解并識別對話中的情緒。
整體精度高：基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)，自動學(xué)習(xí)詞義及詞序關(guān)系，具備較強(qiáng)的泛化能力，情緒識別精度高。
垂類效果好：在多個垂類（金融客服、閑聊對話、導(dǎo)航交互），負(fù)向情緒的識別準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上，已接入U(xiǎn)NIT。