小發貓AI智能寫作是winwin7下載小編給大家介紹的一款智能寫作的文案生成工具，輕松的幫助用戶達到偽原創的目的。比如我們要寫個畢業論文，很多資源都是摘自網上信息，但是如果摘的過多那么就會出現重復率過高的現象發生，導致無法通過，此時你就可以使用小發貓AI智能寫作，將其中一段內容直接通過小發貓AI進行只能改寫就可以生成新的內容了！

小發貓AI智能寫作 特色

情感分析 Sentiment Analysis

情感分析指的是對文本中情感的傾向性和評價對象進行提取的過程。

小發貓NLP情感引擎提供行業領先的篇章級情感分析。基于上百萬條社交網絡平衡語料和數十萬條新聞平衡語料的機器學習模型，結合自主開發的半監督學習技術，正負面情感分析準確度達到80%~85% 。經過行業數據標注學習后準確率可達85%~90%。

信息分類 Classification

文本信息分類將文本按照預設的分類體系進行自動區分。

小發貓提供定制的文本分類API服務，有著廣泛的商業應用前景。

例如，通過社交網絡挖掘商業情報和潛在銷售機會，企業內文本數據分析，海量數據篩選，資訊分類和自動標簽預測等。

基于小發貓自主研發的語義聯想、句法分析等技術，通過半監督學習引擎的訓練，只需要進行少量的代表性數據標注，就可以達到商用級別的預測準確率。

實體識別 Named Entity Recognition

實體識別用于從文本中發現有意義的信息，例如人名、公司名、產品名、時間、地點等。

實體識別是語義分析中的重要的基礎，是情感分析、機器翻譯、語義理解等任務中的重要步驟。

小發貓NLP實體識別引擎基于自主研發的結構化信息抽取算法，F1分數達到81%，相比于StanfordNER高出7個百分點。通過對行業語料的進一步學習，可以達到更高的準確率。

典型意見 Opinion Extraction

典型意見引擎將消費者意見進行單句級別的語義聚合，提取出有代表性的意見。可用于消費者調研、電商點評分析和社會熱點事件的意見整理。 基于語義的分析引擎在準確率上有較大的突破，能將含義接近但表述不同的意見聚合在一起，并可通過參數調節聚類的大小獲得更好的效果，與人工整理相比更加快速、準確 。

文本聚類 Clustering

相似文本聚類指的是機器自動對給定的文本進行話題聚類，將語義上相似的內容歸為一類，有助于海量文檔、資訊的整理，和話題級別的統計分析。 小發貓自主研發的文本聚類算法：

一方面加入了對語義的擴展，保證同一個意見的不同表述可以被歸納在一起。

另一方面又避免了傳統的K-means等算法需要預先設定聚類總數的困難，基于數據的分布自動選擇合適的閾值。

關鍵詞提取 Keyword Extraction

關鍵詞提取引擎從一篇或多篇文本中提取出有代表性的關鍵詞。

小發貓的關鍵詞提取技術綜合考慮詞語在文本中的頻率，和詞語在千萬級背景數據中的頻率，選擇出最具有代表性的關鍵詞并給出相應權重。

使用方法

一、下載打開小發貓AI智能寫作軟件，復制粘貼你要偽原創的文章

二、點擊生成AI文章，軟件就會自動生成文章，復制即可使用。

小發貓AI智能寫作 特點

小發貓中文詞義開發者平臺提供應用簡易、功能齊全、特性靠譜的中文自然語言理解剖析云服務器。
網絡時代信息無所不在，大家平時所觸碰的很多信息比如新浪微博、社交網絡網址的貼子、顧客評價、新聞報道、業務員的拜會紀錄及其能夠轉化成文字的視頻語音內容，這種全是普遍的非結構化數據來源于。
依據二零一一年IDC的調研，非結構化數據將占未來十年所造就數據信息的90%。做為一個并未獲得充足開發設計的信息源，非結構化數據剖析能夠表明以前難以或沒法明確的關鍵內在聯系。
非結構化數據剖析可以表明躲藏在文字之中的發展趨勢和關系，為商業服務管理決策、科學研究行業趨勢和網絡熱點評析提供強有力適用。
小發貓精英團隊著眼于打造出最出眾的中文語義分析技術性，根據自主研發的中文詞性標注、句法分析、詞義想到和實體識別技術性，融合大量領域語料庫的持續累積，為公司和眾多開發人員提供簡易、強勁、靠譜的中文語義分析云空間API。

就好比本文中的內容小編就是用小發貓AI來進行改寫的，效果不錯吧？