根据项目需求,高效、全面的抓取电商、社交媒体等各类平台数据
通过深度迁移学习,提高数据处理的效率

数据来源
通过自然语言处理、文本分析和数据挖掘技术,实现高效、全面、准确的数据抓取,让数据更智能,让洞察更精准。

电子商务

社交媒体

垂直网站

智能标签流程

数据来源

数字媒体/网站:

新闻,微博,微信,小红书, 电商,视频/短视频等

消费者调查:

问卷,访谈

热线电话/网络客服:

语音,文字消息

智能打标

采用先进的自然语言处理方式

对谈论的主体,主体的具体属性和情感进行打标

实际应用

舆情预警

品牌网络健康度监测

消费者痛点挖掘

消费新趋势挖掘

顾客分类

采用先进的自然语言处理方式 - ”深度迁移学习“提高打标效率

传统机器学习

针对新类目B,采用传统机器学习模型
需要花费 20人天,标注 10000条样本
达到80% 的情感分类效果。

品类 B(新品类)

海量数据和标签

深度迁移学习

针对新类目B,采用深度迁移学习
需要花费 2人天 ,标注 1000条样本
也能达到 80% 的情感分类效果

品类 A(现有品类)

海量数据和标签

品类 B(新品类)

海量数据和标签