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）
少量数据和标签
