都在该帖下方回帖,告诉我们,采纳者获得50积分奖励哦!!
Hi我们也使用了百度的这个接口,遇到了一些问题,可否一起交流一下
是否支持获取实体的上下级实体呢?象《大词林》提供的功能那样?
试了,还真是的
nlp支持接口上传意图及语料吗 用户语音输入后能把意图范围吗???公司想用这种功能 能提供服务吗 加我qq441210544
能不能把python的接口示例患3.X版本的,之前给你们免费提供了一个3.x的案例帖子,还给删了。
想法挺对路子
纠错功能现在是不是完善好多了
试过确实不太准
需求:多轮会话
能想人一样自由切换话题并能给到答案
情感倾向分类不太准啊
比如 悲伤 识别出来的倾向是 中性,很明显是消极啊
再比如 好好学习 这个很明显是积极啊,识别出来是中性,感觉倾向要非常极端的情况下才比较准,
但是,请看下面,"我非常悲伤",结果告诉我这个情感是 正向的
但是,请看下面,"我非常悲伤",结果告诉我这个情感是 正向的,真实无语了
text: 党的十一届三中全队以来,我们更假自信了
纠错功能,是不是太弱了点:)
{'log_id': 1643494682950786526, 'item': {'vec_fragment': [], 'score': 0, 'correct_query': '党的十一届三中全队以来,我们更假自信了'}, 'text': '党的十一届三中全队以来,我们更假自信了'}
您好,该能力已经在做了,预计7月会上线请关注
短文本相似度能不能开放批量处理,以矩阵的形式
(顺便请问评论观点抽取是采用了什么基础算法)
我向了解NLP在做机器人对话方向上的发展有多少
如果我们吐槽,不是由你小编来回答,而是由你们百小度的AI来回答,我们一定会惊讶~~~~
词法分析定制 希望默认词表可以选择是否开启,或者加个优先级
求助短文本相似接口问题。
使用C++的接口client.simnet,其中text_1和text_2都设为“是”,结果返回"error_code": 282303
为什么简单的“是”字符串都不在字库里?
1、评论观点抽取时情感的判断有点问题 评论内容:很不错,噪音小,喜欢 返回的情感结果中噪音小是:消极 这明显就不正确啊,抽取时分类选择的是购物,分类改成3C情感就变成了积极,不管什么产品我觉得噪音小本身就是一个正向评价
2、是否可以同时使用多个分类,因为很多评论同时会涉及好几个分类,这样可以得到综合而全面的评论观点和情感评价
最近使用了评论观点抽取对用户购物评价进行了评论观点的抽取,希望有些地方可以进一步调整
Hi我们也使用了百度的这个接口,遇到了一些问题,可否一起交流一下
是否支持获取实体的上下级实体呢?象《大词林》提供的功能那样?
试了,还真是的
nlp支持接口上传意图及语料吗 用户语音输入后能把意图范围吗???公司想用这种功能 能提供服务吗 加我qq441210544
能不能把python的接口示例患3.X版本的,之前给你们免费提供了一个3.x的案例帖子,还给删了。
想法挺对路子
纠错功能现在是不是完善好多了
试过确实不太准
需求:多轮会话
能想人一样自由切换话题并能给到答案
情感倾向分类不太准啊
比如 悲伤 识别出来的倾向是 中性,很明显是消极啊
再比如 好好学习 这个很明显是积极啊,识别出来是中性,感觉倾向要非常极端的情况下才比较准,
但是,请看下面,"我非常悲伤",结果告诉我这个情感是 正向的
情感倾向分类不太准啊
比如 悲伤 识别出来的倾向是 中性,很明显是消极啊
再比如 好好学习 这个很明显是积极啊,识别出来是中性,感觉倾向要非常极端的情况下才比较准,
但是,请看下面,"我非常悲伤",结果告诉我这个情感是 正向的,真实无语了
text: 党的十一届三中全队以来,我们更假自信了
纠错功能,是不是太弱了点:)
{'log_id': 1643494682950786526, 'item': {'vec_fragment': [], 'score': 0, 'correct_query': '党的十一届三中全队以来,我们更假自信了'}, 'text': '党的十一届三中全队以来,我们更假自信了'}
您好,该能力已经在做了,预计7月会上线请关注
短文本相似度能不能开放批量处理,以矩阵的形式
(顺便请问评论观点抽取是采用了什么基础算法)
我向了解NLP在做机器人对话方向上的发展有多少
如果我们吐槽,不是由你小编来回答,而是由你们百小度的AI来回答,我们一定会惊讶~~~~
词法分析定制 希望默认词表可以选择是否开启,或者加个优先级
求助短文本相似接口问题。
使用C++的接口client.simnet,其中text_1和text_2都设为“是”,结果返回"error_code": 282303
为什么简单的“是”字符串都不在字库里?
1、评论观点抽取时情感的判断有点问题 评论内容:很不错,噪音小,喜欢 返回的情感结果中噪音小是:消极 这明显就不正确啊,抽取时分类选择的是购物,分类改成3C情感就变成了积极,不管什么产品我觉得噪音小本身就是一个正向评价
2、是否可以同时使用多个分类,因为很多评论同时会涉及好几个分类,这样可以得到综合而全面的评论观点和情感评价
最近使用了评论观点抽取对用户购物评价进行了评论观点的抽取,希望有些地方可以进一步调整
1、评论观点抽取时情感的判断有点问题 评论内容:很不错,噪音小,喜欢 返回的情感结果中噪音小是:消极 这明显就不正确啊,抽取时分类选择的是购物,分类改成3C情感就变成了积极,不管什么产品我觉得噪音小本身就是一个正向评价
2、是否可以同时使用多个分类,因为很多评论同时会涉及好几个分类,这样可以得到综合而全面的评论观点和情感评价