小發(fā)貓ai智能寫作 v1.1.8綠色版

小發(fā)貓ai智能寫作是一款基于人工智能的文章洗稿軟件，由開智團隊開發(fā)，內(nèi)置了數(shù)百萬條錯誤規(guī)則來快速檢查各種文本錯誤，因此可以有效的幫助用戶將文章重復率能減少到30%以下。在該軟件中用戶只需要用戶輸入幾個關鍵詞，然后即可快速生成文章，并其中的素材都是抓取網(wǎng)絡上的文字組合而來的，這就可以輕松的幫助用戶達到偽原創(chuàng)的目的，不僅是很好用的智能寫作軟件，也是自媒體洗稿的利器。

使用方法

1、下載并進行解壓，無需安裝，雙擊.exe文件即可打開小發(fā)貓智能寫作機器人；

2、接著點擊"打開工具"即可開始使用；

3、復制粘貼你要偽原創(chuàng)的文章；

4、點擊生成AI文章，軟件就會自動生成文章，復制即可使用。

軟件特點

【情感分析 Sentiment Analysis】

1、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。

2、小發(fā)貓NLP情感引擎提供行業(yè)領先的篇章級情感分析?；谏习偃f條社交網(wǎng)絡平衡語料和數(shù)十萬條新聞平衡語料的機器學習模型，結合自主開發(fā)的半監(jiān)督學習技術，正負面情感分析準確度達到80%~85% 。經(jīng)過行業(yè)數(shù)據(jù)標注學習后準確率可達85%~90%。

【信息分類 Classification】

1、文本信息分類將文本按照預設的分類體系進行自動區(qū)分。

2、小發(fā)貓?zhí)峁┒ㄖ频奈谋痉诸怉PI服務，有著廣泛的商業(yè)應用前景。

3、例如，通過社交網(wǎng)絡挖掘商業(yè)情報和潛在銷售機會，企業(yè)內(nèi)文本數(shù)據(jù)分析，海量數(shù)據(jù)篩選，資訊分類和自動標簽預測等。

4、基于小發(fā)貓自主研發(fā)的語義聯(lián)想、句法分析等技術，通過半監(jiān)督學習引擎的訓練，只需要進行少量的代表性數(shù)據(jù)標注，就可以達到商用級別的預測準確率。

【實體識別 Named Entity Recognition】

1、實體識別用于從文本中發(fā)現(xiàn)有意義的信息，例如人名、公司名、產(chǎn)品名、時間、地點等。

2、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。

3、小發(fā)貓NLP實體識別引擎基于自主研發(fā)的結構化信息抽取算法，F(xiàn)1分數(shù)達到81%，相比于StanfordNER高出7個百分點。通過對行業(yè)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?？捎糜谙M者調(diào)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(shù)調(diào)節(jié)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】

1、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(nèi)容歸為一類，有助于海量文檔、資訊的整理，和話題級別的統(tǒng)計分析。

2、小發(fā)貓自主研發(fā)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(tǒng)的K-means等算法需要預先設定聚類總數(shù)的困難，基于數(shù)據(jù)的分布自動選擇合適的閾值。

【關鍵詞提取 Keyword Extraction】

1、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。

2、小發(fā)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(shù)據(jù)中的頻率，選擇出最具有代表性的關鍵詞并給出相應權重。