产品与服务
智能工单推荐
对投诉类、网络故障类等历史工单进行阅读，将与当前工单相似的历史工单推荐给用户，以达到故障处理借鉴的效果。例如，对于“上海用户拨打本地电话正常，而无法拨打江苏的电话”这样的故障类工单，推荐历史工单中类似的工单给用户，从而让用户得到该故障的参考解决方案
文本纠错
基于规则和深度学习相结合的文本纠错机制，结合大规模的语料数据训练，具备较好的纠错能力
情感分析
基于深度学习技术，自动学习深层次的语义及句法特征，智能检测文本中蕴含的情绪特征，具备较高泛化能力
商品评价解析
基于深度学习技术和规则匹配实现评论观点抽取及观点极性判断
命名实体识别
基于最新深度学习模型和大规模的标注语料库，可快速准确地识别出一段或者多段文本中的人名、地名、机构名以及时间四种命名实体
词性标注
基于命名实体识别技术，快速、准确地标记出每句文本中各个词汇所属的词性，如名词、动词、形容词等
多语言分词
基于大量语料库以及相关概率模型，可快速对一段或者多段文本分词，返回分词的列表
产品优势
广泛的领域覆盖
覆盖自然语言处理的多个应用领域，如情感分析、智能文本分类等，满足用户个性化需求
优良的处理效果
采用大量、多主题的语料数据进行模型训练，使得能力具备良好的使用效果
快速响应
配备高配处理硬件，采用高并发服务框架，可对用户请求快速响应，提高用户使用体验
接口易用
标准化接口封装，通过云计算调用可快速使用工具，大大降低开发人力成本
应用场景
一、主题划分
针对新闻或者社交平台上大量的新闻或者文章，可对其按照主题进行划分，从而完成系统对这些文本的自动归类，提升用户使用平台的体验。除此之外，通过对文章的主题分类计算，结合用户画像，可以精准的对用户进行个性化推荐。
业务痛点及需求
之前对文章或者新闻信息都是通过人工或传统算法来进行主题划分，由于文本数量多，无法准确快速地将文本进行主题分类。智能文本分类，可按照文本内容，快速准确地将其划分到对应的主题中。
优势
积累了大量的语料数据，具备极好的主题分类效果
经过测试，主题分类准确率在97%以上
响应速度快，用户使用时，可快速反馈主题划分结果
高并发处理，采用高并发服务框架，支持处理大量并发请求
二、评论聚合
通过文本信息提取、情感分析以及商品评价解析技术，能够将特定行业的海量评论内容进行观点抽取和情感分析，从而对产品的口碑、舆情进行有效监控和分析。
业务痛点及需求
当前口碑、舆情分析采用人工处理的方式来完成，存在数据量大，容易出现漏检、误判等问题，且需要大量的人工成本。采用自然语言处理相关技术，可实现对海量评论进行信息抽取和情感分析，从而达到准确快速地对产品的口碑、舆情进行监控和分析的目的。
优势
结合多种自然语言处理方法，具备完善的评论聚合能力
基于海量多主题文本数据，覆盖多种行业
精确的分析效果，采用新的算法，具备良好的分析效果
三、语音识别纠错
将文本纠错嵌入对话系统中，可自动修正语音识别转文本过程中的错别字，向对话理解系统传递纠错后的正确query，能明显提高语音识别准确率，使产品整体体验更佳。
业务痛点及需求
由于存在谐音、方言等问题，当前语音识别系统中，语音识别结果往往存在一些错误，因此，采用文本纠错能力，可以有效的纠正语音识别结果中的错误，极大提高语音识别的准确率，提升产品体验。
优势
结合多种算法或者模型，具备良好的纠错效果
支持谐音、混淆字音、 形似字错误等多种错误纠正
快速响应，经过测试，响应时间在400ms以内
更多产品与服务
内容审核
内容安全系列能力，基于机器学习和深度学习技术，结合大规模和多主题的训练数据，针对目前常见的文本、图片等多种形式的数据，可快速、准确地识别出文本和图片中存在的非法违规信息，包括图片涉黄审核、图片涉暴涉恐审核、文本涉黄审核以及文本涉政审核等多方面审核能力，有效保障用户系统中存储和传输数据的合规性。
印刷文字识别
印刷文字识别（OCR）通俗来说是将图片上的文字内容提取出来并进行识别，最终转换为可编辑文本的功能。天翼云依据客户的使用场景和需求，将产品分为了卡证类识别、汽车相关类识别、行业票据识别、资产类证件识别、行业文档识别、通用文字识别、自定义模版、教育类识别、仪器仪表类识别、票据混贴识别以及多卡证智能分类识别11大类，满足各种客户的识别需求。
