语音合成（Text To Speech，TTS）将文本转成拟人化的语音。支持中文语音合成，提供男、女两种音色的选择，支持自定义语调、语速等参数。
产品体验
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技术卓越
技术上根据声学原理优化韵律模型，合成韵律自然，利用声学模型和语言学模型调参，建立基于深度学习的自动预测语言模型，支持自定义语调、语速等参数
听感自然
使用海量的音频训练发音模型，合成音色饱满自然、提供男、女两种音色的选择，亲切随和、富有表现力
海量词库
在运营商，政务文本、车载、金融、银行、媒体、教育等众多领域积累了海量词库，在各领域的词汇发音更准确
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。
场景优势
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
推荐搭配使用
多语言分词
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。
场景优势
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
推荐搭配使用
情感分析
商品评价解析
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。
场景优势
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
推荐搭配使用
文本纠错
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命名实体识别
针对一段中文文本，提取其中的命名实体，包括人名、地名、组织机构名和时间
多语言分词
将连续的简体中文、繁体中文以及日文的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列
智能工单推荐
输入一段待查询的句子或者文章内容，输出与被查询句子或文章相似的内容
