NLP и обработка текста

В категории 14 решений.

Описание категории

Инструменты обработки естественного языка: классификация, извлечение сущностей, тональность, машинный перевод (Sber NLP, Natasha, DeepPavlov).

Сводка

  • 14 решений
  • 20 характеристик

Подробнее о категории

Российское ПО для NLP и обработки текста

Инструменты обработки естественного языка решают задачи автоматического анализа и преобразования текстовых данных. Российские разработчики создают NLP-компоненты с поддержкой особенностей морфологии русского языка и профессиональной лексики.

Назначение и область применения

Используются в аналитических системах, медиамониторинге, автоматизации документооборота, кол-центрах и корпоративных поисковых платформах. Позволяют извлекать структурированную информацию из неструктурированных текстов, автоматически классифицировать обращения и анализировать тональность отзывов.

Ключевые функции и компоненты

Морфологический и синтаксический разбор русскоязычного текста, распознавание именованных сущностей (NER), классификация текстов по тематике и тональности, машинный перевод, суммаризация документов, семантическое сходство и векторные представления текста (эмбеддинги), готовые API для встраивания в корпоративные приложения.

Опции и характеристики

Смотреть все решения категории →