強大的雙包:得益於語義AI
- 在PoolParty中構建知識模型，並通過語義內容注釋提高訓練集的質量。
- 選擇SVM、深度學習、樸素貝葉斯等機器學習算法進行內容分類。
- 受益於豐富的特性集，如術語，概念，陰影概念，使您在訓練分類器時更靈活。
- 的語義的人工智能與傳統的基於術語的分類方法相比，組合方法的分類效果提高了3%。
麵向知識工程師、數據科學家和開發人員的內容分類
- 一個用戶友好的界麵，使非技術專家執行分類任務和受益於機器學習。
- 新的資源可以通過PoolParty API進行分類。
- 通過GraphSearch插件，可以很容易地將ML庫用於語義應用程序。
- 大型內容存儲庫可以在Spark集群上進行分類。
語義內容分類的應用場景
- 減少對入站文檔或新聞進行分類的手工工作。
- 增強您的推薦服務。欧宝登录地址
- 補充你們基於規則的欺詐檢測係統。
- 通過精確的情感分析，改善客戶保留管理。
- 分析司法判決。
發布網絡研討會和筆記
將機器學習和知識圖結合在一起
發現PoolParty語義軟件解決方案的機器學習能力。在本次網絡研討會中，我們將展示PoolParty語義分類器如何顯著改進推薦服務、配對功能和分類任務。欧宝登录地址
持續時間: 1小時