常见问题
Q:自然语言处理能力是否支持英文或其他外文? A:因训练语料大多为中文,故目前在中文领域内效果较好,英文或其他外文暂不支持。
Q:输入编码是什么? A:目前支持输入GBK编码和UTF-8编码。
Q:词法分析结果中的词性标注都是什么含义? A:详见下表,具体请参考API文档。
词性 | 含义 | 词性 | 含义 | 词性 | 含义 | 词性 | 含义 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
n | 普通名词 | f | 方位名词 | s | 处所名词 | t | 时间名词 |
nr | 人名 | ns | 地名 | nt | 机构团体名 | nw | 作品名 |
nz | 其他专名 | v | 普通动词 | vd | 动副词 | vn | 名动词 |
a | 形容词 | ad | 副动词 | an | 名形词 | d | 副词 |
m | 数量词 | q | 量词 | r | 代词 | p | 介词 |
c | 连词 | u | 助词 | xc | 其他虚词 | w | 标点符号 |
Q:依存句法关系标签有哪些?
A:我们可分析34种句法依存关系,详细介绍请参考API文档。
- 定中关系ATT
- 数量关系QUN(quantity)
- 并列关系COO(coordinate)
- 同位关系APP(appositive)
- 附加关系ADJ(adjunct)
- 动宾关系VOB(verb-object)
- 介宾关系POB(preposition-object)
- 主谓关系SBV(subject-verb)
- 比拟关系SIM(similarity)
- 时间关系TMP(temporal)
- 处所关系LOC(locative)
- “的”字结构DE
- “地”字结构DI
- “得”字结构DEI
- “所”字结构SUO
- “把”字结构BA
- “被”字结构BEI
- 状中结构ADV(adverbial)
- 动补结构CMP(complement)
- 兼语结构DBL(double)
- 关联词CNJ(conjunction)
- 关联结构 CS(conjunctive structure)
- 语态结构MT(mood-tense)
- 连谓结构VV(verb-verb)
- 核心HED(head)
- 前置宾语FOB(fronting object)
- 双宾语DOB(double object)
- 主题TOP(topic)
- 独立结构IS(independent structure)
- 独立分句IC(independent clause)
- 依存分句DC(dependent clause)
- 叠词关系VNV (verb-no-verb or verb-one-verb)
- 一个词YGC
- 标点 WP
Q:短文本相似度对文字字数有什么限制? A:最大长度512字节,大约为266个汉字,但字数过多或过少会对效果略有影响。
Q:短文本相似度计算,中英文混杂怎么办? A:模型词表中包含常用高频英文单词,对中文语境中的“中英混排”文本可以很好的进行匹配。
Q:为什么有时短文本相似度计算没有返回结果? A:有结果返回的前提条件是文本中的单词被词表收录,尽管模型词表很大(百万级),但仍然偶尔会出现不在词表的问题,当文本所有单词都不在词表中的时候,会得不到结果。
Q:评论观点抽取对输入的评论长度有限制么? A:最大长度10240字节,大约为5120个汉字。
Q:评论观点抽取可以标记挖掘出观点的文本位置吗? A:可以的,输出结果中包含观点标签在原始文本中的位置。例如可以标记出:这家旅店服务还是不错的。
Q:评论观点抽取支持自定义词典上传吗? A:评论观点抽取定制版已于2018.7月正式开放,可支持用户自行上传扩展13个垂类的表述观点词表内容,以保证定义和抽取更丰富的评论内容,具体可参见官网文档介绍与功能介绍。
Q:评论观点抽取可以批量上传并总结好标签及个数吗? A:可以利用接口实现该功能。接口可以实现对每个评论的评论观点标签抽取和极性分析,多次调用即可实现多评论的标签挖掘和分析。
Q:情感倾向分析可以分析哪些情感类型? A:目前分析的情感极性分为积极、消极、中性。
Q:情感倾向分析与对话情绪识别有何差异? A:对话情绪识别是对用户对话场景下的语言是正向/中性/负向(如:你好厉害啊/烦死啦)的一种直观检测,而情感分析更倾向于分析对某个客体(如:电影、书籍)所表达出来的喜好/讨厌程度,两者在对应场景下的效果最优,否则将会一定程度影响识别准确率。