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致力于打造最出色的中文语义分析技术，通过自主研发的中文分词、句法分析、语义联想和实体识别技术，结合海量行业语料的不断积累，为企业和广大开发者提供简单、强大、可靠的中文语义分析云端API。提供使用简单、功能强大、性能可靠的中文自然语言分析云服务。
关键词提取Keyword Extraction
关键词提取引擎从一篇或多篇文本中提取出有代表性的关键词。
小发猫的关键词提取技术综合考虑词语在文本中的频率，和词语在千万级背景数据中的频率，选择出最具有代表性的关键词并给出相应权重。
情感分析Sentiment Analysis
情感分析指的是对文本中情感的倾向性和评价对象进行提取的过程。
小发猫NLP情感引擎提供行业领先的篇章级情感分析。基于上百万条社交网络平衡语料和数十万条新闻平衡语料的机器学习模型，结合自主开发的半监督学习技术，正负面情感分析准确度达到80%~85% 。经过行业数据标注学习后准确率可达85%~90%。
信息分类Classification
文本信息分类将文本按照预设的分类体系进行自动区分。
小发猫提供定制的文本分类API服务，有着广泛的商业应用前景。
例如，通过社交网络挖掘商业情报和潜在销售机会，企业内文本数据分析，海量数据筛选，资讯分类和自动标签预测等。
基于小发猫自主研发的语义联想、句法分析等技术，通过半监督学习引擎的训练，只需要进行少量的代表性数据标注，就可以达到商用级别的预测准确率。
实体识别Named Entity Recognition
实体识别用于从文本中发现有意义的信息，例如人名、公司名、产品名、时间、地点等。
实体识别是语义分析中的重要的基础，是情感分析、机器翻译、语义理解等任务中的重要步骤。
小发猫NLP实体识别引擎基于自主研发的结构化信息抽取算法，F1分数达到81%，相比于StanfordNER高出7个百分点。通过对行业语料的进一步学习，可以达到更高的准确率。
典型意见Opinion Extraction
典型意见引擎将消费者意见进行单句级别的语义聚合，提取出有代表性的意见。可用于消费者调研、电商点评分析和社会热点事件的意见整理。 基于语义的分析引擎在准确率上有较大的突破，能将含义接近但表述不同的意见聚合在一起，并可通过参数调节聚类的大小获得更好的效果，与人工整理相比更加快速、准确 。
文本聚类Clustering
相似文本聚类指的是机器自动对给定的文本进行话题聚类，将语义上相似的内容归为一类，有助于海量文档、资讯的整理，和话题级别的统计分析。 小发猫自主研发的文本聚类算法：
一方面加入了对语义的扩展，保证同一个意见的不同表述可以被归纳在一起。
另一方面又避免了传统的K-means等算法需要预先设定聚类总数的困难，基于数据的分布自动选择合适的阈值。
人工智能内容重写，拥有完整的高性能自然语言处理技术！
文本信息分类，提供定制的文本分类API服务，将文本按照预设的分类体系进行自动区分！
NLP实体识别引擎，采用结构化信息抽取算法，可以抽取文本中的有用信息，包含人名、公司名、产品名、时间、地点等！
典型意见引擎，将消费者意见进行单句级别的语义聚合，提取出有代表性的意见，与人工整理相比更加快速、准确！
软件亮点
小发猫机器人基于机器学习和深度学习方法实现了每个NLP基本功能模块，涵盖了词法分析、语法分析、语义分析、本基本技术分析一章，上述机器阅读理解能力之一。
在认知智能方面，除了当前流行的NLP功能之外，小发猫机器人还专门研究另一个独特的技术方向——情感计算，该计算将人类情感量化为机器可理解的值。
实际上，认知智能的发展分为语言理解、分析推理以及人格和情感三个层次，情感可以说是AI金字塔顶端的顶端，是AI最终面临的困难之一需要克服。
情感计算的概念最早是由MIT媒体实验室的Picard教授于1997年提出的。她指出，情感计算与情感有关，可以通过情感或可能影响情感的计算来进行。
然而，情感交互信息在用户界面上的表示仍然缺乏标准化和统一的标准，这使得人们在人机交互、处理过程中对用户情感信息的理解越来越多，并且出现了情感反馈，从而阻碍了情感计算。用户界面的应用和开发。
实际上，情感计算的应用前景十分广阔。用户和计算机系统之间仍然存在情感和表达障碍。如果制定了相关的国际标准，将有利于实现情感计算用户界面的应用。
