預(yù)訓(xùn)練模型（平臺(tái)預(yù)置模型）
預(yù)訓(xùn)練模型是平臺(tái)提供的預(yù)置模型，可直接通過(guò)API接口進(jìn)行調(diào)用。
2023年3月24日，NLP自學(xué)習(xí)平臺(tái)-預(yù)訓(xùn)練模型按照行業(yè)類型進(jìn)行分類升級(jí)，全面遷移至NLP自然語(yǔ)言處理，模型調(diào)用方式和接口由NLP自學(xué)習(xí)平臺(tái)提供，API接口參考文檔如下。
服務(wù)調(diào)用
模型調(diào)用文檔參考：模型調(diào)用
SDK示例文檔參考：SDK示例
API接口列表
電商行業(yè)能力
模型名稱 | 模型說(shuō)明 | 默認(rèn)QPS | 最大文本長(zhǎng)度 |
支持55種電商領(lǐng)域的行業(yè)和192個(gè)評(píng)價(jià)屬性，提供多維度商品評(píng)價(jià)文本分析。 | 10 | 500個(gè)字符 | |
支持美容美發(fā)美甲、餐飲美食2種本地生活領(lǐng)域的行業(yè)和11個(gè)評(píng)價(jià)屬性，提供多維度商品評(píng)價(jià)文本分析。 | 10 | 500個(gè)字符 | |
支持汽車領(lǐng)域68個(gè)評(píng)價(jià)屬性，提供多維度商品評(píng)價(jià)文本分析。 | 10 | 500個(gè)字符 | |
適用于分析用戶的購(gòu)買動(dòng)機(jī)、使用場(chǎng)景、功能需求、使用疑問(wèn)等購(gòu)買決策相關(guān)的信息，可以幫助改進(jìn)產(chǎn)品、改善用戶體驗(yàn)、細(xì)分人群畫像、針對(duì)性營(yíng)銷投放等。 | 10 | 500個(gè)字符 | |
適用于分析用戶的購(gòu)買動(dòng)機(jī)、使用場(chǎng)景、功能需求、使用疑問(wèn)等購(gòu)買決策相關(guān)的信息，可以幫助改進(jìn)產(chǎn)品、改善用戶體驗(yàn)、細(xì)分人群畫像、針對(duì)性營(yíng)銷投放等。 | 10 | 500個(gè)字符 | |
支持電商等行業(yè)的客服在線聊天場(chǎng)景，解析消費(fèi)者說(shuō)話內(nèi)容，得到消費(fèi)者意圖、情感、情緒等結(jié)果。 | 10 | / | |
適用于客服在線聊天場(chǎng)景，從對(duì)話中抽取出客服話術(shù)和用戶問(wèn)題，用于熱點(diǎn)問(wèn)題分析或構(gòu)建客服話術(shù)庫(kù)。 | 10 | / | |
適用于：給定商品和一些賣點(diǎn)詞，生成和賣點(diǎn)相關(guān)的商品文案描述。 | 10 | / |
通用行業(yè)能力
模型名稱 | 模型說(shuō)明 | 默認(rèn)QPS | 最大文本長(zhǎng)度 |
支持對(duì)招中標(biāo)公告進(jìn)行分類，目前支持“招標(biāo)”、“中標(biāo)”兩種類型。 | 10 | / | |
支持招中標(biāo)信息里關(guān)于項(xiàng)目名稱、項(xiàng)目編號(hào)、招標(biāo)人名稱、中標(biāo)金額等13個(gè)字段的抽取。 | 10 | / | |
支持招標(biāo)、中標(biāo)單獨(dú)解析，對(duì)招標(biāo)信息抽取22個(gè)字段。 | 10 | / | |
支持招標(biāo)、中標(biāo)單獨(dú)解析，對(duì)中標(biāo)信息抽取29個(gè)字段。 | 10 | / | |
支持合同中的常見要素進(jìn)行抽取，共支持26個(gè)通用要素字段。 | 10 | / | |
適用于從文檔中抽取符合key : value模式的信息，支持簡(jiǎn)歷、合同、報(bào)告等文檔。 | 10 | / | |
適用于電話銷售外呼場(chǎng)景，針對(duì)對(duì)話應(yīng)用按照行業(yè)和場(chǎng)景進(jìn)行分類，可應(yīng)用于語(yǔ)音質(zhì)檢。支持30+個(gè)行業(yè)和170+個(gè)場(chǎng)景。 | 10 | / | |
支持電銷場(chǎng)景對(duì)話客服質(zhì)檢、直播場(chǎng)景主播監(jiān)管等應(yīng)用場(chǎng)景。 | 10 | / | |
適用于電銷人工外呼/智能外呼場(chǎng)景，識(shí)別用戶的意圖（反應(yīng)）。 | 10 | / | |
適用于電話銷售外呼場(chǎng)景，識(shí)別有詐騙風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)話，可應(yīng)用于語(yǔ)音質(zhì)檢。 | 10 | / | |
支持姓名、聯(lián)系方式、學(xué)位、公司、職位等10個(gè)簡(jiǎn)歷字段抽取，適用于英文簡(jiǎn)歷。 | 10 | / | |
支持姓名、性別、年齡、學(xué)歷、工作單位等33個(gè)簡(jiǎn)歷字段抽取，適用于中文簡(jiǎn)歷。 | 10 | / | |
支持對(duì)英文新聞里事件的抽取，包含33個(gè)事件類別。 | 10 | / | |
支持電商場(chǎng)景的商品標(biāo)題，預(yù)測(cè)所屬的類目，類目體系和淘寶等電商平臺(tái)的一致。 | 10 | / | |
支持中文小說(shuō)涉黃/色情內(nèi)容識(shí)別，適用于小說(shuō)內(nèi)容監(jiān)管場(chǎng)景。輸出涉黃的置信度和相關(guān)文本內(nèi)容。 | 10 | 600個(gè)字符 | |
適用于針對(duì)電商場(chǎng)景的社交媒體（短文本），預(yù)測(cè)俄語(yǔ)文本所表達(dá)的情感，分為正，中，負(fù)，三種情感。 | 10 | / | |
適用于針對(duì)電商場(chǎng)景的社交媒體（短文本），預(yù)測(cè)英語(yǔ)文本所表達(dá)的情感，分為正，中，負(fù)，三種情感。 | 10 | / | |
適用于針對(duì)電商場(chǎng)景的社交媒體（短文本），預(yù)測(cè)西班牙語(yǔ)文本所表達(dá)的情感，分為正，中，負(fù)，三種情感。 | 10 | / | |
支持電銷、在線接待等應(yīng)用場(chǎng)景，識(shí)別客戶或客服的情緒，支持8種常規(guī)情緒和3種業(yè)務(wù)場(chǎng)景常用情緒。 | 10 | 1000個(gè)字符 | |
支持對(duì)單個(gè)或多個(gè)新聞文本的分類。 | 10 | / | |
適用于直播場(chǎng)景，通過(guò)ASR語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字，識(shí)別由于多人同時(shí)說(shuō)話導(dǎo)致的文字可讀性不佳的問(wèn)題。 | 10 | 600個(gè)字符 | |
支持10個(gè)案由的文書，解析得到38個(gè)字段。 | 10 | / | |
適用于針對(duì)文檔抽取關(guān)鍵詞或者摘要。 | 10 | 500個(gè)字符 | |
針對(duì)實(shí)際場(chǎng)景中常見的文本生成需求所設(shè)計(jì)，適用于生成文本摘要或者生成文章的標(biāo)題。： | 10 | 500個(gè)字符 | |
適用于：給定一些天氣信息字段，生成車載開機(jī)歡迎語(yǔ)生成介紹。 | 10 | 500個(gè)字符 | |
支持中文文本輸入，輸出文本對(duì)應(yīng)的向量表示。 | 10 | / | |
適用于識(shí)別社會(huì)媒體中反語(yǔ)和諷刺的修辭手法。 | 10 | / | |
通過(guò)分析幽默的內(nèi)容，預(yù)測(cè)不同幽默的類型（諧音、協(xié)議、反轉(zhuǎn)）。 | 10 | / |