Named Entity Recognizer
Named Entity Recognizer (NER) berfungsi untuk mengenali dan memisahkan jenis entitas pada teks berupa nama orang, tempat, kegiatan (event), dan entitas lainnya.
Document-based Sentiment Analyzer
Document-based Sentiment Analyzer berfungsi untuk mendapatkan nilai sentimen positif, negatif, atau pun netral pada level dokumen (keseluruhan teks).
Concept-based Sentiment Analyzer
Concept-based Sentiment Analyzer memberikan nilai sentimen pada level yang lebih detail, yaitu untuk setiap topik yang didapatkan pada teks.
Word Normalizer
Word Normalizer memperbaiki kata-kata pada teks agar sesuai dengan aturan tata bahasa. Lingkup perbaikan meliputi kesalahan penulisan, ejaan, bahasa gaul, serta bahasa asing.
Syntactic Analizer
Syntactic analyzer menganalisis teks dengan cara memecahnya menjadi bagian yang lebih kecil. Terdiri atas fungsi tokenizer, stemmer, dan part-of-speech tagger (POS tagger).
Quotation Extractor
Quotation Extractor berfungsi untuk mendapatkan kutipan ujaran beserta pembicaranya pada sebuah artikel.
Hate Speech Detector
Hate speech detector berfungsi mendeteksi ujaran kebencian dalam kumpulan artikel.
News Topic Classifier
News topic classifier dapat digunakan untuk mendapatkan klasifikasi teks berita dari 14 kelompok topik meliputi politik, ekonomi, kriminal, dan sebagainya.
Dependency Parser
Dependency parser digunakan untuk menguraikan struktur sintaktis dari sebuah kalimat berdasarkan fungsi dan keterhubungan antar katanya.
Emotion Detector
Emotion Detector berfungsi untuk mendapatkan nilai emosi dari sebuah teks. Emosi yang dihasilkan meliputi anger, joy, sadness, dan fear.
Rude Speech Detector
Rude speech detector digunakan untuk menganalisis kata-kata kasar pada sebuah teks.
Legal Information Extractor
Legal Information Extractor berfungsi untuk mengekstraksi informasi penting pada dokumen Akta.
Named Entity Recognizer
Named Entity Recognizer (NER) berfungsi untuk mengenali dan memisahkan jenis entitas pada teks berupa nama orang, tempat, kegiatan (event), dan entitas lainnya.
Document-based Sentiment Analyzer
Document-based Sentiment Analyzer berfungsi untuk mendapatkan nilai sentimen positif, negatif, atau pun netral pada level dokumen (keseluruhan teks).
Concept-based Sentiment Analyzer
Concept-based Sentiment Analyzer memberikan nilai sentimen pada level yang lebih detail, yaitu untuk setiap topik yang didapatkan pada teks.
Word Normalizer
Word Normalizer memperbaiki kata-kata pada teks agar sesuai dengan aturan tata bahasa. Lingkup perbaikan meliputi kesalahan penulisan, ejaan, bahasa gaul, serta bahasa asing.
Syntactic Analizer
Syntactic analyzer menganalisis teks dengan cara memecahnya menjadi bagian yang lebih kecil. Terdiri atas fungsi tokenizer, stemmer, dan part-of-speech tagger (POS tagger).
Quotation Extractor
Quotation Extractor berfungsi untuk mendapatkan kutipan ujaran beserta pembicaranya pada sebuah artikel.
Hate Speech Detector
Hate speech detector berfungsi mendeteksi ujaran kebencian dalam kumpulan artikel.
News Topic Classifier
News topic classifier dapat digunakan untuk mendapatkan klasifikasi teks berita dari 14 kelompok topik meliputi politik, ekonomi, kriminal, dan sebagainya.
Dependency Parser
Dependency parser digunakan untuk menguraikan struktur sintaktis dari sebuah kalimat berdasarkan fungsi dan keterhubungan antar katanya.
Emotion Detector
Emotion Detector berfungsi untuk mendapatkan nilai emosi dari sebuah teks. Emosi yang dihasilkan meliputi anger, joy, sadness, dan fear.
Rude Speech Detector
Rude speech detector digunakan untuk menganalisis kata-kata kasar pada sebuah teks.
Legal Information Extractor
Legal Information Extractor berfungsi untuk mengekstraksi informasi penting pada dokumen Akta.
Named Entity Recognizer
Named Entity Recognizer (NER) berfungsi untuk mengenali dan memisahkan jenis entitas pada teks berupa nama orang, tempat, kegiatan (event), dan entitas lainnya.
Document-based Sentiment Analyzer
Document-based Sentiment Analyzer berfungsi untuk mendapatkan nilai sentimen positif, negatif, atau pun netral pada level dokumen (keseluruhan teks).
Concept-based Sentiment Analyzer
Concept-based Sentiment Analyzer memberikan nilai sentimen pada level yang lebih detail, yaitu untuk setiap topik yang didapatkan pada teks.
Word Normalizer
Word Normalizer memperbaiki kata-kata pada teks agar sesuai dengan aturan tata bahasa. Lingkup perbaikan meliputi kesalahan penulisan, ejaan, bahasa gaul, serta bahasa asing.
Syntactic Analizer
Syntactic analyzer menganalisis teks dengan cara memecahnya menjadi bagian yang lebih kecil. Terdiri atas fungsi tokenizer, stemmer, dan part-of-speech tagger (POS tagger).
Quotation Extractor
Quotation Extractor berfungsi untuk mendapatkan kutipan ujaran beserta pembicaranya pada sebuah artikel.
Hate Speech Detector
Hate speech detector berfungsi mendeteksi ujaran kebencian dalam kumpulan artikel.
News Topic Classifier
News topic classifier dapat digunakan untuk mendapatkan klasifikasi teks berita dari 14 kelompok topik meliputi politik, ekonomi, kriminal, dan sebagainya.
Dependency Parser
Dependency parser digunakan untuk menguraikan struktur sintaktis dari sebuah kalimat berdasarkan fungsi dan keterhubungan antar katanya.
Emotion Detector
Emotion Detector berfungsi untuk mendapatkan nilai emosi dari sebuah teks. Emosi yang dihasilkan meliputi anger, joy, sadness, dan fear.
Rude Speech Detector
Rude speech detector digunakan untuk menganalisis kata-kata kasar pada sebuah teks.
Legal Information Extractor
Legal Information Extractor berfungsi untuk mengekstraksi informasi penting pada dokumen Akta.
Keuntungan
Analisis sentimen, klasifikasi, dan ekstrak data teks skala besar dalam hitungan menit
Analisis sentimen, klasifikasi, dan ekstrak data teks skala besar dalam hitungan menit
Tidak perlu repot melatih model NLP Anda sendiri.
Tidak perlu repot melatih model NLP Anda sendiri.
Dikembangkan dengan teknik deep learning untuk menjamin akurasi tinggi
Dikembangkan dengan teknik deep learning untuk menjamin akurasi tinggi
Integrasi cepat dan mudah cukup dengan REST API
Integrasi cepat dan mudah cukup dengan REST API
