下面列举NLP接口服务的三个典型使用场景。
应用场景：
（1）新闻资讯个性化推荐：
当前的资讯聚合时代，用户阅读新闻的习惯已经从网页端逐渐转向了手机App，而且越来越青睐新闻资讯类App的内容个性化推荐功能。新闻资讯的个性化阅读已经是大势所趋，这背后就有自然语言处理技术的帮助。
针对新闻资讯类App，可以使用词法分析（智能分词、词性标注、命名实体识别）和文本分类接口。先对海量新闻的内容类型进行自动分类，获得文本主题的一级分类、甚至二级分类，并对主题词汇进行标记；然后结合用户画像，将不同的资讯内容推荐给关注了相应主题的用户，最终实现千人千面、精准个性化推荐的效果，每个用户打开App后看到的都是自己最感兴趣的新闻资讯，用户的阅读体验得到了大幅度提升。
例如：腾讯新闻、今日头条、一点资讯、百度新闻等、趣头条等新闻类App
（2）网络文本内容检索：
针对互联网环境或数据库中的文本数据，不同的用户存在不同的信息需求，他们会根据各自的特定需求从中搜索或检索出相应的文本资料。这时，可以使用词法分析（智能分词、词性标注、命名实体识别）和关键词提取接口，对文本的标题和内容进行核心关键词分析，提取出能够反映文本关键信息的主题、话题、实体等多维度词汇标签；然后聚合相同关键词标签的文本资料，并精准提供给进行了特定内容检索的用户，便于用户对该类型的文本资料进行全方位的信息阅读。
例如：信息流的内容搜索、万方数据库、中国知网等文献检索
（3）文章关键信息抽取和内容分析：
使用词法分析（智能分词、词性标注、命名实体识别）、文本分类和关键词提取接口，首先将文章按照内容类型进行主题分类（比如该文章属于科技、娱乐、体育、财经等一级主题，AI、影视、足球、股票等二级主题），然后再对文章的标题和内容进行核心关键词提取，输出可以反映文章关键信息的多维度标签和词汇，最终达成垂直类信息资源建设、文本内容分析的目的，最大限度满足用户的各类内容和应用需求。
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