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1.   正文提取演示（进入演示）
  根据页面上文字分布规律提取内容页上元数据，如网页标题、网页正文、网页发布时间等。在正文提取基础上可以进行如关键词提取等深入处理。
 
2.   分词、词性标注演示（进入演示）
 

带有词性标注的分词模块。在人名、地名和机构名等专有名词识别方面有很好的效果。
 
3.   关键词提取演示（进入演示）
  根据文章标题和正文，自动抽取出能够描述该篇文章实质的关键词。该模块普遍运用于内容关联、Tags抽取等领域。
 
4.   摘要提取演示（进入演示）
  根据内容自动概要总结出摘要，摘要文字数量可调，系统可自动根据需要抽取。
 
5.   深度阅读?- Read Easy, read more（进入演示1） （进入演示2）
  这是一个提高网站用户粘性的演示，演示如何通过关联技术，来尽量延长用户在网站上的平均停留时间。
用户在网站上阅读一篇文章，逻辑上就相当于在超市里买了一件商品， 超市往往会推荐“买了商品A的客户往往也会买商品B”，网站也是一样，希望用户尽可能在本网站内多读文章。
很多网站采用的“相关文章”推荐做了一些工作， 但还不够，因为相关性特别好的文章往往非常聚焦和收敛，用户越读获得的信息越少，需要的是一种“主题的漂移”，比如这是一篇关于“百度”的文章，我们可以在旁边放一些关于“天极”的文章，因为“百度”和“天极”在语义上是关联的，通过这种方式来提高用户在网站上平均逗留时间。
 
6.   关键词的SNS－动态词际关系网 sosoci.com （进入演示1） （进入演示2） （进入演示3）
  用户使用搜索引擎主要的问题是什么？找不到或者找不准合适的关键词。现实生活中找人可以通过SNS，同样寻找关键词也可以通过词与词之间的SNS来“以词找词”。我们研发的sosoci技术，可以动态的每天从网络上学习和挖掘关键词的“语义邻居”，比如与“王菲”最相关的人名最开始是“窦唯”， 后来是“谢霆锋”， 现在是“李亚鹏”，这些关系可以动态从网络上分析出来。
 
 

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