CKIP Bloom
基於bloom 3b模型的聊天機器人，擅長寫作，可以幫你作文、作詞、寫詩、寫報告等等
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CKIP CoreNLP
多個 CKIP NLP 線上服務處理的系統整合：包括斷詞、剖析系統、實體辨識、指代消解。
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CKIP Transformers
使用 Transformers 開發的開源斷詞、詞性標注、實體辨識系統。
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餐廳評論分析系統
輸入一則關於餐廳的中文評論，系統會根據菜名及情緒字典等語彙庫偵測出評論對象和內容，再透過依存句法分析找出評論對象與內容的組合，判斷每一組評價內容的正負面。
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CKIP QA System Demo
輸入一篇文章和問題，讓我們的模型來回答
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CKIP Tagger
新的開源斷詞、詞性標注、實體辨識系統。
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自動寫故事
可以輸入一句話或一篇文章（建議是新聞），系統會根據上文自動往下寫。
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NBA球賽報導產生器
利用最先進的語言模型及動態選擇演算法，將NBA球賽資料轉化成一則精彩的新聞報導。使用者可以試著更改球賽資料來看看電腦會如何報導這場比賽！
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自動產品描述(服飾)
針對服飾類產品規格的表格，產生一段描述的文字。有範例商品可供選擇，且可修改表格內容。
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自動產品描述(電子產品)
針對電器類產品規格的表格，產生一段描述的文字。有範例商品可供選擇，且可修改表格內容。如果產生的文字有用到某個產品規格，會有螢光標記。
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CKIP Dependency Parser
以樹狀結構化的方式表示詞與詞之間的依存關係
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CKIP Han Transformers
古漢語斷詞標記工具，辨識古漢籍裡面的專有名詞。
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廣義知網（九萬目中文詞知識庫）線上系統
廣義知網承續知網(HowNet)的語意定義機制，將中央研究院詞庫小組辭典(CKIP Chinese Lexical Knowledge Base)中的九萬多詞條與知網連結，目的在建立一表達概念與概念之間，以及概念所具有之屬性間的關係的詞彙知識庫，並形成基本知識的概念網。
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職官分析
輸入清朝人名，可以搜尋其擔任的職位、在清實錄中的原文以及職官分佈。
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中文錯字偵測系統
提供兩種中文錯字偵測的模型。
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廣義知網（九萬目中文詞知識庫）視覺化展示
將 Ehownet 字詞的定義式視覺化，以好理解的方式呈現。
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中文剖析系統
直接輸入中文句子，系統會自動進行句子斷詞標記／句子剖析／角色指派的動作，最後將結果顯示出來，其內容包含輸入文本／斷詞標記／句子剖析等資訊。
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漢籍詞彙分類系統
辨識古漢籍裡面的專有名詞，包括人命、職官名、地名。輸入專有名詞及其前後文，系統輸出符合該種類專有名詞的信心指數。有範例句子可供選擇。
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大廣義知網線上系統
基於廣義知網系統之架構、詞條，再加上中文Wikipedia中的條目而建成的知識本體架構。
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康熙字典知識本體
基於廣義知網系統之架構，以《康熙字典》中收錄4萬8千多字為詞條，建成的知識本體架構。提供使用者了解古漢語詞彙的使用方式。
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廣義知網定義式關係檢索
從廣義知網定義式中抽取關係，了解各個定義式個關聯性。
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中文詞彙特性速描系統
在中文詞彙特性速描系統上除了一般的關鍵詞及語境查詢外，更提供了詞彙特性速描(word sketches) 、語法關係以及同近義詞分析等自動產生的語法知識。
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語義查詢引擎
依據關鍵字、part-of-speech tag或是語義角色查詢字詞之間的關聯。
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中文樹圖資料庫
中央研究院詞庫小組從中央研究院平衡語料庫(Sinica Corpus)中，抽取句子，經由電腦剖析成，結構樹並加以人工修正、檢驗後的所得的成果。
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平衡語料庫（五百萬目詞）
專門針對語言分析而設計的，每個文句都依詞斷開，並標示詞類。語料的蒐集也盡量做到平衡分配在不同的主題和語式上，是現代漢語無窮多的語句中一個代表性的樣本。
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平衡語料庫（一千萬語料）
專門針對語言分析而設計的，每個文句都依詞斷開，並標示詞類。語料的蒐集也盡量做到平衡分配在不同的主題和語式上，是現代漢語無窮多的語句中一個代表性的樣本。
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常用詞首、詞尾字資料庫
名詞部份，每個字提供的資訊包括英文詞義、詞類、詞林類（並列出領頭詞）和例子。動詞部份，提供的是英文詞義、構詞律和例子；構詞律數量則依動詞特性不定。
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詞庫小妍
詞庫小妍是中央研究院詞庫小組所打造的一款不限領域、能夠陪你天南地北聊天的聊天機器人。
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美妝虛擬保養顧問
我們利用大型語言模型與虛擬影像技術打造了一個名為"美妝保養虛擬顧問"的Line bot，也稱為"Chatise"，是一款利用多重AI技術的聊天機器人，能夠扮演使用者的私人美妝保養虛擬顧問，針對美妝保養知識與產品跟使用者進行互動與問答。
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Guess What
電腦會隨機從200個詞裡面選出一個作為答案。你可以不斷問問題，從對話中猜猜看答案是什麼。問問題及使用提示都會讓分數降低。試著獲得高分吧！
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中文新聞關係抽取
利用訓練在中文維基的關係抽取模型，在選定時間範圍內中國時報、自由時報、聯合報上抽出的名詞之間的關係
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以模版進行語意理解
根據輸入，判斷使用者的意圖(intention)，並且給出適當的回答。可以把它想像成一個美妝的聊天機器人，如果使用者輸入的文字符合某一種意圖，該按鈕會亮起。按下意圖的按鈕可以查看所有符合該意圖的句型(pattern)。另外，若符合”尋找物件”的意圖，系統會根據你的輸入推薦你適合的產品。
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偵測人物情緒
提供句子中所描述人物情緒所屬類別、分數及程度，分數範圍為1-10分，越高分表示該詞彙越接近正向情緒。
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中文斷詞（舊版）
輸入一篇文章（最簡單的方法是 copy 一篇新聞），系統就會做未知詞擷取以及包含未知詞的斷詞標記動作。
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評論分析(舊版)
輸入一句包含喜好或評論的一句話，系統會分析其中情感的正負面。
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輿情分析系統
本系統利用本實驗室的中文剖析系統，解析了近千萬句的新聞語料，從每句的結構樹中找出字詞之間的關係，建立關鍵字與相關詞搭配的資料庫；並且利用 Ehownet 情緒字眼分析描述該關鍵字相關句字的情感分佈。使用者可以針對某關鍵字，快速了解與其相關的事物。
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