Aurora Parser · Beta v1.0
Reviews и WOM-данные превращаются в инсайты
Не просто tag «положительный/негативный». FTS5 поиск, NER (бренды, продукты, локации), clustering по темам, Aspect-Based sentiment, извлечение JTBD из реальных отзывов. Tier-1 NLP для текстовой аналитики.
Что внутри
Полный NLP pipeline для текстовых данных
FTS5 поиск
SQLite full-text search с rankings, морфология русского, regex по тысячам отзывов за миллисекунды
NER (Named Entity Recognition)
Извлечение брендов, продуктов, локаций, ценовых упоминаний, конкурентов
Clustering
Автоматическая группировка отзывов по темам (price/quality/service/etc.) без manual labelling
Aspect-Based Sentiment
Тональность не на уровне отзыва, а по конкретным аспектам - что нравится в продукте, что нет
JTBD extraction
Поиск Jobs To Be Done из реальных формулировок: функциональные, эмоциональные, социальные мотивы
WOM trend detection
Тренды в обсуждениях, всплески внимания, change-points в тональности
Aurora Parser - ранний доступ
Beta v1.0, pre-launch. Pilot с командами reviews/social listening - обработаем твой dataset на демо, покажем результаты NER + Aspect-Based sentiment.
Часть Aurora AI Platform