自去年成立至今，语忆科技始终致力于中文文本的情感解析深耕、探索，目前团队已有10人左右。在项目落地过程中，初创团队又为其加入了更多功能，匹配到多重使用场景。
语忆构建了一套可视化的消费者评价分析平台。该平台从天猫、京东等电商渠道上为企业用户采集消费者评论数据，通过语义分析、关键词挖掘等手段去分析消费者的情绪波动。除了显示情绪时间轴为企业危机公关预警之外，他还能为企业提供引起用户心理波动的核心词，让B端商家能够有针对性地解决问题、提升产品。该平台目前已被数家消费品制造商及电商运营平台使用。
下一步语忆将整合微博等社交媒体的数据，扩大数据来源，为情感分析引擎提供更多样本，以此提升分析的深度与广度。
这套中文文本情感分析引擎也已被运用于客服系统。团队将文本分析功能集成在现有的客服平台内，使管理人员可在后台监测客服代表服务期间用户的情绪波动。“此前管理人员无从得知客服代表的服务在多大程度上起了作用”，创始团队成员袁晋道，而语忆的情绪算法则可以从情绪预警、质量检测等多方面帮助管理者更好地管理客服代表的服务行为。
目前，上海某SaaS客服平台已成为该套客服支持工具的正式用户。而在之后，语忆将就该功能进行持续地迭代更新，包括将其植入到语音客服中，结合语音转文字技术以服务更多的客服平台。
语忆的引擎也可用于文学作品分析，解析哪些小说拥有成为网络爆款的潜力。语忆入局文学作品分析是由于市场上的IP孵化需求，自从内容风口到来，头部IP的价值逐渐凸显，IP孵化公司往往会通过人工阅读挖掘优质小说，打造新IP。
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