Analýza textu

Služba umělé inteligence, která odhaluje poznatky, například zabarvení, entity a klíčové fráze v nestrukturovaném textu

Extrahování informací z textu

Objevte poznatky v nestrukturovaném textu pomocí zpracování přirozeného jazyka – nevyžadují se žádné znalosti strojového učení. Rozpoznáním klíčových frází a entit, například osob, míst a organizací, porozumíte běžným tématům a trendům. Analýza zabarvení vám umožní lépe pochopit mínění zákazníků. Text můžete vyhodnocovat v mnoha jazycích.

Široká extrakce entit

Rozpoznejte v textu důležité koncepty včetně klíčových frází a pojmenovaných entit.

Výkonná analýza mínění

Zjistěte, co zákazníci říkají o vaší značce, a rozpoznejte zabarvení u konkrétních témat.

Robustní rozpoznávání jazyka

Textový vstup můžete vyhodnocovat v mnoha jazycích.

Flexibilní nasazení

Službu Analýza textu můžete provozovat kdekoli – v cloudu, v místním prostředí nebo v kontejnerech na hraničních zařízeních.

  1. Analyzovaný text
  2. JSON
Jazyky: English (pravděpodobnost: 100 %)
Klíčové fráze: place, online menu, great menu, marvelous food, midtown NYC, week, dinner party, Contoso Steakhouse, pre-order, John Doe, Sirloin steak, chief cook, owner, kitchen, spot, dining, complaint, email
Zabarvení:
Databáze dokumentů
MIXED
86%
Pozitivní
0%
Neutrální
14%
Negativní
Věta 1
POSITIVE
99%
Pozitivní
1%
Neutrální
0%
Negativní
Věta 2
POSITIVE
100%
Pozitivní
0%
Neutrální
0%
Negativní
Věta 3
POSITIVE
100%
Pozitivní
0%
Neutrální
0%
Negativní
Věta 4
POSITIVE
100%
Pozitivní
0%
Neutrální
0%
Negativní
Věta 5
POSITIVE
100%
Pozitivní
0%
Neutrální
0%
Negativní
Věta 6
NEUTRAL
0%
Pozitivní
100%
Neutrální
0%
Negativní
Věta 7
NEGATIVE
0%
Pozitivní
0%
Neutrální
100%
Negativní
Věta 8
POSITIVE
100%
Pozitivní
0%
Neutrální
0%
Negativní
Pojmenované entity: Contoso Steakhouse [Location]
midtown NYC [Location]
last week [DateTime-DateRange]
chief cook [PersonType]
owner [PersonType]
John Doe [Person]
kitchen [Location-Structural]
www.contososteakhouse.com [URL]
312-555-0176 [Phone Number]
email [Skill]
order@contososteakhouse.com [Email]
Entity PII: Type: Person
Value: John Doe

Type: URL
Value: www.contososteakhouse.com

Type: Phone Number
Value: 312-555-0176

Type: Email
Value: order@contososteakhouse.com

Propojené entity: We went to Contoso Steakhouse located at midtown NYC last week for a dinner party, and we adore the spot! They provide marvelous food and they have a great menu. The chief cook happens to be the owner (I think his name is John Doe) and he is super nice, coming out of the kitchen and greeted us all. We enjoyed very much dining in the place! The Sirloin steak I ordered was tender and juicy, and the place was impeccably clean. You can even pre-order from their online menu at www.contososteakhouse.com, call 312-555-0176 or send email to order@contososteakhouse.com! The only complaint I have is the food didn't come fast enough. Overall I highly recommend it!
{
  "languageDetection": {
    "documents": [
      {
        "id": "bff3ae98-b860-4e47-861f-b8f79b34f37a",
        "detectedLanguages": [
          {
            "name": "English",
            "iso6391Name": "en",
            "score": 1.0
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2019-10-01"
  },
  "keyPhrases": {
    "documents": [
      {
        "id": "bff3ae98-b860-4e47-861f-b8f79b34f37a",
        "keyPhrases": [
          "place",
          "online menu",
          "great menu",
          "marvelous food",
          "midtown NYC",
          "week",
          "dinner party",
          "Contoso Steakhouse",
          "pre-order",
          "John Doe",
          "Sirloin steak",
          "chief cook",
          "owner",
          "kitchen",
          "spot",
          "dining",
          "complaint",
          "email"
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2019-10-01"
  },
  "sentiment": {
    "documents": [
      {
        "id": "bff3ae98-b860-4e47-861f-b8f79b34f37a",
        "sentiment": "mixed",
        "documentscores": {
          "positive": 0.86,
          "neutral": 0.0,
          "negative": 0.14
        },
        "sentences": [
          {
            "sentiment": "positive",
            "sentencescores": {
              "positive": 0.99,
              "neutral": 0.01,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 0,
            "length": 105
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "sentencescores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 106,
            "length": 55
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "sentencescores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 162,
            "length": 137
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "sentencescores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 300,
            "length": 41
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "sentencescores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 342,
            "length": 85
          },
          {
            "sentiment": "neutral",
            "sentencescores": {
              "positive": 0.0,
              "neutral": 1.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 428,
            "length": 139
          },
          {
            "sentiment": "negative",
            "sentencescores": {
              "positive": 0.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 1.0
            },
            "offset": 568,
            "length": 62
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "sentencescores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 631,
            "length": 30
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2020-04-01"
  },
  "entities": {
    "documents": [
      {
        "id": "bff3ae98-b860-4e47-861f-b8f79b34f37a",
        "entities": [
          {
            "text": "Contoso Steakhouse",
            "type": "Location",
            "subtype": null,
            "offset": 11,
            "length": 18,
            "score": 0.46
          },
          {
            "text": "midtown NYC",
            "type": "Location",
            "subtype": null,
            "offset": 41,
            "length": 11,
            "score": 0.55
          },
          {
            "text": "last week",
            "type": "DateTime",
            "subtype": "DateRange",
            "offset": 53,
            "length": 9,
            "score": 0.8
          },
          {
            "text": "chief cook",
            "type": "PersonType",
            "subtype": null,
            "offset": 166,
            "length": 10,
            "score": 0.82
          },
          {
            "text": "owner",
            "type": "PersonType",
            "subtype": null,
            "offset": 195,
            "length": 5,
            "score": 0.71
          },
          {
            "text": "John Doe",
            "type": "Person",
            "subtype": null,
            "offset": 222,
            "length": 8,
            "score": 0.94
          },
          {
            "text": "kitchen",
            "type": "Location",
            "subtype": "Structural",
            "offset": 272,
            "length": 7,
            "score": 0.6
          },
          {
            "text": "www.contososteakhouse.com",
            "type": "URL",
            "subtype": null,
            "offset": 477,
            "length": 25,
            "score": 0.8
          },
          {
            "text": "312-555-0176",
            "type": "Phone Number",
            "subtype": null,
            "offset": 509,
            "length": 12,
            "score": 0.8
          },
          {
            "text": "email",
            "type": "Skill",
            "subtype": null,
            "offset": 530,
            "length": 5,
            "score": 0.8
          },
          {
            "text": "order@contososteakhouse.com",
            "type": "Email",
            "subtype": null,
            "offset": 539,
            "length": 27,
            "score": 0.8
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2020-04-01"
  },
  "entityLinking": {
    "documents": [
      {
        "id": "bff3ae98-b860-4e47-861f-b8f79b34f37a",
        "entities": [
          {
            "name": "Sirloin steak",
            "matches": [
              {
                "text": "Sirloin steak",
                "offset": 346,
                "length": 13,
                "score": 0.69
              }
            ],
            "language": "en",
            "id": "Sirloin steak",
            "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Sirloin_steak",
            "datasource": "Wikipedia"
          },
          {
            "name": "Steakhouse",
            "matches": [
              {
                "text": "Steakhouse",
                "offset": 19,
                "length": 10,
                "score": 0.78
              }
            ],
            "language": "en",
            "id": "Steakhouse",
            "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Steakhouse",
            "datasource": "Wikipedia"
          },
          {
            "name": "John Doe",
            "matches": [
              {
                "text": "John Doe",
                "offset": 222,
                "length": 8,
                "score": 0.01
              }
            ],
            "language": "en",
            "id": "John Doe",
            "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/John_Doe",
            "datasource": "Wikipedia"
          },
          {
            "name": "New York City",
            "matches": [
              {
                "text": "NYC",
                "offset": 49,
                "length": 3,
                "score": 0.39
              }
            ],
            "language": "en",
            "id": "New York City",
            "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/New_York_City",
            "datasource": "Wikipedia"
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2020-02-01"
  },
  "entityPII": {
    "documents": [
      {
        "id": "bff3ae98-b860-4e47-861f-b8f79b34f37a",
        "entities": [
          {
            "text": "John Doe",
            "type": "Person",
            "subtype": null,
            "offset": 222,
            "length": "8",
            "score": 0.94
          },
          {
            "text": "www.contososteakhouse.com",
            "type": "URL",
            "subtype": null,
            "offset": 477,
            "length": "25",
            "score": 0.8
          },
          {
            "text": "312-555-0176",
            "type": "Phone Number",
            "subtype": null,
            "offset": 509,
            "length": "12",
            "score": 0.8
          },
          {
            "text": "order@contososteakhouse.com",
            "type": "Email",
            "subtype": null,
            "offset": 539,
            "length": "27",
            "score": 0.8
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2020-04-01"
  }
}

Rozpoznání a kategorizace důležitých pojmů

Pomocí rozpoznávání pojmenovaných entit můžete v textu klasifikovat celou řadu entit, například osoby, místa, organizace, datum a čas a procenta. V dokumentech můžete rozpoznat a extrahovat více než 100 typů identifikovatelných osobních údajů a více než 80 typů chráněných zdravotních údajů. Předem připravené modely extrakce entit zkracují dobu potřebnou k získání přehledů.

Extrakce klíčových frází v nestrukturovaném textu

Rychle vyhodnocujte a rozpoznávejte hlavní body v nestrukturovaném textu. Pomocí extrakce klíčových frází získáte seznam důležitých frází, které nejlépe popisují předmět jednotlivých záznamů. Snadno si vytáhnete a uspořádáte informace, abyste získali představu o důležitých tématech a trendech.

Lepší porozumění vnímání zákazníků

Zjištěním pozitivního a negativního zabarvení v sociálních sítích, zákaznických recenzích a dalších zdrojích získáte poznatky o své značce.

Nasazení kdekoli, od cloudu až po hraniční zařízení

Službu Analýza textu můžete provozovat bez ohledu na to, kde jsou uložená vaše data. Vytvářejte aplikace optimalizované jak pro cloudové funkce, tak pro umístění v hraničních zařízeních s využitím kontejnerů.

Dokonalá ochrana osobních údajů a zabezpečení

  • Vaše data zůstávají ve vašem držení. Microsoft nepoužívá trénování prováděné na vašem textu k vylepšování modelů.
  • Zvolte, kde služba Cognitive Services zpracovává vaše data pomocí kontejnerů.
  • Služba Analýza textu využívá infrastrukturu Azure a nabízí zabezpečení, dostupnost, dodržování předpisů a možnosti správy na podnikové úrovni.

Výkon a možnosti kontroly a přizpůsobení, které potřebujete, s flexibilními cenami

  • Plaťte jenom za to, co opravdu využijete, bez počátečních nákladů.
  • Při používání služby Analýza textu platíte průběžně podle počtu transakcí.

Materiály ke službě Analýza textu

Této službě důvěřují společnosti všech velikostí

KPMG zefektivňuje analýzu podvodů

KPMG pomáhá finančním institucím ušetřit milióny v nákladech na dodržování předpisů pomocí svého řešení pro analýzu rizik zákazníků, které rozpoznává určité textové vzory a klíčová slova k označení rizik při dodržování předpisů.

Přečíst případovou studii

KPMG

Securex nabízí zákazníkům příjemné prostředí

Securex používá službu Analýza textu k analýze a automatické klasifikaci příchozích e-mailů podle tématu, určení priority a doručení správnému příjemci.

Přečíst případovou studii

SecureX

IHC ulehčuje práci servisním technikům

Royal IHC pomocí služeb Azure Cognitive Search a Analýza textu ulehčuje technikům časově náročné ruční prohledávání dat z různých zdrojů a poskytuje jim přehledy o strukturovaných a nestrukturovaných datech.

Přečíst případovou studii

Royal IHC

LaLiga posiluje péči o fanoušky

LaLiga se věnuje stamiliónům fanoušků po celém světě pomocí osobního digitálního asistenta, který s využitím služby Analýza textu zpracovává příchozí dotazy a určuje záměry uživatelů v několika jazycích.

Přečíst případovou studii

LaLiga

IndiaLends škáluje provoz podle poptávky

IndiaLends urychluje pomocí analýzy zabarvení svůj interní provoz a řešení zákaznických dotazů.

Přečíst případovou studii

India Lends

Kotak Mahindra Bank zvyšuje produktivitu

Kotak Asset Management transformuje řízení zákaznických služeb tím, že analýzou řádků předmětu, informací o zákaznících a obsahu e-mailů pomocí chatbotů rozpozná zabarvení a provede následnou optimální akci.

Přečíst případovou studii

Kotak

Nejčastější dotazy k Analýza textu

  • Analýza textu rozpoznává široké spektrum jazyků, variant a dialektů. Další informace najdete v dokumentaci k podpoře jazyků.
  • Ne, modely jsou předem vytrénované. Pro nahraná data jsou dostupné operace určení skóre, extrakce klíčových frází a rozpoznání jazyka. Pokud chcete vytvořit a hostovat vlastní modely, prozkoumejte službu Language Understanding.
  • Ano. Analýza zabarvení a extrakce klíčových frází jsou dostupné pro vybraný počet jazyků, přičemž o další jazyky můžete požádat ve fóru služby Analýza textu.
  • Extrakce klíčových frází eliminuje nevýznamová slova a samostatná přídavná jména. Kombinace přídavných a podstatných jmen, například „nádherné vyhlídky“ nebo „pošmourné počasí“, jsou vraceny společně. Výstup se obecně skládá z podstatných jmen a předmětů věty uvedených v pořadí podle důležitosti. Důležitost se určuje podle počtu zmínění konkrétního pojmu nebo vztahu tohoto prvku k jiným prvkům v textu.
  • Vylepšení modelů a algoritmů jsou oznámena, pokud je změna významná, a přidána do služby, pokud je aktualizace méně významná. V průběhu času můžete zjistit, že výsledek stejného textového vstupu má odlišné skóre zabarvení nebo klíčové fráze. Jedná se o normální a záměrné důsledky používání spravovaných prostředků strojového učení v cloudu.

Začínáme se službou Analýza textu