Analýza textu

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

Extrahování informací z textu

Objevte poznatky v nestrukturovaném textu pomocí zpracování přirozeného jazyka (NLP) – nevyžadují se žádné znalosti strojového učení. Rozpoznáním klíčových frází a entit, například osob, míst a organizací, porozumíte běžným tématům a trendům. Klasifikujte lékařskou terminologii pomocí předem natrénovaných modelů specifických pro konkrétní doménu. 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, jako jsou lidé, události a organizace.

Výkonná analýza mínění

Zjistěte, co zákazníci říkají o vaší značce, a prostřednictvím dolování názorů 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.

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": "74bf5a0a-c094-41c5-a575-eeb8685927e2",
        "detectedLanguage": {
          "name": "English",
          "iso6391Name": "en",
          "confidenceScore": 1.0
        }
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2020-09-01"
  },
  "keyPhrases": {
    "documents": [
      {
        "id": "74bf5a0a-c094-41c5-a575-eeb8685927e2",
        "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": "2020-07-01"
  },
  "sentiment": {
    "documents": [
      {
        "id": "74bf5a0a-c094-41c5-a575-eeb8685927e2",
        "sentiment": "mixed",
        "confidenceScores": {
          "positive": 0.86,
          "neutral": 0.0,
          "negative": 0.14
        },
        "sentences": [
          {
            "sentiment": "positive",
            "confidenceScores": {
              "positive": 0.99,
              "neutral": 0.01,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 0,
            "length": 105
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "confidenceScores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 106,
            "length": 55
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "confidenceScores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 162,
            "length": 137
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "confidenceScores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 300,
            "length": 41
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "confidenceScores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 342,
            "length": 85
          },
          {
            "sentiment": "neutral",
            "confidenceScores": {
              "positive": 0.0,
              "neutral": 1.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 428,
            "length": 139
          },
          {
            "sentiment": "negative",
            "confidenceScores": {
              "positive": 0.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 1.0
            },
            "offset": 568,
            "length": 62
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "confidenceScores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 631,
            "length": 30
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2020-04-01"
  },
  "entities": {
    "documents": [
      {
        "id": "74bf5a0a-c094-41c5-a575-eeb8685927e2",
        "entities": [
          {
            "text": "Contoso Steakhouse",
            "category": "Location",
            "subcategory": null,
            "offset": 11,
            "length": 18,
            "confidencescore": 0.46
          },
          {
            "text": "midtown NYC",
            "category": "Location",
            "subcategory": null,
            "offset": 41,
            "length": 11,
            "confidencescore": 0.55
          },
          {
            "text": "last week",
            "category": "DateTime",
            "subcategory": "DateRange",
            "offset": 53,
            "length": 9,
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "chief cook",
            "category": "PersonType",
            "subcategory": null,
            "offset": 166,
            "length": 10,
            "confidencescore": 0.82
          },
          {
            "text": "owner",
            "category": "PersonType",
            "subcategory": null,
            "offset": 195,
            "length": 5,
            "confidencescore": 0.71
          },
          {
            "text": "John Doe",
            "category": "Person",
            "subcategory": null,
            "offset": 222,
            "length": 8,
            "confidencescore": 0.94
          },
          {
            "text": "kitchen",
            "category": "Location",
            "subcategory": "Structural",
            "offset": 272,
            "length": 7,
            "confidencescore": 0.6
          },
          {
            "text": "www.contososteakhouse.com",
            "category": "URL",
            "subcategory": null,
            "offset": 477,
            "length": 25,
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "312-555-0176",
            "category": "Phone Number",
            "subcategory": null,
            "offset": 509,
            "length": 12,
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "email",
            "category": "Skill",
            "subcategory": null,
            "offset": 530,
            "length": 5,
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "order@contososteakhouse.com",
            "category": "Email",
            "subcategory": null,
            "offset": 539,
            "length": 27,
            "confidencescore": 0.8
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2020-04-01"
  },
  "entityLinking": {
    "documents": [
      {
        "id": "74bf5a0a-c094-41c5-a575-eeb8685927e2",
        "entities": [
          {
            "name": "Steakhouse",
            "matches": [
              {
                "text": "Steakhouse",
                "offset": 19,
                "length": 10,
                "score": 0.0
              }
            ],
            "language": "en",
            "id": "Steakhouse",
            "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Steakhouse",
            "datasource": "Wikipedia"
          },
          {
            "name": "New York City",
            "matches": [
              {
                "text": "NYC",
                "offset": 49,
                "length": 3,
                "score": 0.0
              }
            ],
            "language": "en",
            "id": "New York City",
            "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/New_York_City",
            "datasource": "Wikipedia"
          },
          {
            "name": "John Doe",
            "matches": [
              {
                "text": "John Doe",
                "offset": 222,
                "length": 8,
                "score": 0.0
              }
            ],
            "language": "en",
            "id": "John Doe",
            "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/John_Doe",
            "datasource": "Wikipedia"
          },
          {
            "name": "Sirloin steak",
            "matches": [
              {
                "text": "Sirloin steak",
                "offset": 346,
                "length": 13,
                "score": 0.0
              }
            ],
            "language": "en",
            "id": "Sirloin steak",
            "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Sirloin_steak",
            "datasource": "Wikipedia"
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2020-02-01"
  },
  "entityPII": {
    "documents": [
      {
        "id": "74bf5a0a-c094-41c5-a575-eeb8685927e2",
        "entities": [
          {
            "text": "John Doe",
            "category": "Person",
            "subcategory": null,
            "offset": 222,
            "length": "8",
            "confidencescore": 0.94
          },
          {
            "text": "www.contososteakhouse.com",
            "category": "URL",
            "subcategory": null,
            "offset": 477,
            "length": "25",
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "312-555-0176",
            "category": "Phone Number",
            "subcategory": null,
            "offset": 509,
            "length": "12",
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "order@contososteakhouse.com",
            "category": "Email",
            "subcategory": null,
            "offset": 539,
            "length": "27",
            "confidencescore": 0.8
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2020-07-01"
  }
}

Rozpoznání a kategorizace důležitých pojmů

Využijte možnost extrahovat pomocí rozpoznávání pojmenovaných entit v dokumentech širokou škálu předem definovaných entit, jako jsou lidé, místa, organizace, datum a čas, číselné hodnoty a více než 100 typů identifikovatelných osobních údajů, včetně chráněných informací o zdravotním stavu.

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 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. Využijte dolování názorů v textu a zjistěte postoj zákazníků ke konkrétním atributům produktů nebo služeb.

Zpracování nestrukturovaných lékařských dat

Extrahujte přehledy z nestrukturovaných klinických dokumentů, jako jsou lékařské poznámky, elektronické záznamy o zdravotním stavu a vstupní formuláře pacienta, pomocí funkce Analýza textu pro zdravotnictví ve verzi Preview. Můžete rozpoznat, klasifikovat a určovat vztahy mezi lékařskými koncepty, jako je diagnóza a příznaky, a frekvencí a dávkováním medikamentů.

Rozpoznání jazyka textu

Pomocí funkce rozpoznávání jazyka je možné vyhodnocovat vstupní texty v široké škále jazyků, variant a dialektů.

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 a dokumentace ke službě Analýza textu

Začínáme se studijními materiály

Přečtěte si naši dokumentaci

Absolvujte kurzy Microsoft Learn

Prohlédnutí oblíbených materiálů pro vývojáře

Podívejte se na vzorové kódy

Projděte si naše konektory pro Power Automate

Podívejte se na náš webinář zaměřený na analýzu call centra

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.

KPMG

Wilson Allen odhaluje nové poznatky z nestrukturovaných dat

Společnost Wilson Allen vytvořila výkonné řešení AI, které pomáhá právním společnostem a firmám poskytujícím odborné služby po celém světě získávat nové poznatky z dříve izolovaných a nestrukturovaných dat.

Wilson Allen

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.

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.

LaLiga

TIBCO umožňuje analyzovat původní příčiny na hraničních zařízeních

Společnost TIBCO využívá rozhraní Analýza textu a Detektor anomálií ke zjišťování a analýze anomálií, jako jsou náhlé změny v datových vzorech, zjišťování hlavních příčin a nabízení doporučených akcí.

TIBCO

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.

Kotak

Nejčastější dotazy k Analýza textu

  • Analýza textu rozpoznává široké spektrum jazyků, variant a dialektů. Další informace najdete v dokumentaci k podpoře jazyků.
  • 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.
  • Ano, nyní můžete použít operaci analýzy ve verzi Preview a kombinovat víc funkcí Analýzy textu ve stejném asynchronním volání. Operace analýzy je aktuálně dostupná jenom v cenové úrovni Standard (S) a řídí se stejnými cenovými kritérii úrovně S.

Začínáme se službou Analýza textu