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Textanalysen

Ein KI-Textminingdienst, der Erkenntnisse wie Stimmungsanalyse, Entitäten, Beziehungen und Schlüsselbegriffe aus unstrukturiertem Text liefert

Erkenntnisse aus Texten gewinnen

Nutzen Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Einblicke in unstrukturierten Text zu gewinnen – ganz ohne Vorkenntnisse in maschinellem Lernen. Erhalten Sie mit der Standpunktanalyse tiefere Einblicke in die Meinung Ihrer Kunden. Identifizieren Sie Schlüsselbegriffe und Entitäten, z. B. Personen, Orte und Unternehmen, um allgemeine Themen und Trends zu verstehen. Klassifizieren Sie medizinische Terminologie mithilfe domänenspezifischer, vorab trainierter Modelle. Werten Sie Texte in einer Vielzahl von Sprachen aus.

Umfassende Entitätsextraktion

Identifizieren Sie wichtige Begriffe in Texten, beispielsweise Schlüsselbegriffe und benannte Entitäten wie Personen, Ereignisse und Organisationen.

Leistungsstarke Standpunktanalyse

Mit Opinion Mining erfahren Sie, was Kunden über Ihre Marke sagen, und Sie können Stimmungen rund um bestimmte Themen analysieren.

Fragen und Antworten

Finden Sie Antworten auf Ihre Fragen in Inhalten wie FAQ, Produkthandbüchern, Blogs und Richtlinien.

Medizinische Texte verarbeiten

Extrahieren und verarbeiten Sie Echtzeit- und Batchanalysen aus den Erkenntnissen, die aus unstrukturierten medizinischen Texten gewonnen wurden.

Sprachen: English (Genauigkeit: 100 %)
Schlüsselbegriffe: The Sirloin steak, Contoso Steakhouse, midtown NYC, dinner party, great menu, chief cook, John Doe, online menu, marvelous food, spot, owner, name, kitchen, dining, place, order, contososteakhouse, email, complaint
Stimmungen:
Dokument
MIXED
86%
Positiv
0%
Neutral
14%
Negativ
Satz 1
POSITIVE
99%
Positiv
1%
Neutral
0%
Negativ
Satz 2
POSITIVE
100%
Positiv
0%
Neutral
0%
Negativ
Satz 3
POSITIVE
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Positiv
0%
Neutral
0%
Negativ
Satz 4
POSITIVE
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Positiv
0%
Neutral
0%
Negativ
Satz 5
POSITIVE
100%
Positiv
0%
Neutral
0%
Negativ
Satz 6
NEUTRAL
0%
Positiv
100%
Neutral
0%
Negativ
Satz 7
NEGATIVE
0%
Positiv
0%
Neutral
100%
Negativ
Satz 8
POSITIVE
100%
Positiv
0%
Neutral
0%
Negativ
Benannte Entitäten: Contoso Steakhouse [Location]
midtown [Location-GPE]
NYC [Location-GPE]
last week [DateTime-DateRange]
dinner party [Event]
chief cook [PersonType]
owner [PersonType]
John Doe [Person]
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Sirloin steak [Product]
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312-555-0176 [Phone Number]
order@contososteakhouse.com [Email]
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Type: PersonType
Value: chief cook

Type: PersonType
Value: owner

Type: Person
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Type: URL
Value: www.contososteakhouse.com

Type: Phone Number
Value: 312-555-0176

Type: Email
Value: order@contososteakhouse.com

Type: Organization
Value: contososteakhouse

Verknüpfte Entitäten: 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!
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Wichtige Begriffe identifizieren und kategorisieren

Extrahieren Sie mit der Erkennung benannter Entitäten eine große Bandbreite vordefinierter Entitäten aus Dokumenten – z. B. Personen, Orte, Organisationen, Datums- und Uhrzeitangaben, Zahlen und mehr als 100 Arten personenbezogener Informationen, einschließlich geschützter Gesundheitsinformationen.

Kernpunkte in unstrukturiertem Text ermitteln

Bewerten und identifizieren Sie schnell die Hauptaussagen in unstrukturiertem Text. Rufen Sie mit der Schlüsselbegriffserkennung eine Liste der Phrasen ab, die einen Abschnitt am besten beschreiben. Alternativ können Sie mit der extraktiven Zusammenfassung (Vorschauversion) auch Sätze ermitteln, die die Leitidee eines Dokuments am besten vermitteln.

Die Kundenwahrnehmung besser einschätzen

Analysieren Sie positive und negative Stimmungen in sozialen Medien, Kundenrezensionen und anderen Quellen, um einen Eindruck von der Akzeptanz Ihrer Marke zu erhalten. Nutzen Sie Opinion Mining, um in Texten zu untersuchen, wie Kunden spezifische Attribute von Produkten oder Diensten wahrnehmen.

Unstrukturierte medizinische Daten verarbeiten

Extrahieren Sie mithilfe des Textanalyse-Features für Gesundheitsdaten Erkenntnisse aus unstrukturierten klinischen Dokumenten wie Arztnotizen, elektronischen Patientenakten und Patientenaufnahmeformularen. Erkennen, klassifizieren und bestimmen Sie Beziehungen zwischen medizinischen Konzepten, z. B. zwischen Diagnosen, Symptomen und Dosierung sowie Einnahmehäufigkeit von Medikamenten.

Erstellen Sie eine Konversationsebene für Ihre Daten

Finden Sie Antworten auf Ihre Fragen in teilweise strukturierten und unstrukturierten Inhalten wie URLs, FAQ, Produkthandbüchern, Blogs und Supportdokumenten.

Ortsunabhängige Bereitstellung in der Cloud oder am Edge

Nutzen Sie die Textanalyse, ganz gleich, wo sich Ihre Daten befinden. Entwickeln Sie Anwendungen, die sowohl für stabile Cloudfunktionen als auch für das Edge zur Verwendung in Containern optimiert sind.

Umfassende Datenschutz- und Sicherheitsfunktionen

  • Sie behalten die Kontrolle über Ihre Daten. Microsoft nutzt das Training mit Ihren Texten nicht für die Optimierung von Modellen.
  • Mit Containern können Sie wählen, wo Ihre Daten von Cognitive Services verarbeitet werden.
  • Die Textanalyse basiert auf der Azure-Infrastruktur und überzeugt durch Sicherheit, Verfügbarkeit, Compliance und Verwaltbarkeit auf Unternehmensniveau.

Leistung, Steuerung und Anpassungsmöglichkeiten nach Bedarf mit flexibler Preisgestaltung

  • Die Bezahlung erfolgt nutzungsbasiert auf Grundlage der Anzahl von Transaktionen. Es fallen keine Vorabkosten an.

Ressourcen und Dokumentation zur Textanalyse

Beliebte Ressourcen für Entwickler erkunden

Die bewährte Lösung für Unternehmen jeder Größe

KPMG optimiert Betrugsanalyse

Mit der Customer Risk Analytics-Lösung von KPMG können Finanzinstitute mithilfe der Textanalyse Muster und Schlüsselbegriffe erkennen, Compliancerisiken aufzeigen und so Compliancekosten in Millionenhöhe einsparen.

KPMG

Wilson Allen gewinnt Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten

Wilson Allen hat eine leistungsstarke KI-Lösung entwickelt, die Dienstleistern (z. B. Rechtsberatungen) Einblicke in bisher isolierte, unstrukturierte Daten zu gewähren, die zuvor nicht möglich waren.

Wilson Allen

IHC stärkt Servicetechniker

Royal IHC verwendet Azure Cognitive Search und Textanalysen, um seine Techniker von der zeitaufwändigen manuellen Datensuche über verschiedene Quellen hinweg zu entlasten und ihnen Einblicke in strukturierte und unstrukturierte Daten zu verschaffen.

Royal IHC

LaLiga bindet Fans stärker ein

LaLiga unterstützt Millionen von Fans rund um die Welt mit einem persönlichen digitalen Assistenten, der eingehende Abfragen in verschiedenen Sprachen mithilfe der Textanalyse verarbeitet und Benutzerabsichten erkennt.

LaLiga

TIBCO bringt Ursachenanalysen an den Edge

TIBCO verwendet die Textanalyse und die Anomalieerkennung, um Anomalien wie plötzliche Änderungen an Datenmustern zu erkennen und zu analysieren, Grundursachen zu ermitteln und Gegenmaßnahmen zu empfehlen.

TIBCO

Kotak Mahindra Bank steigert Produktivität

Kotak Asset Management transformiert das Kundenservice-Management und setzt Chatbots ein, um Betreffzeilen, Kundeninformationen und E-Mail-Inhalte auf einfache Weise zu analysieren und so Stimmungen zu erkennen und die nächste optimale Maßnahme zu ergreifen.

Kotak

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu Textanalysen

  • Die Textanalyse erkennt eine Vielzahl von Sprachen, Varianten und Dialekten. Weitere Information finden Sie in der Dokumentation zur Sprachunterstützung.
  • Ja. Die Standpunktanalyse und Schlüsselbegriffserkennung sind für eine ausgewählte Anzahl von Sprachen verfügbar. Im Textanalyseforum können Sie weitere Sprachen anfordern.
  • Bei der Schlüsselbegriffserkennung werden unwichtige Wörter und allein stehende Adjektive entfernt. Kombinationen aus Adjektiven und Substantiven wie „spektakuläre Aussicht“ oder „nebliges Wetter“ werden zusammen zurückgegeben. Im Allgemeinen umfasst die Ausgabe die im Satz enthaltenen Substantive und Objekte, die nach ihrer Wichtigkeit aufgelistet sind. Die Wichtigkeit wird an der Häufigkeit gemessen, mit der ein bestimmter Begriff erwähnt wird, oder an der Beziehung des Elements zu anderen Elementen im Text.
  • Verbesserungen an Modellen und Algorithmen werden angekündigt, wenn es sich dabei um eine wichtige Änderung handelt, und in den Dienst integriert, wenn die Aktualisierung geringfügig ist. Möglicherweise stellen Sie nach einiger Zeit fest, dass dieselbe Texteingabe zu unterschiedlichen Stimmungswerten oder zur Ausgabe unterschiedlicher Schlüsselbegriffe führt. Dies ist ein normales und beabsichtigtes Verhalten, das sich aus der Verwendung verwalteter Machine Learning-Ressourcen in der Cloud ergibt.
  • Ja, Sie können eine Vorschauversion des Analysevorgangs verwenden, um mehrere Textanalyse-Features in einem asynchronen Aufruf zu kombinieren. Der Analysevorgang ist derzeit nur im Tarif „Standard“ verfügbar. Es gelten die Preiskriterien für diesen Tarif.

Erste Schritte mit der Textanalyse