Text Analytics

Un servicio de inteligencia artificial que detecta información, como opiniones, entidades y frases clave, en texto no estructurado

Extraiga información del texto

Extraiga información de textos no estructurados usando el procesamiento de lenguaje natural (NLP), sin necesidad de tener conocimientos de aprendizaje automático. Identifique frases clave y entidades, como personas, lugares y organizaciones, para conocer los temas y tendencias habituales. Clasifique la terminología médica usando modelos previamente entrenados específicos del dominio. Conozca mejor la opinión de los clientes con el análisis de la opinión. Evalúe texto en un gran número de idiomas.

Amplia extracción de entidades

Identifique conceptos importantes en textos, incluidas las frases clave y las entidades con nombre, como personas, lugares y organizaciones.

Análisis eficaz de la opinión

Examine lo que comentan los clientes sobre su marca y detecte su opinión sobre temas específicos.

Detección sólida del idioma

Evalúe la entrada de texto en un gran número de idiomas.

Implementación flexible

Ejecute Text Analytics en cualquier lugar: en la nube, en el entorno local o en el perímetro en contenedores.

Identifique y clasifique conceptos importantes

Clasifique una amplia gama de entidades en texto, como personas, lugares, organizaciones, fecha y hora, y porcentajes, usando el reconocimiento de entidades con nombre. Detecte y extraiga más de 100 tipos de información de identificación personal (PII), incluida información médica protegida (PHI), en documentos.

Extraiga las frases clave de texto no estructurado

Evalúe e identifique rápidamente los puntos principales en texto no estructurado. Obtenga una lista de las frases relevantes que mejor describen el asunto de cada registro usando la extracción de frases clave. Extraiga y organice la información fácilmente para conocer los principales temas y tendencias.

Comprenda mejor la percepción de los clientes

Detecte opiniones positivas y negativas en medios sociales, revisiones de clientes y otros orígenes para obtener un pulso sobre su marca. Use minería de la opinión para explorar en textos la percepción que tienen los clientes de ciertos aspectos, como atributos específicos de los productos o servicios.

Procese datos médicos no estructurados

Extraiga información de documentos médicos no estructurados, como anotaciones de los doctores, historias clínicas electrónicas y formularios de ingreso de pacientes, con la característica Text Analytics para el sector sanitario (en versión preliminar pública controlada). Reconozca, clasifique y determine las relaciones entre conceptos médicos, como diagnóstico, síntomas y posología y frecuencia de medicación.

Detecte el idioma del texto

Evalúe entradas de texto en un amplio abanico de idiomas, variantes y dialectos con la característica Detección de idioma.

Implemente soluciones en cualquier parte, desde la nube hasta el perímetro

Ejecute Text Analytics donde residan los datos. Cree aplicaciones optimizadas tanto para características sólidas en la nube como para el perímetro con contenedores.

Privacidad y seguridad completas

  • Sus datos siguen siendo suyos. Microsoft no utiliza el entrenamiento realizado con su texto para mejorar los modelos.
  • Elija dónde procesa Cognitive Services los datos con contenedores.
  • Gracias al respaldo de la infraestructura de Azure, Text Analytics ofrece una seguridad, una disponibilidad, un cumplimiento normativo y una manejabilidad de nivel empresarial.

Obtenga el potencial, el control y el nivel de personalización que necesita con precios flexibles

  • Pague solo por lo que usa, sin costos por adelantado.
  • Con Text Analytics, solo paga por lo que usa en función del número de transacciones.

Documentación y recursos

Introducción

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Compañías de todos los tamaños confían en él

KPMG optimiza el análisis de fraudes

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KPMG

Wilson Allen extrae información de datos no estructurados

Wilson Allen creó una eficaz solución de inteligencia artificial que puede ayudar a las empresas de servicios profesionales y jurídicos de todo el mundo a extraer un volumen de información sin precedentes de datos que antes estaban aislados y no estructurados.

Wilson Allen

IHC aumenta la capacidad de los ingenieros de servicio

Royal IHC utiliza Azure Cognitive Search y Text Analytics para liberar a sus ingenieros de las largas búsquedas manuales de datos en orígenes diferentes y proporcionarles información sobre los datos estructurados y no estructurados.

Royal IHC

LaLiga impulsa la interacción con los aficionados

LaLiga atiende a cientos de millones de aficionados de todo el mundo con un asistente digital personal y el uso de Text Analytics para procesar las consultas entrantes y determinar la intención de los usuarios en varios idiomas.

LaLiga

TIBCO incorpora el análisis de la causa principal al perímetro

TIBCO utiliza Text Analytics y Anomaly Detector para detectar y analizar anomalías, como cambios repentinos en los patrones de los datos, detectar la causa principal y sugerir medidas al respecto.

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Kotak Mahindra Bank acelera la productividad

Kotak Asset Management está transformando la administración del servicio de atención al cliente con bots que analizan fácilmente la línea del asunto, la información del cliente y el contenido del correo electrónico para identificar la opinión y desencadenar la siguiente acción más indicada.

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Preguntas más frecuentes sobre Text Analytics

  • Text Analytics detecta un gran número de idiomas, variantes y dialectos. Para obtener más información, consulte la documentación sobre los idiomas admitidos.
  • No, los modelos ya están entrenados. Las operaciones disponibles para los datos cargados son la puntuación, la extracción de frases clave y la detección del idioma. Para crear y hospedar modelos personalizados, explore el servicio Language Understanding.
  • Sí. El análisis de la opinión y la extracción de frases clave están disponibles para algunos idiomas y puede solicitar más idiomas en el foro de Text Analytics.
  • La extracción de frases clave elimina las palabras que no son esenciales y los adjetivos independientes. Las combinaciones de adjetivo-nombre, como "vistas espectaculares" o "tiempo nublado" se devuelven juntas. Por lo general, la salida se compone de sustantivos y objetos de la oración, y se muestra en orden de importancia. La importancia se mide por el número de veces que se menciona un determinado concepto o por la relación de ese elemento con otros del texto.
  • Cuando se realizan cambios importantes, se anuncian las mejoras de los modelos y los algoritmos. Si los cambios son menos importantes, simplemente se agregan al servicio. Con el tiempo, es posible que la misma entrada de texto produzca una puntuación de la opinión o una salida de frases clave diferentes. Se trata de una consecuencia normal e intencionada del uso de recursos de aprendizaje automático administrados en la nube.

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