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Text Analytics

Servicio de inteligencia artificial para minería de textos que detecta información, como análisis de sentimiento, entidades, relaciones 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. Conozca mejor la opinión de los clientes con el análisis de la opinión. 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. 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, eventos y organizaciones.

Análisis eficaz de la opinión

Examine lo que comentan los clientes sobre su marca y analice sus sentimientos respecto a temas específicos usando la minería de opiniones.

Respuesta a preguntas

Obtenga respuestas a preguntas en contenido como preguntas más frecuentes, manuales de productos, blogs y directivas.

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Idiomas: English (confiabilidad: 100 %)
Frases clave: 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, contososteakhouse, email, order, complaint
Opinión:
Documento
MIXED
86%
Positiva
0%
Neutralidad
14%
Negativa
Frase 1
POSITIVE
99%
Positiva
1%
Neutralidad
0%
Negativa
Frase 2
POSITIVE
100%
Positiva
0%
Neutralidad
0%
Negativa
Frase 3
POSITIVE
100%
Positiva
0%
Neutralidad
0%
Negativa
Frase 4
POSITIVE
100%
Positiva
0%
Neutralidad
0%
Negativa
Frase 5
POSITIVE
100%
Positiva
0%
Neutralidad
0%
Negativa
Frase 6
NEUTRAL
0%
Positiva
100%
Neutralidad
0%
Negativa
Frase 7
NEGATIVE
0%
Positiva
0%
Neutralidad
100%
Negativa
Frase 8
POSITIVE
100%
Positiva
0%
Neutralidad
0%
Negativa
Entidades con nombre: Contoso Steakhouse [Location]
midtown [Location-GPE]
NYC [Location-GPE]
last week [DateTime-DateRange]
dinner party [Event]
chief cook [PersonType]
owner [PersonType]
John Doe [Person]
kitchen [Location-Structural]
Sirloin steak [Product]
www.contososteakhouse.com [URL]
312-555-0176 [Phone Number]
order@contososteakhouse.com [Email]
food [Product]
Entidades de información de identificación personal: Type: Organization
Value: Contoso

Type: DateTime
Value: last week

Type: PersonType
Value: chief cook

Type: PersonType
Value: owner

Type: Person
Value: John Doe

Type: Phone Number
Value: 312-555-0176

Type: Email
Value: order@contososteakhouse.com

Type: Organization
Value: contososteakhouse

Entidades vinculadas: 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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Identifique y clasifique conceptos importantes

Extraiga una amplia gama de entidades predefinidas de los documentos, como personas, lugares, organizaciones, datos de fecha y hora, números y más de 100 tipos de información de identificación personal (PII), incluida la información médica protegida (PMI), usando el reconocimiento de entidades con nombre.

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. Organice la información fácilmente para comprender los principales temas y tendencias.

Comprenda mejor la percepción de los clientes

Analice opiniones positivas y negativas en medios sociales, revisiones de clientes y otros orígenes para obtener un pulso sobre su marca. Use la minería de opiniones para explorar en los textos la percepción que tienen los clientes de 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. Reconozca, clasifique y determine las relaciones entre conceptos médicos, como diagnóstico, síntomas y posología y frecuencia de medicación.

Cree una capa de conversación con sus datos

Obtenga respuestas a preguntas en contenido semiestructurado y no estructurado, como direcciones URL, preguntas más frecuentes, manuales de productos, blogs, documentos de soporte técnico, etc.

Implemente aplicaciones en cualquier lugar, en la nube o en 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 por lo que utiliza en función del número de transacciones, sin costos iniciales.

Recursos y documentación de Text Analytics

Compañías de todos los tamaños confían en él

KPMG optimiza el análisis de fraudes

KPMG ayuda a las instituciones financieras a ahorrar millones en costos de cumplimiento normativo con su solución Customer Risk Analytics, que utiliza Text Analytics para detectar patrones y palabras clave con el fin de marcar riesgos de incumplimiento.

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 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 (por ejemplo, cambios repentinos en los patrones de los datos), detectar la causa principal y sugerir medidas al respecto.

TIBCO

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.

Kotak

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.
  • 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.
  • Sí, ahora puede usar la operación de análisis en versión preliminar para combinar más de una característica de Text Analytics en la misma llamada asincrónica. Actualmente, la operación de análisis solo está disponible en el plan de tarifa Estándar y sigue los mismos criterios de precios.

Comience a usar Text Analytics