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Análisis de texto

Detecte el sentimiento, las frases clave y el idioma del texto

Extraiga información del texto

Use la demostración siguiente para experimentar con Text Analytics API. Elija uno de los ejemplos proporcionados o facilite el suyo propio. Identifique el idioma, la opinión, las frases clave y las entidades (en versión preliminar) del texto con solo hacer clic en "Analizar".

Véala en acción

  1. Texto analizado
  2. JSON
Idiomas: English (confiabilidad: 100 %)
Frases clave: Seattle, wonderful trip, Space Needle
Opinión:
98 %
Entidades vinculadas (versión preliminar): I had a wonderful trip to Seattle and enjoyed seeing the Space Needle!
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        "keyPhrases": [
          "Seattle",
          "wonderful trip",
          "Space Needle"
        ]
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                "length": 7
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        ]
      }
    ],
    "errors": []
  }
}

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Análisis de opiniones

La API devuelve una puntuación numérica entre 0 y 1. Las puntuaciones próximas a 1 indican una opinión positiva y las puntuaciones próximas a 0 indican una opinión negativa. La puntuación de opinión se genera con el uso de técnicas de clasificación. Las características de entrada del clasificador incluyen n-gramas, características generadas a partir de etiquetas de sintaxis e inserción de palabras. Es compatible con diferentes idiomas.

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Extracción de frases clave

La API devuelve una lista de cadenas que denotan los puntos de conversación clave en el texto de entrada.

Se emplean técnicas del kit de herramientas sofisticado de procesamiento de lenguajes naturales de Microsoft Office. Se admite el texto en inglés, alemán, español y japonés.

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Detección de idioma

La API devuelve el idioma detectado y una puntuación numérica entre 0 y 1. Las puntuaciones próximas a 1 indican con total certeza que el idioma identificado es el correcto. Se admiten 120 idiomas en total.

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Identifique entidades en el texto Versión preliminar

Detecte todas las entidades con nombre en el texto, como organizaciones, personas y lugares, entre otras muchas. La vinculación de entidades elimina la ambigüedad entre entidades distintas asociando el texto con información adicional de la Web. Por ejemplo, utilícela para determinar si un término como “times” se refiere a “The New York Times” o “Times Square”.

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