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Analyse de texte

Collection de fonctionnalités Cognitive Service pour le langage qui extraient, classifient et comprennent le texte dans les documents

Obtenir des insights à partir de texte à l’aide du traitement en langage naturel (NLP)

À l’aide de fonctionnalités Cognitive Service for Language, découvrez des insights dans du texte non structuré à l’aide du traitement en langage naturel (aucune expertise de l’apprentissage automatique n’est requise). Acquérez une compréhension approfondie des opinions des clients avec l’analyse des sentiments. Identifiez des phrases clés et des entités telles que des personnes, des lieux et des organisations pour comprendre les sujets et tendances courants. Classifiez la terminologie médicale à l’aide de modèles préformés spécifiques à un domaine. Évaluez du texte dans un vaste éventail de langues.

Reconnaissance d’entité étendue

Identifiez des concepts importants dans un texte, dont des expressions clés et des entités nommées, telles que des individus, des événements et des organisations.

Analyse puissante des sentiments

Examinez ce que les clients disent de votre marque, et analysez les sentiments qu’évoquent des sujets spécifiques via l’exploration des opinions.

Synthèse de document

Extrayez les phrases qui véhiculent collectivement l’essence d’un document.

Traiter le texte médical

Extraire et traiter en temps réel/analyser par lots les insights stockés dans du texte médical non structuré.

Langues: English (niveau de confiance : 100 %)
Expressions clés: 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
Sentiment:
Document
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Négatif
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POSITIVE
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Positif
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Négatif
Entités nommées: Contoso Steakhouse [Location]
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NYC [Location-GPE]
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dinner party [Event]
chief cook [PersonType]
owner [PersonType]
John Doe [Person]
kitchen [Location-Structural]
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312-555-0176 [PhoneNumber]
order@contososteakhouse.com [Email]
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Entités PII: Type: Organization
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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: PhoneNumber
Value: 312-555-0176

Type: Email
Value: order@contososteakhouse.com

Type: Organization
Value: contososteakhouse

Entités liées: 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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Identifier et classer les concepts importants

Dans des documents, extrayez une large gamme d’entités prédéfinies telles que des individus, des lieux, des organisations, des dates/heures, des chiffres et plus de 100 types d’informations d’identification personnelle, notamment des informations médicales protégées, en utilisant la reconnaissance d’entité nommée.

Identifiez les points principaux dans du texte non structuré

Évaluez et Identifiez rapidement les points principaux dans du texte non structuré. Obtenez la liste des expressions pertinentes décrivant le mieux un passage à l’aide de l’extraction de phrases clés. Ou identifiez les phrases qui transmettent le mieux l’idée principale d’un document avec le résumé extractif (en préversion).

Mieux comprendre la perception du client

Analysez des sentiments positifs et négatifs sur les réseaux sociaux, dans des avis de clients, ainsi que dans d’autres sources pour prendre le pouls de votre image de marque. Utilisez l’exploration des opinions pour découvrir, dans du texte, la perception par les clients d’attributs spécifiques de produits ou services.

Traitez des données médicales non structurées

Extrayez des insights de documents cliniques non structurés, tels que des notes de médecins, des dossiers médicaux électroniques et des formulaires d’admission de patients, à l’aide de l’analyse de texte pour le domaine de la santé. Reconnaissez, classifiez et déterminez les relations entre des concepts médicaux tels que le diagnostic, les symptômes, la posologie et la fréquence des prises de médicaments.

Créez une couche conversationnelle sur vos données

Recevez des réponses aux questions à partir de contenus semi-structurés et non structurés, tels que des URL, des FAQ, des guides utilisateur, des blogs, des documents de support, etc.

Automatiser votre flux de travail

Classez automatiquement le texte et les documents non structurés avec classification de texte personnalisée en utilisant vos étiquettes spécifiques à un domaine pour améliorer la prise de décision.

Confidentialité et sécurité complètes

  • Vos données restent les vôtres. Microsoft n’utilise pas l’apprentissage effectué sur votre texte pour améliorer les modèles.
  • Choisissez où Cognitive Services traite vos données avec des conteneurs.
  • Adossée à l’infrastructure Azure, l’analyse de texte offre une sécurité, une disponibilité, une conformité et une facilité de gestion de classe Entreprise.

Bénéficiez de la puissance, du contrôle et de la personnalisation dont vous avez besoin grâce à une tarification flexible

  • Pay as you go based on the number of transactions, with no upfront costs.

Ressources et documentation pour l’analyse de texte

Prise en main des ressources d’apprentissage

Explorez les ressources appréciées des développeurs

Approuvé par des organisations de toutes tailles

KPMG simplifie l’analyse des fraudes

KPMG aide les institutions financières à économiser des millions de dollars en lien avec la conformité grâce à sa solution Customer Risk Analytics, qui utilise l’analyse de texte afin de détecter des modèles et des mots clés pour épingler des risques de conformité.

KPMG

Wilson Allen obtient des informations des données non structurées

Wilson Allen a créé une solution d’IA qui peut aider les entreprises de services légaux et professionnels du monde entier à trouver des niveaux d’informations sans précédent dans des données précédemment cloisonnées et non structurées.

Wilson Allen

L’entreprise de services de santé améliore les soins aux patients

Kepro améliore le processus de soins de santé grâce à des insights rapides et précis de l’analyse de texte dans le domaine de la santé.

Kepro

LaLiga augmente l’engagement de ventilateur

LaLiga implique des millions de fans dans le monde entier avec un assistant numérique personnel, et utilise l’API Analyse de texte pour traiter des requêtes entrantes et déterminer les intentions des utilisateurs dans plusieurs langues.

LaLiga

Amélioration de l’expérience utilisateur

Progressive Insurance fait passer sa technologie de chatbot au niveau supérieur et crée une expérience client attrayante avec Azure AI.

Progressive

Requête texte comprend les sentiments à grande échelle

Le fournisseur de logiciels répond au sentiment du client et crée des expériences marketing positives.

Text Request

Foire aux questions concernant Analyse de texte

  • L’API Analyse de texte détecte un vaste éventail de langues, de variantes et de langues régionales. Pour plus d’informations, consultez la documentation sur la prise en charge linguistique.
  • Oui. L’analyse des sentiments et l’extraction de phrases clés sont disponibles pour certaines langues, et vous pouvez demander des langues supplémentaires via le Forum consacré à l’Analyse de texte.
  • L’extraction de phrases clés élimine les mots non essentiels et les adjectifs isolés. Des combinaisons adjectif-nom, telles que « vues spectaculaires » ou « temps brumeux », sont renvoyées ensemble. En règle générale, la sortie est constituée de substantifs et d’objets de la phrase, répertoriés par ordre d’importance. L’importance d’un concept est mesurée au nombre de ses occurrences, ou à sa relation avec d’autres éléments dans le texte.
  • Les améliorations apportées à des modèles et algorithmes sont annoncées quand elles revêtent une importance majeure, ou simplement ajoutées au service lorsque leur importance est mineure. Au fil du temps, vous constaterez peut-être qu’une même entrée de texte engendre un score de sentiment ou une sortie de phrase clé différents. Il s’agit d’une conséquence normale et intentionnelle de l’utilisation de ressources d’apprentissage automatique dans le cloud.
  • Oui, vous pouvez utiliser l’opération d’analyse en préversion pour combiner plusieurs fonctionnalités Analyse de texte dans le même appel asynchrone. L’opération d’analyse est actuellement disponible uniquement dans le niveau tarifaire Standard et suit les mêmes critères de tarification.

Prise en main de l’analyse de texte