Text Analytics

Olyan AI-szolgáltatás, amely felismeri a strukturálatlan szövegben előforduló érzelmeket, entitásokat, kapcsolatokat és kulcskifejezéseket.

Betekintő adatok kinyerése szövegből

Strukturálatlan szövegek elemzése természetesnyelv-feldolgozással (NPL) – nincs szükség gépi tanulási szakértelemre. Azonosíthatja a fontos kifejezéseket és entitásokat, például személyeket, helyeket és szervezeteket, így megismerheti a gyakori témaköröket és trendeket. Orvosi szakkifejezések osztályozása témakör-specifikus, előre betanított modellekkel. Hangulatelemzéssel behatóbb ismereteket szerezhet ügyfelei véleményéről. Számos nyelven írt szöveget kiértékelhet.

Entitások széleskörű kinyerése

Azonosíthatja a szöveg lényeges fogalmi elemeit, többek között a kulcskifejezéseket és az olyan nevesített entitásokat, mint a személyek, események és szervezetek.

Hatékony hangulatelemzés

A véleménybányászattal megvizsgálhatja, milyen vélemények hangzanak el az ügyfelek között a márkanévvel kapcsolatban, és azonosíthatja milyen hangulatok kapcsolódnak az adott témakörökhöz.

Robusztus nyelvfelismerés

Szöveges bemenet kiértékelése számos nyelven.

Rugalmas üzembe helyezés

A Text Analytics bárhol futtatható – a felhőben, a helyszínen, és a peremhálózati tárolókban egyaránt.

Nyelvek: English (megbízhatóság: 100%)
Kulcskifejezések: place, online menu, great menu, marvelous food, midtown NYC, week, dinner party, Contoso Steakhouse, pre-order, John Doe, Sirloin steak, chief cook, owner, kitchen, spot, dining, complaint, email
Vélemény:
Dokumentum
MIXED
86%
Pozitív
0%
Semleges
14%
Negatív
Mondat 1
POSITIVE
99%
Pozitív
1%
Semleges
0%
Negatív
Mondat 2
POSITIVE
100%
Pozitív
0%
Semleges
0%
Negatív
Mondat 3
POSITIVE
100%
Pozitív
0%
Semleges
0%
Negatív
Mondat 4
POSITIVE
100%
Pozitív
0%
Semleges
0%
Negatív
Mondat 5
POSITIVE
100%
Pozitív
0%
Semleges
0%
Negatív
Mondat 6
NEUTRAL
0%
Pozitív
100%
Semleges
0%
Negatív
Mondat 7
NEGATIVE
0%
Pozitív
0%
Semleges
100%
Negatív
Mondat 8
POSITIVE
100%
Pozitív
0%
Semleges
0%
Negatív
Nevesített entitások: Contoso [Organization]
Steakhouse [Location]
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]
email [Skill]
order@contososteakhouse.com [Email]
contososteakhouse [Organization]
PII-entitások: Type: Organization
Value: Contoso

Type: DateTime
Value: last week

Type: Person
Value: John Doe

Type: Phone Number
Value: 312-555-0176

Type: Email
Value: order@contososteakhouse.com

Type: Organization
Value: contososteakhouse

Csatolt entitások: 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!
{
  "languageDetection": {
    "documents": [
      {
        "id": "9f75762c-17a1-4a26-8020-7fe3733b9b0d",
        "detectedLanguage": {
          "name": "English",
          "iso6391Name": "en",
          "confidenceScore": 1.0
        }
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2021-01-05"
  },
  "keyPhrases": {
    "documents": [
      {
        "id": "9f75762c-17a1-4a26-8020-7fe3733b9b0d",
        "keyPhrases": [
          "place",
          "online menu",
          "great menu",
          "marvelous food",
          "midtown NYC",
          "week",
          "dinner party",
          "Contoso Steakhouse",
          "pre-order",
          "John Doe",
          "Sirloin steak",
          "chief cook",
          "owner",
          "kitchen",
          "spot",
          "dining",
          "complaint",
          "email"
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2020-07-01"
  },
  "sentiment": {
    "documents": [
      {
        "id": "9f75762c-17a1-4a26-8020-7fe3733b9b0d",
        "sentiment": "mixed",
        "confidenceScores": {
          "positive": 0.86,
          "neutral": 0.0,
          "negative": 0.14
        },
        "sentences": [
          {
            "sentiment": "positive",
            "confidenceScores": {
              "positive": 0.99,
              "neutral": 0.01,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 0,
            "length": 105
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "confidenceScores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 106,
            "length": 55
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "confidenceScores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 162,
            "length": 137
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "confidenceScores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 300,
            "length": 41
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "confidenceScores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 342,
            "length": 85
          },
          {
            "sentiment": "neutral",
            "confidenceScores": {
              "positive": 0.0,
              "neutral": 1.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 428,
            "length": 139
          },
          {
            "sentiment": "negative",
            "confidenceScores": {
              "positive": 0.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 1.0
            },
            "offset": 568,
            "length": 62
          },
          {
            "sentiment": "positive",
            "confidenceScores": {
              "positive": 1.0,
              "neutral": 0.0,
              "negative": 0.0
            },
            "offset": 631,
            "length": 30
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2020-04-01"
  },
  "entities": {
    "documents": [
      {
        "id": "9f75762c-17a1-4a26-8020-7fe3733b9b0d",
        "entities": [
          {
            "text": "Contoso",
            "category": "Organization",
            "subcategory": null,
            "offset": 11,
            "length": 7,
            "confidencescore": 0.58
          },
          {
            "text": "Steakhouse",
            "category": "Location",
            "subcategory": null,
            "offset": 19,
            "length": 10,
            "confidencescore": 0.61
          },
          {
            "text": "NYC",
            "category": "Location",
            "subcategory": "GPE",
            "offset": 49,
            "length": 3,
            "confidencescore": 0.82
          },
          {
            "text": "last week",
            "category": "DateTime",
            "subcategory": "DateRange",
            "offset": 53,
            "length": 9,
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "dinner party",
            "category": "Event",
            "subcategory": null,
            "offset": 69,
            "length": 12,
            "confidencescore": 0.81
          },
          {
            "text": "chief cook",
            "category": "PersonType",
            "subcategory": null,
            "offset": 166,
            "length": 10,
            "confidencescore": 0.63
          },
          {
            "text": "owner",
            "category": "PersonType",
            "subcategory": null,
            "offset": 195,
            "length": 5,
            "confidencescore": 0.93
          },
          {
            "text": "John Doe",
            "category": "Person",
            "subcategory": null,
            "offset": 222,
            "length": 8,
            "confidencescore": 0.98
          },
          {
            "text": "kitchen",
            "category": "Location",
            "subcategory": "Structural",
            "offset": 272,
            "length": 7,
            "confidencescore": 0.75
          },
          {
            "text": "Sirloin steak",
            "category": "Product",
            "subcategory": null,
            "offset": 346,
            "length": 13,
            "confidencescore": 0.91
          },
          {
            "text": "www.contososteakhouse.com",
            "category": "URL",
            "subcategory": null,
            "offset": 477,
            "length": 25,
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "312-555-0176",
            "category": "Phone Number",
            "subcategory": null,
            "offset": 509,
            "length": 12,
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "email",
            "category": "Skill",
            "subcategory": null,
            "offset": 530,
            "length": 5,
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "order@contososteakhouse.com",
            "category": "Email",
            "subcategory": null,
            "offset": 539,
            "length": 27,
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "contososteakhouse",
            "category": "Organization",
            "subcategory": null,
            "offset": 545,
            "length": 17,
            "confidencescore": 0.45
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2021-01-15"
  },
  "entityLinking": {
    "documents": [
      {
        "id": "9f75762c-17a1-4a26-8020-7fe3733b9b0d",
        "entities": [
          {
            "name": "Steakhouse",
            "matches": [
              {
                "text": "Steakhouse",
                "offset": 19,
                "length": 10,
                "score": 0.0
              }
            ],
            "language": "en",
            "id": "Steakhouse",
            "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Steakhouse",
            "datasource": "Wikipedia"
          },
          {
            "name": "New York City",
            "matches": [
              {
                "text": "NYC",
                "offset": 49,
                "length": 3,
                "score": 0.0
              }
            ],
            "language": "en",
            "id": "New York City",
            "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/New_York_City",
            "datasource": "Wikipedia"
          },
          {
            "name": "John Doe",
            "matches": [
              {
                "text": "John Doe",
                "offset": 222,
                "length": 8,
                "score": 0.0
              }
            ],
            "language": "en",
            "id": "John Doe",
            "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/John_Doe",
            "datasource": "Wikipedia"
          },
          {
            "name": "Sirloin steak",
            "matches": [
              {
                "text": "Sirloin steak",
                "offset": 346,
                "length": 13,
                "score": 0.0
              }
            ],
            "language": "en",
            "id": "Sirloin steak",
            "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Sirloin_steak",
            "datasource": "Wikipedia"
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2020-02-01"
  },
  "entityPII": {
    "documents": [
      {
        "id": "9f75762c-17a1-4a26-8020-7fe3733b9b0d",
        "entities": [
          {
            "text": "Contoso",
            "category": "Organization",
            "subcategory": null,
            "offset": 11,
            "length": "7",
            "confidencescore": 0.58
          },
          {
            "text": "last week",
            "category": "DateTime",
            "subcategory": "DateRange",
            "offset": 53,
            "length": "9",
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "John Doe",
            "category": "Person",
            "subcategory": null,
            "offset": 222,
            "length": "8",
            "confidencescore": 0.98
          },
          {
            "text": "312-555-0176",
            "category": "Phone Number",
            "subcategory": null,
            "offset": 509,
            "length": "12",
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "order@contososteakhouse.com",
            "category": "Email",
            "subcategory": null,
            "offset": 539,
            "length": "27",
            "confidencescore": 0.8
          },
          {
            "text": "contososteakhouse",
            "category": "Organization",
            "subcategory": null,
            "offset": 545,
            "length": "17",
            "confidencescore": 0.45
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2021-01-15"
  }
}

A fontos fogalmak azonosítása és kategorizálása

A nevesített entitások felismerésével előre létrehozott entitások széles skáláját nyerheti ki a dokumentumokból, többek között olyanokat, mint az emberek, szervezetek, dátum és idő, számok és több mint 100 személyazonosításra alkalmas adatok (például védett egészségügyi adatok).

Kulcsszavak kinyerése strukturálatlan szövegből

Gyorsan kiértékelheti és azonosíthatja a strukturálatlan szövegek leglényegesebb elemeit. A kulcsfontosságú kifejezések kinyerése funkció használatával megtekintheti az egyes rekordok tárgyát legjobban leíró releváns kifejezések listáját. Az információk egyszerűsített rendszerezésével könnyedén betekintést nyerhet a legfontosabb témakörökbe és trendekbe.

Ismerje meg jobban ügyfelei véleményét

A márkanévhez kapcsolódó pozitív és negatív érzelmek észlelése a közösségi médiában, az ügyfelek visszajelzéseiben és egyéb forrásokban. A véleménybányászat használatával szöveges adatokban fedezheti fel, hogyan látják az ügyfelek a termékek vagy szolgáltatások egyes jellemzőit.

Strukturálatlan egészségügyi adatok feldolgozása

A Text Analytics előzetes verziójú egészségügyi funkciójával olyan strukturálatlan klinikai dokumentumokból nyerhet ki információkat, mint az orvosi jegyzetek, elektronikus egészségügyi kartonok és betegfelvételi űrlapok. Felismerheti, osztályozhatja és meghatározhatja az olyan orvosi fogalmak összefüggéseit, mint a diagnózis, a tünetek, valamint a gyógyszerek adagolása.

Szöveg nyelvének felismerése

Sokféle nyelven, nyelvváltozatban és nyelvjárásban írt szövegeket értékelhet ki a nyelvfelismerés funkcióval.

A felhőtől a peremhálózatokig bárhol üzembe helyezhető

A Text Analytics-t ott futtathatja, ahol az adatait tárolja. A tárolók használatával olyan alkalmazásokat készíthet, amelyek robusztus felhőalapú képességek és peremhálózatok használatára egyaránt optimalizálva vannak.

Átfogó adatvédelem és biztonság

  • Adatai az Ön tulajdonában maradnak. A Microsoft nem használja fel a szövegen végrehajtott betanítást más modellek javítására.
  • A tárolókkal meghatározhatja, hogy a Cognitive Services hol dolgozza fel az adatait.
  • Az Azure infrastruktúráján alapuló Text Analytics ipari szintű biztonságot, rendelkezésre állást, megfelelőséget és kezelhetőséget biztosít.

Igény szerinti hatékonyság, vezérlés és testreszabás rugalmas díjszabással

  • Fizessen csak a tényleges használatért előzetes költség nélkül.
  • A Text Analytics-szel csak a használatért kell fizetnie, a tranzakciók száma alapján.

Források és dokumentáció a Text Analyticshez

Ismerje meg oktatóanyagainkat

Olvassa el dokumentációt

Végezze el a Microsoft Learn-tanfolyamokat

A népszerű fejlesztői forrásanyagok áttekintése

Tekintse meg kódmintáinkat

Lásd a Power Automate-összekötőket

Tekintse meg az ügyfélszolgálati elemzés webináriumunkat

Kis- és nagyvállalatok bizalmát egyaránt élvezi

A KPMG leegyszerűsíti a csalási ügyek elemzését

A KPMG segít a pénzügyi intézeteknek milliókat spórolni megfelelőségi költségeiken egyedi ügyfél-kockázatelemzési megoldásával, amely bizonyos szöveges minták és kulcsszavak előfordulását észlelve jelzi a megfelelőségi kockázatokat.

KPMG

A Wilson Allen betekintő adatokat tesz elérhetővé a strukturálatlan adatokból

A Wilson Allen egy hatékony AI-megoldást hozott létre, amely abban segíti a jogi és szakmai szolgáltatásokat kínáló vállalatokat a világ minden táján, hogy a korábban elkülönített és strukturálatlan adatokból minden eddiginél jobb betekintő adatokat nyerhessenek ki.

Wilson Allen

Az IHC a szolgáltatási mérnökök kezébe adja az irányítást

A Royal IHC az Azure Cognitive Search és a Text Analytics használatával megkíméli mérnökeit attól, hogy időigényes kézi adatkeresést kelljen végezniük a különböző forrásanyagok között, és segít nekik betekintést nyerni a strukturált és a strukturálatlan adataikba.

Royal IHC

A LaLiga növeli a rajongók elkötelezettségét

A LaLiga világszerte több százmillió rajongót szólít meg személyes digitális asszisztensével, és a Text Analytics használatával dolgozza fel a számos nyelven beérkező lekérdezéseket és határozza meg a felhasználók szándékát.

LaLiga

A TIBCO az alapvető okok elemzését a peremhálózatra terjeszti ki

A TIBCO a Text Analytics és az anomáliadetektor használatával észleli és elemzi a rendellenességeket, azaz az adatmintázatok hirtelen változásait és a kiváltó okok felderítését, és javasolt műveleteket használ.

TIBCO

A Kotak Mahindra Bank felgyorsítja a termelékenységét

A Kotak Asset Management az ügyfélszolgálati felügyeletet forradalmasítja azáltal, hogy lehetővé teszi a csevegőrobotok számára a tárgy mező, az ügyféladatok és az e-mail-tartalmak elemzését, hogy azonosíthassák az érzelmeket, és aktiválhassák a sorban következő leginkább megfelelő műveletet.

Kotak

Gyakori kérdések – Text Analytics

  • A Text Analytics számos nyelvet, nyelvváltozatot és dialektust képes észlelni. További információért tekintse meg a nyelvi támogatás dokumentációját.
  • Igen. Az érzelemelemzés és a kulcsszókeresés csupán adott nyelveken érhető el, a további nyelvek támogatásával kapcsolatos igényeit a Text Analytics fórumán jelezheti.
  • A kulcsszókeresés kizárja a kevésbé lényeges szavakat és az önálló jelzőket. A melléknév-főnév kombinációk (például "lenyűgöző kilátás" vagy "ködös időjárás") együtt lesznek visszaadva. A kimenet általában a mondatok főneveiből és tárgyaiból áll, és fontosság szerint van sorba rendezve. A fontosságot a rendszer az adott fogalom előfordulásának száma alapján, illetve az adott elem és a szöveg más elemeinek viszonya alapján méri.
  • A modellekkel és algoritmusokkal kapcsolatos fejlesztéseket mindenképp bejelentjük, ha a módosítások jelentősek, ha pedig kisebb mértékű frissítésről van szó, akkor egyszerűen csak hozzáadjuk a szolgáltatáshoz. Előfordulhat, hogy idővel ugyanaz a szöveges bevitel már más hangulati pontszámot vagy kulcskifejezést fog eredményezni. Ez a felügyelt gépi tanulási erőforrások felhőbeli használatának normális és szándékos következménye.
  • Igen, most már használhatja az elemzés műveletet előzetes verzióban, amellyel egynél több Text Analytics-funkciót használhat ugyanabban az aszinkron hívásban. Az elemzés művelet jelenleg csak a standard (S) díjszabási szinten érhető el, és az S szint díjszabási feltételei vonatkoznak rá.

Ismerkedés a Text Analytics szolgáltatással