テキスト分析

ドキュメント内のテキストを抽出、分類、および理解する Cognitive Service for Language の機能のコレクション。

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自然言語処理 (NLP) を使用してテキストから分析情報を取得する

Cognitive Service for Language の機能コレクションの 1 つであるテキスト分析を使用すれば、NLP—機械学習の専門知識は必要ありません—を使用して非構造化テキストから分析情報をマイニングすることができます。センチメント分析で顧客の意見をより深く理解します。一般的なトピックや傾向を理解するために、人、場所、組織などのキーフレーズとエンティティを特定します。ドメイン固有の事前トレーニング済みモデルを使用して、医療用語を分類します。さまざまな言語でテキストを評価します。

Azure Cognitive Service for Language を使用してテキスト分析機能をデプロイする方法について説明します

幅広いエンティティの認識

キーフレーズや、人、イベント、組織などの名前付きエンティティなど、テキスト内の重要な概念を特定します。

強力な感情分析

顧客がブランドについて何を言っているかを調べ、意見マイニングを通じて特定のトピックに関するセンチメントを分析します。

ドキュメントの概要

文書の要点をまとめて伝える文を抽出します。

医療用テキストの処理

非構造化医療テキストに格納されている分析情報のリアルタイム分析とバッチ分析を抽出して処理します。

重要な概念を特定して分類する

名前付きエンティティ認識を使用して、人、場所、組織、日付/時刻、数字、100 を超える個人を特定できる情報 (PII) など、さまざまな事前構築済みエンティティをドキュメントに抽出します。

非構造化テキストの主要なポイントを特定する

構造化されていないテキストの要点をすばやく評価して特定します。キーフレーズ抽出を使用して、主題を最もよく表す関連フレーズの一覧を取得できます。または、抽出概要 (プレビュー) を使用して、ドキュメントの主なアイデアを最もよく伝える文を特定します。

顧客の認識をより深く理解する

肯定的および否定的な感情の分析に関するドキュメントソーシャルメディア、顧客レビュー、その他のソースで肯定的および否定的なセンチメントを分析して、ブランドの動向を把握します。オピニオンマイニングを使用して、テキスト内の製品またはサービスの特定の属性に関する顧客の認識を調査します。

非構造化医療データの処理

健康のためのテキスト分析を使用して、医師のメモ、電子医療記録、患者の治療記録などの非構造化臨床ドキュメントから分析情報を抽出。診断、症状、および薬物の頻度などの医療概念間の関係を認識、分類、および決定します。

データ上に会話レイヤーを作成する

URL、FAQ、製品マニュアル、ブログ、サポートドキュメントなど、半構造化コンテンツや非構造化コンテンツから質問に対する回答を得ることができます。

ワークフローを自動化する

ドメイン固有のラベルを使用してカスタムテキスト分類を使用して、非構造化テキストとドキュメントを自動的に分類し、意思決定を改善します。

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