テキストからの分析情報の抽出
自然言語処理を使用して非構造化テキストで分析情報を検出します。機械学習の専門知識は必要ありません。一般的なトピックや傾向を理解するために、キー フレーズとエンティティ (人物、地名、組織など) を識別します。センチメント分析で顧客の意見をより深く理解します。さまざまな言語でテキストを評価します。
広範なエンティティの抽出
キー フレーズや名前付きエンティティなど、テキスト内の重要な概念を識別します。
強力な感情分析
お客様のブランドに関する顧客の意見を調べ、特定のトピックについてのセンチメントを検出します。
信頼性の高い言語検出
さまざまな言語でテキスト入力を評価します。
柔軟性の高いデプロイ
クラウド、オンプレミス、コンテナーを使用したエッジで、どこでも Text Analytics を実行できます。
| 言語:: | English (信頼度: 100%) |
|---|---|
| キー フレーズ: | 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 |
| センチメント: |
ドキュメント
MIXED
86%
肯定的
0%
中立
14%
否定的
文 1
POSITIVE
99%
肯定的
1%
中立
0%
否定的
文 2
POSITIVE
100%
肯定的
0%
中立
0%
否定的
文 3
POSITIVE
100%
肯定的
0%
中立
0%
否定的
文 4
POSITIVE
100%
肯定的
0%
中立
0%
否定的
文 5
POSITIVE
100%
肯定的
0%
中立
0%
否定的
文 6
NEUTRAL
0%
肯定的
100%
中立
0%
否定的
文 7
NEGATIVE
0%
肯定的
0%
中立
100%
否定的
文 8
POSITIVE
100%
肯定的
0%
中立
0%
否定的
|
| 名前付きエンティティ: | Contoso Steakhouse [Location] midtown NYC [Location] last week [DateTime-DateRange] chief cook [PersonType] owner [PersonType] John Doe [Person] kitchen [Location-Structural] www.contososteakhouse.com [URL] 312-555-0176 [Phone Number] email [Skill] order@contososteakhouse.com [Email] |
| PII エンティティ: |
Type: Person Value: John Doe Type: URL Value: www.contososteakhouse.com Type: Phone Number Value: 312-555-0176 Type: Email Value: order@contososteakhouse.com |
| リンクされたエンティティ: | 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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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、さまざまな種類のエンティティ (人物、地名、組織、日付/時刻、パーセンテージなど) をテキストで分類します。ドキュメント内の 100 種類を超える個人を特定できる情報 (PII) と 80 種類の保護された医療情報 (PHI) を検出して抽出します。事前構築済みのエンティティ抽出モデルを使用して、分析情報にかかる時間を短縮します。
非構造化テキストでキー フレーズを抽出
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、各レコードの主題を最もよく表す関連語句の一覧を取得します。重要なトピックや傾向を理解するために、情報を簡単に取得して整理できます。
顧客の認識について理解を深める
ソーシャル メディア、カスタマー レビュー、その他のソースで肯定的なセンチメントと否定的なセンチメントを検出して、ブランドの動向を把握します。
クラウドからエッジまで、どこにでも配置
データがある場所ならどこでも Text Analytics を実行できます。コンテナーを使用して、堅牢なクラウド機能とエッジのローカル性という両方に最適化されたアプリケーションを構築します。
包括的なプライバシーとセキュリティ
- お客様のデータはお客様が管理します。Microsoft は、お客様のテキストで実行されたトレーニングを使用してモデルを改善することはありません。
- Cognitive Services がコンテナーを使用してデータを処理する場所を選択します。
- Azure インフラストラクチャを基盤とする Text Analytics は、エンタープライズ級のセキュリティ、可用性、コンプライアンス、管理性を提供します。
柔軟な価格で必要な機能を利用し、制御し、カスタマイズする
- 初期コストは不要で、料金は使用した分だけ発生します。
- Text Analytics の価格は、トランザクション数に基づく従量課金制です。
Text Analytics リソース
開発者リソースを確認する
あらゆる規模の企業から寄せられる信頼
KPMG による不正行為の分析を効率化
KPMG は、特定のテキスト パターンとキーワードを検出してコンプライアンス リスクにフラグを立てる Customer Risk Analytics ソリューションを使用して、金融機関のコンプライアンス コストを数百万ドルも節約できるように支援します。
Securex はスムーズなカスタマー エクスペリエンスを提供
Securex は、Text Analytics を使用して、トピック別に受信メールを分析して自動的に分類し、優先順位を決定して正しい受信者に配信します。
IHC はサービス エンジニアを支援
Royal IHC は、Azure Cognitive Search と Text Analytics を使用して、さまざまなソースでの時間のかかる手動のデータ検索からエンジニアを解放し、構造化データと非構造化データの分析情報を提供します。
LaLiga はファンとのつながりを深める
LaLiga は、パーソナル デジタル アシスタントを使用して世界中の何億人ものファンを魅了しています。これは、Text Analytics を使用して受信したクエリを処理し、複数の言語でユーザーの意図を判断しています。
Kotak Mahindra Bank は生産性を加速
Kotak Asset Management は、件名、顧客情報、メールの内容をチャットボットが簡単に分析してセンチメントを特定し、次の最適なアクションをトリガーできるようにしすることで、顧客サービス管理を変革します。
Text Analytics に関してよく寄せられる質問
-
Text Analytics は、さまざまな言語、バリアント、方言を検出します。詳細については、言語サポートのドキュメントを参照してください。
-
いいえ。モデルは事前トレーニングされています。アップロードしたデータに対して、スコア付け、キー フレーズ抽出、言語検出を行うことができます。カスタム モデルを作成してホストするには、Language Understanding サービスを確認します。
-
はい。センチメント分析とキーフレーズ抽出は、選択した言語で使用できます。また、Text Analytics フォーラムで追加の言語をリクエストすることもできます。
-
キー フレーズ抽出では、重要でない単語や独立した形容詞が除かれます。"spectacular views" (すばらしい眺め) や "foggy weather" (霧の多い天気) のような形容詞と名詞の組み合わせはまとめて返されます。 一般的に、出力は文の名詞と目的語で構成され、重要度の高い順に列挙されます。重要度は、特定の概念が言及された回数、またはテキストのその要素と他の要素の関係性で計測されます。
-
モデルやアルゴリズムの改良は、変更が大きい場合は発表され、変更が小さい場合はサービスに追加されます。ある程度の時間が経過すると、同じテキストを入力したのに、センチメント スコアやキー フレーズ出力が異なることがあります。クラウドで管理されている機械学習リソースを利用している結果であり、異常ではありません。