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Text Analytics

テキストからセンチメント、キー フレーズ、名前付きエンティティ、言語を検出

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コンテナーを使って、エッジで、オンプレミスで、クラウドでテキストを分析します。詳細情報

テキストから情報を抽出

以下のデモを使用して、Text Analytics API をお試しください。サンプルのいずれかを選択するか、 テキストを入力してください。[分析] をクリックすると、テキストの言語、センチメント、キー フレーズ、エンティティ (プレビュー) が識別されます。

アクションからご覧ください

  1. 分析されたテキスト
  2. JSON
言語:: English (信頼度: 100%)
キー フレーズ: week, Space Needle, wonderful trip, Seattle, times
センチメント:
84 %
名前付きエンティティ: Seattle [Location]
last week [DateTime-DateRange]
Space Needle [Location]
Space Needle [Organization]
2 [Quantity-Number]
リンクされたエンティティ: I had a wonderful trip to Seattle last week and even visited the Space Needle 2 times! 
{
  "languageDetection": {
    "documents": [
      {
        "id": "9b37c3a8-1d03-4dea-848e-acf9dab31b04",
        "detectedLanguages": [
          {
            "name": "English",
            "iso6391Name": "en",
            "score": 1.0
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": []
  },
  "keyPhrases": {
    "documents": [
      {
        "id": "9b37c3a8-1d03-4dea-848e-acf9dab31b04",
        "keyPhrases": [
          "week",
          "Space Needle",
          "wonderful trip",
          "Seattle",
          "times"
        ]
      }
    ],
    "errors": []
  },
  "sentiment": {
    "documents": [
      {
        "id": "9b37c3a8-1d03-4dea-848e-acf9dab31b04",
        "score": 0.83725243806838989
      }
    ],
    "errors": []
  },
  "entities": {
    "documents": [
      {
        "id": "9b37c3a8-1d03-4dea-848e-acf9dab31b04",
        "entities": [
          {
            "name": "Seattle",
            "matches": [
              {
                "text": "Seattle",
                "offset": 26,
                "length": 7
              }
            ],
            "wikipediaLanguage": "en",
            "wikipediaId": "Seattle",
            "wikipediaUrl": "https://en.wikipedia.org/wiki/Seattle",
            "bingId": "5fbba6b8-85e1-4d41-9444-d9055436e473",
            "type": "Location",
            "subType": null
          },
          {
            "name": "last week",
            "matches": [
              {
                "text": "last week",
                "offset": 34,
                "length": 9
              }
            ],
            "wikipediaLanguage": null,
            "wikipediaId": null,
            "wikipediaUrl": null,
            "bingId": null,
            "type": "DateTime",
            "subType": "DateRange"
          },
          {
            "name": "Space Needle",
            "matches": [
              {
                "text": "Space Needle",
                "offset": 65,
                "length": 12
              }
            ],
            "wikipediaLanguage": "en",
            "wikipediaId": "Space Needle",
            "wikipediaUrl": "https://en.wikipedia.org/wiki/Space_Needle",
            "bingId": "f8dd5b08-206d-2554-6e4a-893f51f4de7e",
            "type": "Location",
            "subType": null
          },
          {
            "name": "Space Needle",
            "matches": [
              {
                "text": "Space Needle",
                "offset": 65,
                "length": 12
              }
            ],
            "wikipediaLanguage": null,
            "wikipediaId": null,
            "wikipediaUrl": null,
            "bingId": null,
            "type": "Organization",
            "subType": null
          },
          {
            "name": "2",
            "matches": [
              {
                "text": "2",
                "offset": 78,
                "length": 1
              }
            ],
            "wikipediaLanguage": null,
            "wikipediaId": null,
            "wikipediaUrl": null,
            "bingId": null,
            "type": "Quantity",
            "subType": "Number"
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": []
  }
}

使ってみたいですか?

ドキュメント

評判分析

API が、0 から 1 までの数値のスコアを返します。1 に近いスコアは肯定的センチメント、0 に近いスコアは否定的センチメントを示します。センチメント スコアは分類技術を使用して生成されます。分類子の入力機能には、n-grams、品詞タグから生成される機能、単語の埋め込みなどがあります。さまざまな言語でサポートされています。

詳細はこちら

重要なフレーズを抽出

入力されたテキストの主なテーマを示す文字列のリストを API が返します。<p>Microsoft Office の洗練された自然言語処理ツールキットを採用しています。英語、ドイツ語、スペイン語、日本語のテキストがサポートされます。

詳細はこちら

言語を検出

API は、検出した言語と、0 から 1 までの数値のスコアを返します。1 に近いスコアは、識別された言語が 100% 確実に合っていることを示します。合計で 120 の言語がサポートされます。

詳細はこちら

名前付きエンティティの認識

組織、人物、場所など、テキスト内で言及されているエンティティをすべて検出することができます。エンティティ リンク設定は、Web 上の追加情報にテキストを関連付けることで、注目すべきエンティティを明確化する機能です。たとえば、"times" が "The New York Times" や "Times Square" を指す言葉であるかどうかを判断する目的で使います。

詳細はこちら

Prism Skylabs

"We found Cognitive Services to be the missing piece in the equation, the one that we needed to bring this solution to market and really revolutionize the way people look at video."

Katie McCann 氏: 製造およびエンジニアリング担当部長 | Prism Skylabs

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関連資料

Cognitive Services APIs を詳しく見る

  1. 視覚
  2. 音声
  3. 言語
  4. 決定
  5. 検索

Computer Vision

画像から意思決定に役立つ情報を抽出

Face

写真に含まれる顔の検出、識別、分析、グループ化、タグ付け

Ink Recognizer

手書きの文字、図形、インク ドキュメントのレイアウトなどのデジタル インク コンテンツを認識できる AI サービス

Video Indexer

動画の分析情報を解明

Custom Vision

貴社の最先端のコンピューター ビジョン モデルを、独自の用途向けに簡単にカスタマイズできます

Form Recognizer

フォームを解釈し、ドキュメントを抽出できる AI サービス

Text Analytics

センチメントとトピックを簡単に評価して、ユーザーが求めるものを理解

Translator Text

シンプルな REST API 呼び出しで機械翻訳を簡単に実行

QnA Maker

情報から会話形式のナビゲーションしやすい回答を抽出

Language Understanding

ユーザーが入力したコマンドをアプリが理解できるようにします。

Immersive Reader

あらゆる年齢や能力のユーザーがテキストを読み理解できるようにサポート

Speech Services

音声テキスト変換、テキスト読み上げ、音声翻訳のための統合Speech Services

Speaker Recognition

音声を使用して個々の話者を識別および検証

Speech Translation

リアルタイムの音声翻訳をアプリに簡単に統合する

Speech to Text

音声をテキストに変換してより自然に対話する

Text to Speech

より自然でアクセシビリティの高いインターフェイスを実現

Content Moderator

画像、テキスト、ビデオを自動モデレート

Anomaly Detector

異常検出機能をアプリに簡単に追加します。

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