自然言語処理 (NLP) を使用してテキストから分析情報を得る
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、機械学習の専門知識を必要とせず、NLP 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、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。専門分野固有で事前トレーニング済みのモデルを使用して、医療用語を分類できます。さまざまな言語でテキストを評価します。
幅広いエンティティの認識
キー フレーズや人、イベント、組織などの固有表現など、テキストの中の重要な概念を識別できます。
強力な感情分析
お客様のブランドについての顧客の意見を調べ、オピニオン マイニングを通じて特定のトピックのセンチメントを分析できます。
ドキュメントの概要
ドキュメントの本質をまとめて伝える文を抽出できます。
医療用テキストの処理
非構造化医療用テキストに保存された分析情報を、リアルタイムおよびバッチで抽出および処理できます。
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、文書内の人、場所、組織、日付や時刻、数字、保護された医療情報 (PHI) を含む 100 種類以上の個人情報 (PII) など、事前に構築された幅広いエンティティを抽出できます。
非構造化テキストの要点を特定する
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、抽出による要約作成 (プレビュー) を使用して、ドキュメントの主要な概念を最も効果的に伝えている文章を特定できます。
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および否定的なセンチメントを分析して、お客様のブランドの動向を常に把握することができます。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確認できます。
構造化されていない医療データを処理する
医療向けテキスト分析機能を使用すると、医師のメモ、電子カルテ、患者の問診票などの構造化されていない臨床ドキュメントから分析情報を抽出することができます。診断、症状、投薬の用法や回数などの医学的概念間の関係を認識し、分類し、判断できます。
データに基づいて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、半構造化および非構造化コンテンツからの質問に対する回答を取得します。
ワークフローを自動化する
お客様のドメイン固有のラベルを使用して、非構造化テキストやドキュメントをカスタム テキスト分類で自動的に分類し、意思決定を向上させることができます。
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テキスト分析は、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
- 初期費用なしで、トランザクションの数に基づく従量課金制での支払いになります。
テキスト分析のリソースとドキュメント
学習リソースを使ってみる
広く使われている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、テキスト分析を使用して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ています。
Wilson Allen は非構造化データから分析情報を取得
Wilson Allen は、以前はサイロ化され構造化されていなかったデータから、これまでにないレベルの分析情報を見つけることができる AI ソリューションを、世界中の法律事務所やプロフェッショナル サービス会社に提供しています。
LaLiga がファン エンゲージメントを高める
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百万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。
カスタマー エクスペリエンスの向上
Progressive Insurance は、Azure AI を使ってチャットボットの行程をレベルアップし、カスタマー エクスペリエンスを向上させています。
Text Analytics に関してよく寄せられる質問
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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。
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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。
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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。
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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。これは、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。
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はい。分析操作 (プレビュー) を使用して、同じ非同期呼び出しで複数の Text Analytics 機能を組み合わせることができます。分析操作は、現在 Standard 価格レベルでのみ利用可能で、同じ価格基準が適用されます。
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はい。次のようなサービスや機能が関連しています。