Text Analytics
構造化されていないテキスト内のセンチメント、エンティティ、キー フレーズなどの分析情報を得られる AI サービス
テキストからの分析情報の抽出
自然言語処理 (NLP) を使用して非構造化テキスト内の分析情報を検出できます。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。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。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 フレーズや人、場所、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。
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、保護された医療情報 (PHI) を含む 100 を超える種類の個人を特定できる情報 (PII) を検出して抽出できます。
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。意見マイニングを使用すると、製品やサービスの特定の属性など、テキスト内の顧客の特性を詳しく確認できます。
構造化されていない医療データを処理する
Text Analytics の医療向け機能 (ゲート パブリック プレビュー) を使用して、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引き出すことができます。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。
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。
ドキュメントおよびリソース
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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。
Wilson Allen は非構造化データから分析情報を見つける
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強力な 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。
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。
TIBCO が根本原因の分析をエッジで実現
TIBCO では、Text Analytics と Anomaly Detector を活用して、データ パターンの突然の変化などの異常を検知、分析し、根本原因を発見し、また推奨アクションを提供しています。
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
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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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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。
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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。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。