Text Analytics

구조화되지 않은 텍스트에서 감정, 엔티티 및 핵심 구와 같은 인사이트를 파악하는 AI 서비스입니다.

텍스트에서 인사이트 추출

기계 학습 전문 지식이 필요 없이 자연어 처리(NLP)를 사용하여 구조화되지 않은 텍스트에서 인사이트를 찾습니다. 일반적인 토픽 및 추세를 해석하기 위해 사람, 장소 및 조직과 같은 핵심 구 및 엔터티를 식별합니다. 미리 학습된 도메인 특정 모델을 사용하여 의료 용어를 분류합니다. 감정 분석을 사용하여 고객 의견을 보다 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 다양한 언어의 텍스트를 평가합니다.

광범위한 엔터티 추출

핵심 구 및 명명된 엔터티(예: 사람, 장소, 조직)를 비롯한 텍스트의 중요한 개념을 식별합니다.

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브랜드에 대한 고객의 의견을 검토하고 특정 토픽에 대한 감정을 감지합니다.

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광범위한 언어로 텍스트 입력을 평가합니다.

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클라우드, 온-프레미스, 컨테이너 에지 등 어느 곳에서나 Text Analytics를 실행할 수 있습니다.

  1. 분석된 텍스트
  2. JSON
언어: English (신뢰도: 100%)
핵심 문구: 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
감정:
문서
MIXED
86%
긍정
0%
중립
14%
부정
문장 1
POSITIVE
99%
긍정
1%
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0%
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문장 2
POSITIVE
100%
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문장 3
POSITIVE
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문장 4
POSITIVE
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문장 5
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문장 6
NEUTRAL
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문장 7
NEGATIVE
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부정
문장 8
POSITIVE
100%
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0%
중립
0%
부정
명명된 엔터티: 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 엔터티: Type: Person
Value: John Doe

Type: URL
Value: www.contososteakhouse.com

Type: Phone Number
Value: 312-555-0176

Type: Email
Value: order@contososteakhouse.com

연결된 엔터티: 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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중요한 개념 식별 및 분류

명명된 엔터티 인식을 사용하여 사람들, 장소, 조직, 날짜/시간, 백분율 등의 텍스트에서 광범위한 엔터티를 분류합니다. 문서에서 PHI(민감한 건강 정보)를 비롯한 100개 이상의 PII(개인 식별 정보) 유형을 검색하고 추출합니다.

구조화되지 않은 텍스트에서 핵심 구 추출

구조화되지 않은 텍스트의 기본 요소를 빠르게 평가하고 식별합니다. 핵심 구 추출을 사용하여 각 레코드의 주제를 가장 잘 설명하는 관련 문구 목록을 가져옵니다. 정보를 쉽게 가져오고 구성하여 중요한 주제와 추세를 파악합니다.

고객 인식에 대한 이해 향상

소셜 미디어, 고객 리뷰 및 기타 원본에서 긍정적이고 부정적인 감정을 감지하여 브랜드의 상태를 진단합니다. 의견 마이닝을 사용하여 텍스트에서 제품 또는 서비스의 특정 특성과 같은 측면의 고객 인식을 살펴봅니다.

비정형 의료 데이터 처리

Text Analytics의 상태 기능(제어된 공개 미리 보기)을 사용하여 의사 메모, 전자 건강 기록, 환자 섭취 양식과 같은 비정형 임상 문서에서 정보를 추출합니다. 진단, 증상, 투여량, 약물 치료 빈도와 같은 의료 개념 간의 관계를 인식, 분류 및 결정합니다.

텍스트 언어 감지

언어 감지 기능을 사용하여 다양한 언어, 변형 및 방언으로 입력되는 텍스트를 평가합니다.

클라우드에서 에지에 이르기까지 어디서나 배포

데이터의 위치와 관계없이 Text Analytics를 실행합니다. 컨테이너를 사용하여 강력한 클라우드 기능과 에지 위치 모두에 최적화된 애플리케이션을 빌드합니다.

포괄적인 개인 정보 보호 및 보안

  • 사용자의 데이터는 그대로 유지됩니다. Microsoft는 사용자의 텍스트에 수행된 학습을 사용하여 모델을 개선하지 않습니다.
  • 컨테이너를 사용하여 데이터를 처리할 Cognitive Services 위치를 선택합니다.
  • Azure 인프라로 지원되는 Text Analytics는 엔터프라이즈급 보안, 가용성, 규정 준수 및 관리 효율성을 제공합니다.

유연한 가격으로 필요한 성능과 제어 및 사용자 지정 확보

  • 사전 투자 비용 없이 사용한 만큼만 요금 지불
  • Text Analytics를 사용하면 트랜잭션 수를 기준으로 종량제 요금을 지불할 수 있습니다.

Text Analytics 리소스

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KPMG의 사기 분석 간소화

KPMG는 금융 기관이 고객 위험 분석 솔루션을 사용하여 수백만 달러의 규정 준수 비용을 절감하는 데 도움을 주고 있습니다. 이 솔루션은 특정 텍스트 패턴 및 키워드를 검색하여 규정 준수 위험에 대해 플래그를 지정합니다.

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비구조적 데이터에서 인사이트를 발굴한 Wilson Allen

Wilson Allen은 전 세계 법률 및 전문 서비스 기업들이 이전에는 서로 분리되어 있던 비구조적 데이터에서 전례 없는 수준의 인사이트를 찾을 수 있도록 지원하는 강력한 AI 솔루션을 만들었습니다.

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Wilson Allen

IHC의 서비스 엔지니어 역량 강화

Royal IHC는 Azure Cognitive Search 및 Text Analytics를 사용하여 엔지니어가 서로 다른 원본에서 오랜 시간을 들여 수동으로 데이터 검색을 하는 부담을 줄였고, 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터에 대한 인사이트를 얻고 있습니다.

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Royal IHC

LaLiga의 팬 참여도 높이기

LaLiga는 Text Analytics를 사용하여 여러 언어로 들어오는 쿼리를 처리하고 사용자 의도를 확인하는 개인 디지털 도우미로 통해 전 세계 수백만 명의 팬을 거느리고 있습니다.

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LaLiga

에지에서 근본 원인 분석을 구현한 TIBCO

TIBCO는 Text Analytics 및 Anomaly Detector를 사용하여 데이터 패턴의 급격한 변화와 같은 변칙을 감지하고, 근본 원인을 알아내고, 권장 조치를 제안합니다.

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TIBCO

Kotak Mahindra Bank의 생산성 가속화

Kotak Asset Management는 챗봇에서 주관적인 라인, 고객 정보 및 메일 콘텐츠를 쉽게 분석하여 감정을 식별하고 최상의 다음 작업을 실행할 수 있도록 고객 서비스 관리를 혁신하고 있습니다.

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Kotak

Text Analytics에 대해 자주 묻는 질문

  • Text Analytics는 광범위한 언어, 변이형 및 사투리를 감지합니다. 자세한 내용은 언어 지원 설명서를 참조하세요.
  • 아니요. 모델은 미리 학습됩니다. 업로드된 데이터에 대해 사용 가능한 작업은 점수 매기기, 핵심 구 추출 및 언어 감지입니다. 사용자 지정 모델을 만들고 호스트하려면 Language Understanding 서비스를 살펴보세요.
  • 예. 감정 분석 및 핵심 구 추출에서 몇 가지 언어를 선택할 수 있고 Text Analytics 포럼에서 추가 언어를 요청할 수 있습니다.
  • 핵심 구 추출은 필수적이지 않은 단어와 독립 형용사를 제거합니다. “spectacular views” 또는 “foggy weather”와 같은 형용사-명사 조합은 함께 반환됩니다. 일반적으로 출력은 문장의 명사 및 목적어로 구성되어 있으며 중요도 순서로 나열됩니다. 중요도는 특정 개념이 언급되는 횟수 또는 해당 요소와 텍스트의 다른 요소 간 관계로 측정됩니다.
  • 변경이 대폭 진행될 경우 모델 및 알고리즘 개선 사항이 발표되고, 업데이트가 경미한 경우에는 서비스에 추가됩니다. 시간이 지남에 따라, 같은 텍스트를 입력해도 감정 점수가 다르거나 핵심 구 출력이 다르다는 것을 알 수 있습니다. 이러한 현상은 클라우드에서 관리되는 기계 학습 리소스를 사용하게 되기 때문에 발생합니다.

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