Tekstanalyser

En AI-tjeneste som avdekker innsikter som for eksempel følelse, enheter og nøkkelfraser i ustrukturert tekst

Trekk ut innsikt fra tekst

Oppdag innsikter i ustrukturert tekst ved å bruke behandling av naturlig språk (NLP) – ingen maskinlæringsekspertise er påkrevd. Identifiser nøkkelfraser og enheter som for eksempel folk, steder og organisasjoner for å forstå vanlige emner og trender. Klassifiser medisinsk terminologi ved å bruke domenespesifikke, forhåndstrente modeller. Få en dypere forståelse for kundemeninger med følelsesanalyse. Evaluer tekst i et stort spekter av språk.

Bred enhetsuttrekking

Identifiser viktige konsepter i teksten, inkludert nøkkelord og navngitte enheter som mennesker, steder og organisasjoner.

Effektiv sentimentanalyse

Undersøk hva kunder sier om ditt varemerke og oppdag følelser omkring spesifikke emner.

Robust deteksjon av språk

Evaluer inndatatekst i et stort spekter av språk.

Fleksibel distribusjon

Kjør tekstanalyse hvor som helst – i skyen, lokalt eller på kanten i containere.

Identifiser og kategoriser viktige konsepter

Klassifiser et bredt spekter av enheter i tekst, for eksempel personer, steder, organisasjoner, dato/klokkeslett og prosenter ved å bruke navngitt enhetsgjenkjenning. Finn og trekk ut mer enn 100 typer personlig identifiserbar informasjon (PII) i dokumenter, inkludert beskyttede helseopplysninger (PHI).

Trekk ut nøkkelfraser i ustrukturert tekst

Evaluer og identifiser raskt hovedpunktene i en ustrukturert tekst. Få en liste over relevante uttrykk som best beskriver emnet for hver registrering ved å bruke uttrekking av nøkkelfraser. Hent og organiser informasjon på en enkel måte for å gi mening til viktige temaer og trender.

Forstå kundeoppfatning bedre

Oppdag positiv og negativ følelse i sosiale medier, i tilbakemeldinger fra kunder og andre kilder for å føle pulsen på din merkevare. Bruk meningsutvinning for å utforske kundenes oppfatning av aspekter i tekst, som spesifikke produkt- eller tjenesteattributter.

Prosesser ustrukturerte medisinske data

Trekk ut innsikt fra ustrukturerte kliniske dokumenter, som legeattester, elektroniske helsekort og pasientinntaksskjemaer ved å bruke helsefunksjonen for tekstanalyse (sperret offentlig forhåndsversjon). Gjenkjenn, klassifiser og avgjør forhold mellom medisinske konsepter som diagnoser, symptomer og medisindose og -frekvens.

Gjenkjenn språk i teksten din

Evaluer inndatatekst i et stort spekter av språk, varianter og dialekter ved å bruke språkgjenkjennings-funksjonen.

Distribuer hvor som helst, fra skyen til kanten

Kjør tekstanalyse der hvor dataene dine befinner seg. Bygg programmer som er optimalisert for både robuste skyfunksjoner og kantplasseringer ved å bruke containere.

Omfattende personvern og sikkerhet

  • Dine data blir dine. Microsoft bruker ikke opplæringen som utføres på din tekst til å forbedre modellene.
  • Velg hvor kognitive tjenester prosesserer dine data med containere.
  • Tekstanalyse er støttet av Azure-infrastruktur og tilbyr derfor foretaksdimensjonert sikkerhet, tilgjengelighet, forskriftssamsvar og håndterbarhet.

Få kraften, kontrollen og tilpasningen du trenger, med fleksible priser

  • Betal bare for det du bruker – ingen forskuddskostnader.
  • Med tekstanalyse betaler du for forbruk basert på antall transaksjoner.

Dokumentasjon og ressurser

Kom i gang

Read our documentation

Take the Microsoft Learn courses

Utforsk utviklerressurser

Check out our code samples

See our Power Automate connectors

Watch our call center analytics webinar

Anerkjent av selskaper i alle størrelser

KPMG strømlinjeformer svindelanalyser

KPMG hjelper finansinstitusjoner med å spare millioner i samsvarskostnader med sin tilpassede risikoanalyseløsning som oppdager spesifikke testmønstre og nøkkelord for å flagge samsvarsrisiko.

KPMG

Wilson Allen låser opp innsikt fra ustrukturerte data

Wilson Allen opprettet en kraftig AI-løsning som kan hjelpe juridiske og profesjonelle tjenesteselskaper verden rundt med å finne enestående innsikt i det som før har vært adskilte og ustrukturerte data.

Wilson Allen

IHC styrker tjenesteingeniører

Royal IHC bruker kognitivt søk og tekstanalyse fra Azure for å lette ingeniørene for tidkrevende manuelle datasøk på tvers av atskilte kilder og gir dem innsikt i sine strukturerte og ustrukturerte data.

Royal IHC

LaLiga øker engasjementet fra tilhengerne

LaLiga engasjerer flere hunder millioner fans over hele verden med en personlig digital assistent ved å bruke tekstanalyse til å prosessere innkommende forespørsler og bestemme brukernes hensikter på flere språk.

LaLiga

TIBCO setter analyse av opprinnelig årsak på spissen

TIBCO bruker tekstanalyse og avviksdetektor til å oppdage og analysere avvik – som å oppdage plutselige endringer i datamønstre, finne rotårsaker og gi forslag til handlinger.

TIBCO

Kotak Mahindra Bank akselererer produktiviteten

Kotak aktivastyring transformerer administrasjon av kundeservice ved å gjøre chatboter i stand til å analyserer emnefelt, kundeinformasjon og e-postinnhold på en enkel måte slik at de kan identifisere stemningen og utløse den påfølgende beste handlingen.

Kotak

Vanlige spørsmål om Tekstanalyser

  • Tekstanalyse oppdager et stort spekter av språk, varianter og dialekter. Se språkstøttedokumentasjonen for mer informasjon.
  • Nei, modellene er ikke forhåndstrent. Scoring, uttrekking av nøkkelfraser og språkoppfatningsdrift er tilgjengelig for opplastede data. Utforsk Language Understanding-tjenesten for å lage og drifte tilpassede modeller.
  • Ja. Stemningsanalyse og uttrekking av nøkkelfraser er tilgjengelig for et velg antall språk, og du kan be om ytterligere språk i Tekstanalyseforumet.
  • Uttrekking av nøkkelfraser utelukker mindre viktige ord og frittstående adjektiver. Kombinasjoner av adjektiv-substantiv som for eksempel «fantastisk utsikt» eller «tåkete vær» returneres sammen. Generelt består resultatet av substantiver og objekter i setningen og listes opp etter viktighet. Viktighet måles ved antall ganger et spesielt tema nevnes eller forholdet mellom det elementet og et annet element i teksten.
  • Forbedringer av modeller og algoritmer kunngjøres hvis endringen er alvorlig og legges til tjenesten hvis oppdateringen er liten. Over tid kan du oppleve av samme inndatatekst resulterer i en ulik følelses-score eller nøkkelfraser. Dette er en normal og villet konsekvens av å bruke administrert maskinlæringsressurser i skyen.

Komme i gang med tekstanalyse