Analiza tekstu
Usługa sztucznej inteligencji wyszukiwania tekstu, która udostępnia szczegółowe informacje o analizie tonacji, jednostkach, relacjach i kluczowych frazach w postaci tekstu bez struktury
Wyszukiwanie szczegółowych informacji w tekście
Wyszukuj szczegółowe informacje z tekstu bez struktury przy użyciu przetwarzania języka naturalnego (NLP, natural language processing) — nie jest wymagana wiedza dotycząca uczenia maszynowego. Uzyskuj lepszy wgląd w opinie klientów dzięki analizie tonacji. Identyfikuj kluczowe frazy i jednostki, takie jak osoby, miejsca i organizacje, aby poznać typowe tematy i trendy. Klasyfikuj terminologię medyczną przy użyciu specyficznych dla domeny wstępnie wytrenowanych modeli. Oceniaj tekst w różnych językach.
Szerokie wyodrębnianie jednostek
Identyfikuj ważne pojęcia w tekście, w tym kluczowe frazy i nazwane jednostki, takie jak osoby, wydarzenia oraz organizacje.
Zaawansowana analiza tonacji
Sprawdź, jakie zdanie mają klienci o Twojej marce, i przeanalizuj tonacje dla określonych tematów dzięki funkcji wyszukiwania opinii.
Odpowiadanie na pytania
Uzyskaj odpowiedzi na pytania z zawartości, takiej jak często zadawane pytania, podręczniki obsługi produktów, blogi i zasady.
Przetwarzanie tekstu medycznego
Wyodrębnianie i przetwarzanie analizy w czasie rzeczywistym i analizy wsadowej szczegółowych informacji przechowywanych w tekście medycznym bez struktury.
| Języki: | English (ufność: 100%) |
|---|---|
| Kluczowe frazy: | The Sirloin steak, Contoso Steakhouse, midtown NYC, dinner party, great menu, chief cook, John Doe, online menu, marvelous food, spot, owner, name, kitchen, dining, place, order, contososteakhouse, email, complaint |
| Opinia: |
Dokument
MIXED
86%
Pozytywna
0%
Obojętność
14%
Negatywna
Zdanie 1
POSITIVE
99%
Pozytywna
1%
Obojętność
0%
Negatywna
Zdanie 2
POSITIVE
100%
Pozytywna
0%
Obojętność
0%
Negatywna
Zdanie 3
POSITIVE
100%
Pozytywna
0%
Obojętność
0%
Negatywna
Zdanie 4
POSITIVE
100%
Pozytywna
0%
Obojętność
0%
Negatywna
Zdanie 5
POSITIVE
100%
Pozytywna
0%
Obojętność
0%
Negatywna
Zdanie 6
NEUTRAL
0%
Pozytywna
100%
Obojętność
0%
Negatywna
Zdanie 7
NEGATIVE
0%
Pozytywna
0%
Obojętność
100%
Negatywna
Zdanie 8
POSITIVE
100%
Pozytywna
0%
Obojętność
0%
Negatywna
|
| Nazwane jednostki: | Contoso Steakhouse [Location] midtown [Location-GPE] NYC [Location-GPE] last week [DateTime-DateRange] dinner party [Event] chief cook [PersonType] owner [PersonType] John Doe [Person] kitchen [Location-Structural] Sirloin steak [Product] www.contososteakhouse.com [URL] 312-555-0176 [Phone Number] order@contososteakhouse.com [Email] food [Product] |
| Jednostki danych osobowych: |
Type: Organization Value: Contoso Type: DateTime Value: last week Type: PersonType Value: chief cook Type: PersonType Value: owner Type: Person Value: John Doe Type: URL Value: www.contososteakhouse.com Type: Phone Number Value: 312-555-0176 Type: Email Value: order@contososteakhouse.com Type: Organization Value: contososteakhouse |
| Połączone jednostki: | 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! |
{
"languageDetection": {
"documents": [
{
"id": "71b25de6-9fae-4357-86fc-66804087becc",
"detectedLanguage": {
"name": "English",
"iso6391Name": "en",
"confidenceScore": 0.99
}
}
],
"errors": [],
"modelversion": "2021-01-05"
},
"keyPhrases": {
"documents": [
{
"id": "71b25de6-9fae-4357-86fc-66804087becc",
"keyPhrases": [
"The Sirloin steak",
"Contoso Steakhouse",
"midtown NYC",
"dinner party",
"great menu",
"chief cook",
"John Doe",
"online menu",
"marvelous food",
"spot",
"owner",
"name",
"kitchen",
"dining",
"place",
"order",
"contososteakhouse",
"email",
"complaint"
]
}
],
"errors": [],
"modelversion": "2021-06-01"
},
"sentiment": {
"documents": [
{
"id": "71b25de6-9fae-4357-86fc-66804087becc",
"sentiment": "mixed",
"confidenceScores": {
"positive": 0.86,
"neutral": 0.0,
"negative": 0.14
},
"sentences": [
{
"sentiment": "positive",
"confidenceScores": {
"positive": 0.99,
"neutral": 0.01,
"negative": 0.0
},
"offset": 0,
"length": 105
},
{
"sentiment": "positive",
"confidenceScores": {
"positive": 1.0,
"neutral": 0.0,
"negative": 0.0
},
"offset": 106,
"length": 55
},
{
"sentiment": "positive",
"confidenceScores": {
"positive": 1.0,
"neutral": 0.0,
"negative": 0.0
},
"offset": 162,
"length": 137
},
{
"sentiment": "positive",
"confidenceScores": {
"positive": 1.0,
"neutral": 0.0,
"negative": 0.0
},
"offset": 300,
"length": 41
},
{
"sentiment": "positive",
"confidenceScores": {
"positive": 1.0,
"neutral": 0.0,
"negative": 0.0
},
"offset": 342,
"length": 85
},
{
"sentiment": "neutral",
"confidenceScores": {
"positive": 0.0,
"neutral": 1.0,
"negative": 0.0
},
"offset": 428,
"length": 139
},
{
"sentiment": "negative",
"confidenceScores": {
"positive": 0.0,
"neutral": 0.0,
"negative": 1.0
},
"offset": 568,
"length": 62
},
{
"sentiment": "positive",
"confidenceScores": {
"positive": 1.0,
"neutral": 0.0,
"negative": 0.0
},
"offset": 631,
"length": 30
}
]
}
],
"errors": [],
"modelversion": "2020-04-01"
},
"entities": {
"documents": [
{
"id": "71b25de6-9fae-4357-86fc-66804087becc",
"entities": [
{
"text": "Contoso Steakhouse",
"category": "Location",
"subcategory": null,
"offset": 11,
"length": 18,
"confidencescore": 0.78
},
{
"text": "midtown",
"category": "Location",
"subcategory": "GPE",
"offset": 41,
"length": 7,
"confidencescore": 0.63
},
{
"text": "NYC",
"category": "Location",
"subcategory": "GPE",
"offset": 49,
"length": 3,
"confidencescore": 0.81
},
{
"text": "last week",
"category": "DateTime",
"subcategory": "DateRange",
"offset": 53,
"length": 9,
"confidencescore": 0.8
},
{
"text": "dinner party",
"category": "Event",
"subcategory": null,
"offset": 69,
"length": 12,
"confidencescore": 0.93
},
{
"text": "chief cook",
"category": "PersonType",
"subcategory": null,
"offset": 166,
"length": 10,
"confidencescore": 0.88
},
{
"text": "owner",
"category": "PersonType",
"subcategory": null,
"offset": 195,
"length": 5,
"confidencescore": 0.98
},
{
"text": "John Doe",
"category": "Person",
"subcategory": null,
"offset": 222,
"length": 8,
"confidencescore": 1.0
},
{
"text": "kitchen",
"category": "Location",
"subcategory": "Structural",
"offset": 272,
"length": 7,
"confidencescore": 0.95
},
{
"text": "Sirloin steak",
"category": "Product",
"subcategory": null,
"offset": 346,
"length": 13,
"confidencescore": 0.9
},
{
"text": "www.contososteakhouse.com",
"category": "URL",
"subcategory": null,
"offset": 477,
"length": 25,
"confidencescore": 0.8
},
{
"text": "312-555-0176",
"category": "Phone Number",
"subcategory": null,
"offset": 509,
"length": 12,
"confidencescore": 0.8
},
{
"text": "order@contososteakhouse.com",
"category": "Email",
"subcategory": null,
"offset": 539,
"length": 27,
"confidencescore": 0.8
},
{
"text": "food",
"category": "Product",
"subcategory": null,
"offset": 601,
"length": 4,
"confidencescore": 0.68
}
]
}
],
"errors": [],
"modelversion": "2021-06-01"
},
"entityLinking": {
"documents": [
{
"id": "71b25de6-9fae-4357-86fc-66804087becc",
"entities": [
{
"name": "Steakhouse",
"matches": [
{
"text": "Steakhouse",
"offset": 19,
"length": 10,
"score": 0.0
}
],
"language": "en",
"id": "Steakhouse",
"url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Steakhouse",
"datasource": "Wikipedia"
},
{
"name": "New York City",
"matches": [
{
"text": "NYC",
"offset": 49,
"length": 3,
"score": 0.0
}
],
"language": "en",
"id": "New York City",
"url": "https://en.wikipedia.org/wiki/New_York_City",
"datasource": "Wikipedia"
},
{
"name": "John Doe",
"matches": [
{
"text": "John Doe",
"offset": 222,
"length": 8,
"score": 0.0
}
],
"language": "en",
"id": "John Doe",
"url": "https://en.wikipedia.org/wiki/John_Doe",
"datasource": "Wikipedia"
},
{
"name": "Sirloin steak",
"matches": [
{
"text": "Sirloin steak",
"offset": 346,
"length": 13,
"score": 0.0
}
],
"language": "en",
"id": "Sirloin steak",
"url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Sirloin_steak",
"datasource": "Wikipedia"
}
]
}
],
"errors": [],
"modelversion": "2021-06-01"
},
"entityPII": {
"documents": [
{
"id": "71b25de6-9fae-4357-86fc-66804087becc",
"entities": [
{
"text": "Contoso",
"category": "Organization",
"subcategory": null,
"offset": 11,
"length": "7",
"confidencescore": 0.58
},
{
"text": "last week",
"category": "DateTime",
"subcategory": "DateRange",
"offset": 53,
"length": "9",
"confidencescore": 0.8
},
{
"text": "chief cook",
"category": "PersonType",
"subcategory": null,
"offset": 166,
"length": "10",
"confidencescore": 0.63
},
{
"text": "owner",
"category": "PersonType",
"subcategory": null,
"offset": 195,
"length": "5",
"confidencescore": 0.93
},
{
"text": "John Doe",
"category": "Person",
"subcategory": null,
"offset": 222,
"length": "8",
"confidencescore": 0.98
},
{
"text": "www.contososteakhouse.com",
"category": "URL",
"subcategory": null,
"offset": 477,
"length": "25",
"confidencescore": 0.8
},
{
"text": "312-555-0176",
"category": "Phone Number",
"subcategory": null,
"offset": 509,
"length": "12",
"confidencescore": 0.8
},
{
"text": "order@contososteakhouse.com",
"category": "Email",
"subcategory": null,
"offset": 539,
"length": "27",
"confidencescore": 0.8
},
{
"text": "contososteakhouse",
"category": "Organization",
"subcategory": null,
"offset": 545,
"length": "17",
"confidencescore": 0.45
}
]
}
],
"errors": [],
"modelversion": "2021-01-15"
}
}
Identyfikowanie i kategoryzowanie ważnych pojęć
Wyodrębnij w dokumentach szeroką gamę wstępnie utworzonych jednostek, takich jak osoby, miejsca, organizacje, daty/godziny, cyfry i ponad 100 typów danych osobowych, w tym chronione informacje zdrowotne, przy użyciu rozpoznawania jednostek nazwanych.
Identyfikowanie głównych wątków w tekście bez struktury
Szybko oceniaj i identyfikuj główne elementy w tekście bez struktury. Uzyskuj listę istotnych fraz, które najlepiej opisują ustęp tekstu, przy użyciu wyodrębniania kluczowych fraz. Możesz też identyfikować zdania, które najlepiej przekazują główną ideę dokumentu, przy użyciu podsumowywania ekstrakcyjnego (wersja zapoznawcza).
Lepsze zrozumienie odbioru klientów
Analizuj pozytywne i negatywne tonacje w mediach społecznościowych, recenzjach klientów i innych źródłach, aby móc reagować na sposób postrzegania marki. Korzystaj z funkcji wyszukiwania opinii, aby poznać postrzeganie w tekście określonych atrybutów produktów lub usług przez klientów.
Przetwarzaj dane medyczne bez struktury
Wyodrębniaj szczegółowe informacje z dokumentów medycznych bez struktury, takich jak notatki lekarzy, elektroniczna dokumentacja medyczna i formularze przyjmowania pacjentów, przy użyciu funkcji analizy tekstu z dziedziny opieki zdrowotnej. Rozpoznawaj, klasyfikuj i określaj relacje między pojęciami medycznymi, takimi jak diagnostyka, objawy i dozowanie oraz częstotliwość przyjmowania leków.
Tworzenie warstwy konwersacyjnej na podstawie danych
Uzyskaj odpowiedzi na pytania z częściowo ustrukturyzowanej i nieustrukturyzowanej zawartości, takiej jak adresy URL, często zadawane pytania, podręczniki obsługi produktów, blogi, dokumenty pomocy technicznej i inne.
Wdrażanie w dowolnym miejscu, w chmurze lub na urządzeniach brzegowych
Uruchamiaj funkcję analizy tekstu wszędzie tam, gdzie znajdują się Twoje dane. Twórz aplikacje, które są zoptymalizowane pod kątem zarówno niezawodnych funkcji chmury, jak i lokalnego charakteru urządzeń brzegowych, przy użyciu kontenerów.
Kompleksowa ochrona prywatności i zabezpieczenia
- Twoje dane pozostają Twoje. Firma Microsoft nie korzysta z trenowania wykonywanego na Twoim tekście w celu ulepszenia modeli.
- Wybierz, gdzie usługi Cognitive Services przetwarzają Twoje dane w kontenerach.
- Wspierana przez infrastrukturę platformy Azure, funkcja analizy tekstu oferuje zabezpieczenia, dostępność, zgodność i możliwość zarządzania klasy korporacyjnej.
Uzyskaj potrzebną Ci moc, kontrolę i dostosowania w elastycznych cenach
- Płacisz zgodnie z rzeczywistym użyciem na podstawie liczby transakcji, bez kosztów ponoszonych z góry.
Zasoby i dokumentacja dotycząca analizy tekstu
Rozpocznij korzystanie z zasobów szkoleniowych
Zapoznaj się z popularnymi zasobami dla deweloperów
Zaufanie firm każdej wielkości
KPMG upraszcza analizę oszustw
Firma KPMG pomaga instytucjom finansowym zaoszczędzić miliony dzięki obniżeniu kosztów związanych z zapewnieniem zgodności. Jej rozwiązanie do analizy ryzyka dotyczącego klientów używa funkcji analizy tekstu w celu wykrywania wzorców i słów kluczowych, aby oflagować zagrożenia zgodności.
Wilson Allen odblokowuje szczegółowe informacje ukryte w danych bez struktury
Wilson Allen utworzył zaawansowane rozwiązanie sztucznej inteligencji, które może ułatwić firmom świadczącym usługi prawne i specjalistyczne na całym świecie znalezienie niespotykanych poziomów wglądu w dane dotychczas rozdzielone i bez struktury.
IHC wspiera inżynierów ds. usług
Firma Royal IHC korzysta z usługi Azure Cognitive Search i funkcji analizy tekstu, aby usprawnić czasochłonną pracę inżynierów ręcznie wyszukujących dane w różnych źródłach i zapewnić im wgląd w szczegółowe dane, zarówno ustrukturyzowane, jak i bez struktury.
LaLiga zwiększa zaangażowanie fanów
Organizacja LaLiga obsługuje miliony fanów na całym świecie za pomocą osobistego asystenta cyfrowego. Korzysta on z funkcji analizy tekstu do przetwarzania nadsyłanych zapytań i określania intencji użytkowników w wielu językach.
TIBCO umożliwia analizę głównej przyczyny na krawędzi
TIBCO używa analizy tekstu oraz Narzędzia do wykrywania anomalii do wykrywania i analizowania anomalii, takich jak nagłe zmiany we wzorcach danych, odnajdywania głównych przyczyn i udostępniania sugerowanych akcji.
Kotak Mahindra Bank zwiększa produktywność
Dział zarządzania zasobami w firmie Kotak przekształca sposób zarządzania obsługą klientów, włączając w ten proces czatboty, które z łatwością analizują wiersz tematu, informacje o kliencie i treść wiadomości e-mail w celu zidentyfikowania tonacji i wyzwolenia następnej najlepszej akcji.
Często zadawane pytania na temat produktu Analiza tekstu
-
Funkcja analizy tekstu wykrywa szeroką gamę języków, wariantów i dialektów. Więcej informacji zawiera dokumentacja obsługi języków.
-
Tak. Analiza tonacji i wyodrębnianie kluczowych fraz są dostępne dla wybranej liczby języków. Możesz poprosić o dodatkowe języki na forum funkcji analizy tekstu.
-
Funkcja wyodrębniania kluczowych fraz eliminuje nieistotne słowa i autonomiczne przymiotniki. Kombinacje przymiotników i rzeczowników, takie jak „spektakularne widoki” czy „mglista pogoda”, są zwracane razem. Zasadniczo dane wyjściowe składają się z rzeczowników oraz obiektów zdania i są uporządkowane według ważności. Ważność jest mierzona według liczby przypadków, w których wymieniono konkretne pojęcie, lub według relacji elementu względem innych elementów w tekście.
-
Udoskonalenia modeli i algorytmów są ogłaszane, jeśli zmiana jest istotna, lub dodawane do usługi, jeśli aktualizacja jest niewielka. W miarę upływu czasu może się okazać, że te same dane wejściowe dają inne wyniki tonacji lub zwracają inne kluczowe frazy. Jest to normalne i celowe zachowanie będące konsekwencją korzystania z zarządzanych zasobów uczenia maszynowego w chmurze.
-
Tak, możesz użyć operacji analizy w wersji zapoznawczej w celu połączenia więcej niż jednej funkcji analizy tekstu w ramach tego samego wywołania asynchronicznego. Operacja analizy jest obecnie dostępna tylko w warstwie cenowej Standardowa i podlega tym samym kryteriom cenowym.