Analiza tekstu

Usługa sztucznej inteligencji, która udostępnia szczegółowe informacje o tonacji, jednostkach, relacjach i kluczowych frazach w postaci tekstu bez struktury.

Wyodrębniaj szczegółowe informacje z tekstu

Wyodrębniaj szczegółowe informacje z tekstu bez struktury przy użyciu przetwarzania języka naturalnego (NLP, natural language processing) — nie jest wymagana wiedza dotycząca uczenia maszynowego. 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. Uzyskuj lepszy wgląd w opinie klientów dzięki analizie tonacji. 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 wykryj tonację dla określonych tematów dzięki funkcji wyszukiwania opinii.

Niezawodne wykrywanie języka

Oceniaj tekstowe dane wejściowe w różnych językach.

Elastyczne wdrożenia

Uruchamiaj analizę tekstu w dowolnym miejscu — w chmurze, w środowisku lokalnym lub na urządzeniach brzegowych w kontenerach.

Języki: English (ufność: 100%)
Kluczowe frazy: 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
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 [Organization]
Steakhouse [Location]
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]
email [Skill]
order@contososteakhouse.com [Email]
contososteakhouse [Organization]
Jednostki danych osobowych: Type: Organization
Value: Contoso

Type: DateTime
Value: last week

Type: Person
Value: John Doe

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": "c342a22b-55cc-4681-a021-6d91b95253d4",
        "detectedLanguage": {
          "name": "English",
          "iso6391Name": "en",
          "confidenceScore": 1.0
        }
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2021-01-05"
  },
  "keyPhrases": {
    "documents": [
      {
        "id": "c342a22b-55cc-4681-a021-6d91b95253d4",
        "keyPhrases": [
          "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"
        ]
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelversion": "2020-07-01"
  },
  "sentiment": {
    "documents": [
      {
        "id": "c342a22b-55cc-4681-a021-6d91b95253d4",
        "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": "c342a22b-55cc-4681-a021-6d91b95253d4",
        "entities": [
          {
            "text": "Contoso",
            "category": "Organization",
            "subcategory": null,
            "offset": 11,
            "length": 7,
            "confidencescore": 0.58
          },
          {
            "text": "Steakhouse",
            "category": "Location",
            "subcategory": null,
            "offset": 19,
            "length": 10,
            "confidencescore": 0.61
          },
          {
            "text": "NYC",
            "category": "Location",
            "subcategory": "GPE",
            "offset": 49,
            "length": 3,
            "confidencescore": 0.82
          },
          {
            "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": 0.81
          },
          {
            "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": "kitchen",
            "category": "Location",
            "subcategory": "Structural",
            "offset": 272,
            "length": 7,
            "confidencescore": 0.75
          },
          {
            "text": "Sirloin steak",
            "category": "Product",
            "subcategory": null,
            "offset": 346,
            "length": 13,
            "confidencescore": 0.91
          },
          {
            "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": "email",
            "category": "Skill",
            "subcategory": null,
            "offset": 530,
            "length": 5,
            "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"
  },
  "entityLinking": {
    "documents": [
      {
        "id": "c342a22b-55cc-4681-a021-6d91b95253d4",
        "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": "2020-02-01"
  },
  "entityPII": {
    "documents": [
      {
        "id": "c342a22b-55cc-4681-a021-6d91b95253d4",
        "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": "John Doe",
            "category": "Person",
            "subcategory": null,
            "offset": 222,
            "length": "8",
            "confidencescore": 0.98
          },
          {
            "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, data/godzina, cyfry i ponad 100 typów danych osobowych, w tym chronione informacje zdrowotne, przy użyciu rozpoznawania jednostek nazwanych.

Wyodrębnianie kluczowych fraz w tekście bez struktury

Szybko oceniaj i identyfikuj główne elementy w tekście bez struktury. Uzyskaj listę odpowiednich fraz, które najlepiej opisują tematy poszczególnych rekordów, przy użyciu funkcji wyodrębniania kluczowych fraz. Łatwo organizuj informacje, aby zrozumieć ważne tematy i trendy.

Lepsze zrozumienie odbioru klientów

Wykrywaj 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 usługi analizy tekstu na potrzeby organizacji opieki zdrowotnej w wersji zapoznawczej. Rozpoznawaj, klasyfikuj i określaj relacje między pojęciami medycznymi, takimi jak diagnostyka, objawy i dozowanie oraz częstotliwość przyjmowania leków.

Wykrywaj język tekstu

Oceniaj tekstowe dane wejściowe w różnych językach, wariantach i dialektach przy użyciu funkcji wykrywania języka.

Wdrażanie z dowolnego miejsca z chmury do brzegu

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

  • Płać wyłącznie za rzeczywiste użycie bez kosztów ponoszonych z góry.
  • Za funkcję analizy tekstu płacisz zgodnie z rzeczywistym użyciem na podstawie liczby transakcji.

Zasoby i dokumentacja dotycząca analizy tekstu

Rozpocznij korzystanie z zasobów szkoleniowych

Przeczytaj naszą dokumentacją

Weź udział w kursach Microsoft Learn

Zapoznaj się z popularnymi zasobami dla deweloperów

Zapoznaj się z naszymi przykładami kodu

Zobacz nasze łączniki usługi Power Automate

Obejrzyj nasze seminarium internetowe dotyczące analizy dla centrum telefonicznej obsługi klienta

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 wykrywa określone wzorce tekstowe i słowa kluczowe, aby oflagować zagrożenia zgodności.

KPMG

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.

Wilson Allen

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.

Royal IHC

LaLiga zwiększa zaangażowanie fanów

Organizacja LaLiga obsługuje setki milionów 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.

LaLiga

TIBCO umożliwia analizę głównej przyczyny na krawędzi

TIBCO używa narzędzia do wykrywania anomalii analizy tekstu do wykrywania i analizowania anomalii — nagłych zmian we wzorcach danych, odnajdywania głównych przyczyn i udostępniania sugerowanych akcji.

TIBCO

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.

Kotak

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, teraz 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 (S) i podlega tym samym kryteriom cenowym, co warstwa S.

Rozpoczynanie pracy z funkcją analizy tekstu