Análise de Texto

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Descubra insights em texto não estruturado usando o NLP (processamento de linguagem natural), sem necessidade de experiência com machine learning. Identifique frases-chave e entidades como pessoas, lugares e organizações para entender os tópicos e as tendências comuns. Classifique a terminologia médica usando modelos pré-treinados específicos de domínio. Obtenha uma compreensão mais profunda das opiniões dos clientes com a análise de sentimento. Avalie o texto em uma grande variedade de idiomas.

Saiba como extrair insights de dados médicos com a Análise de Texto para o setor de saúde

Extração de entidade ampla

Identifique conceitos importantes no texto, incluindo frases-chave e entidades nomeadas, como pessoas, lugares e organizações.

Análise avançada de sentimentos

Examine o que os clientes estão dizendo sobre sua marca e detecte sentimentos relacionados a tópicos específicos.

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Texto analisado
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Frases-chave:	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
Sentimento:	Documento MIXED 86% Positivo 0% Neutro 14% Negativo Frase 1 POSITIVE 99% Positivo 1% Neutro 0% Negativo Frase 2 POSITIVE 100% Positivo 0% Neutro 0% Negativo Frase 3 POSITIVE 100% Positivo 0% Neutro 0% Negativo Frase 4 POSITIVE 100% Positivo 0% Neutro 0% Negativo Frase 5 POSITIVE 100% Positivo 0% Neutro 0% Negativo Frase 6 NEUTRAL 0% Positivo 100% Neutro 0% Negativo Frase 7 NEGATIVE 0% Positivo 0% Neutro 100% Negativo Frase 8 POSITIVE 100% Positivo 0% Neutro 0% Negativo
Entidades nomeadas:	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]
Entidades PII:	Type: Person Value: John Doe Type: URL Value: www.contososteakhouse.com Type: Phone Number Value: 312-555-0176 Type: Email Value: order@contososteakhouse.com
Entidades vinculadas:	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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Identifique e categorize conceitos importantes

Classifique uma grande variedade de entidades em texto, como pessoas, lugares, organizações, data/hora e percentuais, usando o reconhecimento de entidade nomeada. Detecte e extraia mais de 100 tipos de PII (Informações de Identificação Pessoal), incluindo PHI (Informações de Integridade Protegidas), em documentos.

Extraia frases-chave em texto não estruturado

Avalie e identifique rapidamente os principais pontos em texto não estruturado. Obtenha uma lista de frases relevantes que descrevem melhor o assunto de cada registro usando a extração de frases-chave. Extraia e organize informações com facilidade para compreender tópicos e tendências importantes.

Compreenda melhor a percepção dos clientes

Detecte opiniões positivas e negativas em mídia social, análises de clientes e outras fontes para saber como é a receptividade de sua marca. Use a mineração de opinião para explorar a visão que os clientes têm de determinados aspectos, como atributos específicos de produtos ou serviços, no texto.

Processe dados médicos não estruturados

Extraia insights de documentos clínicos não estruturados, como atestados médicos, prontuários eletrônicos e formulários de internação de pacientes usando o recurso de saúde da Análise de Texto (versão prévia pública de entrada). Reconheça, classifique e determine relações entre conceitos médicos como diagnóstico, sintomas e dosagem e frequência de medicamentos.

Detecte o idioma de seu texto

Avalie entradas de texto em uma grande variedade de idiomas, variantes e dialetos usando o recurso de Detecção de Idioma.

Implante em qualquer lugar, da nuvem à borda

Execute a Análise de Texto onde quer que os dados estejam localizados. Crie aplicativos otimizados para funcionalidades de nuvem robustas e localidade de borda usando contêineres.

Privacidade e segurança abrangentes

Seus dados permanecem sendo seus. A Microsoft não usa o treinamento realizado em seu texto para aprimorar os modelos.
Escolha onde os Serviços Cognitivos processam seus dados com contêineres.
Com o suporte da infraestrutura do Azure, a Análise de Texto oferece segurança, disponibilidade, conformidade e capacidade de gerenciamento de nível empresarial.

Tenha o poder, o controle e a personalização de que você precisa com preços flexíveis

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Recursos da Análise de Texto

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Perguntas frequentes sobre Análise de Texto

A Análise de Texto detecta uma ampla gama de idiomas, variantes e dialetos. Para obter mais informações, confira a documentação sobre suporte a idiomas.
Não, os modelos são pré-treinados. As operações de pontuação, a extração de frases-chave e detecção de idioma estão disponíveis para os dados carregados. Para criar e hospedar modelos personalizados, explore o serviço de Reconhecimento vocal.
Sim. A análise de sentimentos e a extração de frases-chave estão disponíveis para um número seleto de idiomas, e você pode solicitar idiomas adicionais no Fórum da Análise de Texto.
A extração de frases-chave elimina palavras não essenciais e adjetivos independentes. Combinações de adjetivo-substantivo, como "vistas espetaculares" ou "clima enevoado" são retornadas em conjunto. Em geral, a saída consiste nos substantivos e nos objetos da frase e é listada em ordem de importância. A importância é medida pelo número de vezes que um determinado conceito é mencionado ou pela relação do elemento com outros elementos do texto.
Melhorias aos modelos e algoritmos serão anunciadas se a alteração for importante e adicionadas ao serviço se a atualização for secundária. Ao longo do tempo, você poderá descobrir que a mesma entrada de texto resulta em uma pontuação de sentimento ou saída de frases-chave diferente. Essa é uma consequência normal e intencional do uso de recursos de aprendizado de máquina gerenciados na nuvem.

Introdução à Análise de Texto

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