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Análise de Texto

Um serviço de IA de extração de texto que desvenda informações como análise de sentimentos, entidades, relações e expressões-chave em texto não estruturado

Extraia informações do texto

Extraia informações em texto não estruturado com o processamento de linguagem natural (NLP) e sem precisar de conhecimentos de machine learning. Compreenda melhor as opiniões dos clientes com a análise de sentimentos. Identifique expressões-chave e entidades como pessoas, sítios e organizações para compreender tópicos comuns e tendências. Classifique terminologia médica utilizando modelos pré-preparados e específicos do domínio. Avalie o texto numa ampla gama de idiomas.

Ampla extração de propriedades

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

Análise de sentimentos avançada

Examine o que os clientes dizem da sua marca e analise os sentimentos relativos a certos tópicos através da extração de opiniões.

Perguntas e respostas

Obtenha respostas a perguntas a partir de conteúdo, como FAQ, manuais de produtos, blogues e políticas.

Processe texto médico

Extraia e processe análises em tempo real e em lote de informações armazenadas em texto médico não estruturado.

Idiomas: English (confiança: 100%)
Frases-chave: 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
Sentimento:
Documento
MIXED
86%
Positivo
0%
Neutro
14%
Negativo
Frase 1
POSITIVE
99%
Positivo
1%
Neutro
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Negativo
Frase 2
POSITIVE
100%
Positivo
0%
Neutro
0%
Negativo
Frase 3
POSITIVE
100%
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0%
Neutro
0%
Negativo
Frase 4
POSITIVE
100%
Positivo
0%
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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
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chief cook [PersonType]
owner [PersonType]
John Doe [Person]
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312-555-0176 [Phone Number]
order@contososteakhouse.com [Email]
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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

Entidades Ligadas: 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

Extraia um vasto leque de entidades pré-criadas, como pessoas, locais, organizações, datas/horas, números e mais de 100 tipos de PII (informação pessoal), incluindo PHI (informações de saúde protegidas), em documentos com o reconhecimento de entidades nomeadas.

Identifique as ideias principais em texto não estruturado

Avalie e identifique rapidamente as ideias principais em texto não estruturado. Obtenha uma lista de expressões relevantes que melhor descrevem uma passagem com a extração de expressões-chave. Também pode identificar as frases que melhor transmitem a ideia principal de um documento com o resumo extrativo (pré-visualização).

Compreenda melhor a perceção dos clientes

Analise sentimentos positivos e negativos em redes sociais, avaliações de clientes e outras fontes para ter uma noção do reconhecimento da sua marca. Utilize a extração de opiniões para explorar a perceção que os clientes têm quanto a atributos específicos de produtos ou serviços apresentados no texto.

Processar dados médicos não estruturados

Extraia informações de documentos clínicos não estruturados, como notas médicas, registos de saúde eletrónicos e formulários de admissão de pacientes, através da funcionalidade de saúde da Análise de Texto. Reconheça, classifique e determine relações entre conceitos médicos, como diagnóstico, sintomas, dosagem e frequência da medicação.

Crie uma camada conversacional sobre os seus dados

Obtenha respostas a perguntas a partir de conteúdo semiestruturado e não estruturado, como URLs, FAQ, manuais de produtos, blogues, documentos de suporte e muito mais.

Implemente em qualquer local, na cloud ou no edge

Execute a Análise de Texto onde quer que os seus dados estejam. Crie aplicações otimizadas tanto para capacidades de cloud robustas como para localidades no edge mediante a utilização de contentores.

Privacidade e segurança abrangente

  • Os seus dados permanecem seus. A Microsoft não utiliza as preparações feitas no seu texto para melhorar os modelos.
  • Escolha se os Serviços Cognitivos processam os seus dados com contentores.
  • Apoiada pela infraestrutura do Azure, a Análise de Texto oferece segurança, disponibilidade, conformidade e capacidade de gestão de nível empresarial.

Obtenha o poder, controlo e personalização de que necessita com preços flexíveis

  • Pague o que utiliza com base no número de transações, sem custos iniciais.

Recursos e documentação sobre a Análise de Texto

Comece a utilizar com os recursos de aprendizagem

Alvo da confiança de empresas de todas as dimensões

A KPMG uniformiza as análises a fraudes

A KPMG ajuda as instituições financeiras a poupar milhões em custos de conformidade com a sua solução Customer Risk Analytics, que utiliza a Análise de Texto para detetar padrões e palavras-chave para sinalizar riscos de conformidade.

KPMG

Wilson Allen desbloqueia informações de dados não estruturados

Wilson Allen criou uma poderosa solução de IA que pode ajudar as empresas de advogados e de serviços profissionais em todo o mundo a encontrar níveis sem precedentes de informações em dados anteriormente isolados e não estruturados.

Wilson Allen

A IHC capacita os engenheiros de manutenção

A Royal IHC utiliza o Azure Cognitive Search e a Análise de Texto para aliviar os engenheiros da tarefa de realizar pesquisas manuais e morosas em dados a partir de diferentes origens e para lhes dar informações baseadas nos dados estruturados e não estruturados.

Royal IHC

A LaLiga reforça o envolvimento com os fãs

A LaLiga interage com milhões de fãs em todo o mundo com um assistente digital pessoal e utiliza a Análise de Texto para processar as consultas recebidas e determinar a intenção dos utilizadores em vários idiomas.

LaLiga

A TIBCO traz a análise de causas raiz para a periferia

A TIBCO está a utilizar a Análise de Texto e o Detetor de Anomalias para detetar e analisar anomalias, como mudanças repentinas nos padrões de dados, deteção de causas raiz e recomendar ações sugeridas.

TIBCO

O Kotak Mahindra Bank acelera a produtividade

A Kotak Asset Management está a transformar a gestão de apoio ao cliente ao recorrer a chatbots para analisar facilmente a linha de assunto, as informações dos clientes e os conteúdos dos e-mails para identificar sentimentos e acionar a ação mais adequada.

Kotak

Perguntas mais frequentes sobre o Análise de Texto

  • A Análise de Texto deteta um grande número de idiomas, variantes e dialetos. Veja a documentação de suporte de idiomas para obter mais informações.
  • Sim. A análise de sentimentos e a extração de expressões-chave estão disponíveis para um determinado número de idiomas e pode pedir mais idiomas no Fórum da Análise de Texto.
  • A extração de expressões-chave elimina palavras não essenciais e adjetivos isolados. As combinações adjetivo-nome, como "vistas espetaculares" ou "tempo nublado", são devolvidas em conjunto. De um modo geral, a saída consiste em nomes e complementos da frase e é listada por ordem de importância. A importância é determinada pelo número de vezes que um determinado conceito é mencionado ou pela relação desse elemento com outros elementos do texto.
  • Os melhoramentos aos modelos e aos algoritmos são anunciados, se a alteração for significativa, e adicionados ao serviço, se a atualização for menor. Ao longo do tempo, pode reparar que a mesma entrada de texto resulta numa classificação de sentimento ou numa saída de expressão-chave diferente. Esta é uma consequência normal e intencional da utilização de recursos geridos de machine learning na cloud.
  • Sim, pode utilizar a operação de análise na pré-visualização para combinar mais de uma funcionalidade da Análise de Texto na mesma chamada assíncrona. Atualmente, a operação de análise só está disponível no escalão de preço Standard e segue os mesmos critérios de preço.

Introdução à Análise de Texto