Анализ текста
Служба ИИ для интеллектуального анализа текста, которая извлекает данные о тональности, сущностях и отношениях, а также ключевые фразы из неструктурированного текста.
Извлечение аналитических сведений из текста
Извлекайте ценные сведения из неструктурированного текста с помощью обработки естественного языка, даже не имея опыта работы с машинным обучением. Получите более полное представление о мнениях клиентов с помощью анализа тональности. Определяйте ключевые фразы и сущности, такие как люди, места и организации, для выявления общих тем и тенденций. Классифицируйте медицинские термины с помощью предварительно обученных предметно-ориентированных моделей. Анализируйте текст на множестве языков.
Широкие возможности извлечения сущностей
Определяйте важные понятия в тексте, в том числе ключевые фразы и именованные сущности, такие как имена людей, а также названия мероприятий и организаций.
Эффективный анализ тональности
Узнайте, как относятся клиенты к вашей торговой марке, и определяйте тональность в тех или иных тематиках путем интеллектуального анализа мнений.
Надежное распознавание языка
Анализируйте вводимый текст на нескольких языках.
Гибкое развертывание
Запускайте службу "Анализ текста" где угодно — в облаке, локально или в контейнерах на периферии.
| Языки: | English (достоверность — 100%) |
|---|---|
| Ключевые фразы: | 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 |
| Тональность: |
Базы данных документов
MIXED
86%
Положительная
0%
Нейтральное выражение
14%
Отрицательная
Предложение 1
POSITIVE
99%
Положительная
1%
Нейтральное выражение
0%
Отрицательная
Предложение 2
POSITIVE
100%
Положительная
0%
Нейтральное выражение
0%
Отрицательная
Предложение 3
POSITIVE
100%
Положительная
0%
Нейтральное выражение
0%
Отрицательная
Предложение 4
POSITIVE
100%
Положительная
0%
Нейтральное выражение
0%
Отрицательная
Предложение 5
POSITIVE
100%
Положительная
0%
Нейтральное выражение
0%
Отрицательная
Предложение 6
NEUTRAL
0%
Положительная
100%
Нейтральное выражение
0%
Отрицательная
Предложение 7
NEGATIVE
0%
Положительная
0%
Нейтральное выражение
100%
Отрицательная
Предложение 8
POSITIVE
100%
Положительная
0%
Нейтральное выражение
0%
Отрицательная
|
| Именованные сущности: | 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] |
| Сущности персональных данных: |
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 |
| Связанные сущности: | 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": "0307fa7a-a4d0-40a9-a224-05c0e501aa8c",
"detectedLanguage": {
"name": "English",
"iso6391Name": "en",
"confidenceScore": 0.99
}
}
],
"errors": [],
"modelversion": "2021-01-05"
},
"keyPhrases": {
"documents": [
{
"id": "0307fa7a-a4d0-40a9-a224-05c0e501aa8c",
"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": "0307fa7a-a4d0-40a9-a224-05c0e501aa8c",
"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": "0307fa7a-a4d0-40a9-a224-05c0e501aa8c",
"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": "0307fa7a-a4d0-40a9-a224-05c0e501aa8c",
"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": "0307fa7a-a4d0-40a9-a224-05c0e501aa8c",
"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"
}
}
Определение и классификация важных понятий
Извлекайте из документов широкий спектр предварительно созданных сущностей, таких как имена людей, названия мест и организаций, дата и время, числа, а также более 100 типов личных сведений, включая защищенную медицинскую информацию, путем распознавания именованных сущностей.
Извлечение ключевых фраз в неструктурированном тексте
Быстро оценивайте и определяйте основные моменты в неструктурированном тексте. Получайте списки релевантных фраз, которые лучше всего описывают тему каждой записи, с помощью функции извлечения ключевых фраз. Легко упорядочивайте информацию для определения важных тем и тенденций.
Более полное представление о потребительском восприятии
Определяйте положительную и отрицательную тональность в публикациях из социальных сетей, отзывах клиентов и данных из других источников, чтобы составить картину отношения к вашему бренду. Интеллектуальный анализ мнений поможет определить восприятие клиентами определенных атрибутов товаров или услуг в тексте.
Обработка неструктурированных медицинских данных
Извлекайте аналитические сведения из неструктурированных клинических документов, таких как заметки врачей, электронные медицинские записи и формы опроса пациента при первом посещении, с помощью Анализа текста для сферы здравоохранения (предварительная версия). Распознавайте, классифицируйте и определяйте взаимосвязи между медицинскими понятиями, такими как диагноз, симптомы, дозировка и частота приема лекарственных средств.
Определение языка текста
Оценивайте вводимый текст на разнообразных языках, вариантах языков и диалектах, используя функцию распознавания языка.
Развертывание в любом месте — от облака до пограничной зоны
Используйте Анализ текста независимо от расположения данных. Создавайте приложения, оптимизированные как для надежных облачных возможностей, так и для пограничного размещения, с помощью контейнеров.
Комплексная конфиденциальность и безопасность
- Вы сохраняете полный контроль над данными. Корпорация Майкрософт не собирает данные в ходе обучения, выполняемого с использованием вашего текста для улучшения моделей.
- Вы можете выбирать, где службы Cognitive Services будут обрабатывать ваши данные, с помощью контейнеров.
- Основанная на инфраструктуре Azure служба "Анализ текста" обеспечивает защиту, доступность, соответствие требованиям и управление корпоративного уровня.
Необходимая мощность, контроль и настройка с гибкими ценами
- Платите только за то, что вы используете, без каких-либо предварительных расходов.
- Плата за API "Анализ текста" взимается по мере использования в зависимости от числа транзакций.
Ресурсы и документация по службе "Анализ текста"
Начало работы с ресурсами для обучения
Ознакомьтесь с популярными ресурсами для разработчиков
Нам доверяют компании всех размеров
Компания KPMG оптимизировала аналитику случаев мошенничества
Компания KPMG помогает финансовым учреждениям экономить миллионы долларов на обеспечении соответствия с помощью своего решения для анализа рисков клиентов. Решение позволяет выявлять шаблоны и ключевые слова, указывающие на риски соответствия, с помощью Анализа текста.
Wilson Allen находит способ анализа неструктурированных данных
Компания Wilson Allen создала мощное решение ИИ, которое может помочь фирмам, оказывающим юридические и другие профессиональные услуги, по всему миру выполнять анализ беспрецедентного уровня, используя данные, которые ранее были разрозненными и неструктурированными.
Компания IHC упростила работу специалистов обслуживания
Компания Royal IHC избавила своих специалистов от выполнения вручную трудоемких операций поиска данных в разрозненных источниках и предоставила им возможность получать ценные сведения из структурированных и неструктурированных данных с помощью Когнитивного поиска Azure и Анализа текста.
Ла Лига расширила возможности взаимодействия с фанатами
Ла Лига взаимодействует с миллионами фанатов по всему миру посредством цифрового помощника, используя Анализ текста для обработки входящих запросов и определения намерений пользователей на самых разных языках.
TIBCO реализует анализ первопричин в пограничной зоне
Компания TIBCO использует Анализ текста и Детектор аномалий для обнаружения и анализа аномалий (внезапных изменений в шаблонах данных), выявления их первопричин и указания рекомендуемых действий.
Банк Kotak Mahindra Bank повысил продуктивность
Компания Kotak Asset Management трансформировала управление обслуживанием клиентов, реализовав в чат-ботах возможность анализировать строку темы, сведения о клиенте и содержимое писем для определения тональности и активации оптимальных последующих действий.
Часто задаваемые вопросы о Анализ текста
-
Анализ текста распознает широкий спектр языков, их разновидностей и диалектов. Дополнительные сведения см. в документации по языковой поддержке.
-
Да. Функции анализа тональности и извлечения ключевых фраз доступны только для определенных языков. Их реализацию для дополнительных языков можно запросить нафоруме по Анализу текста.
-
Функция извлечения ключевых фраз исключает незначимые слова и отдельно стоящие прилагательные. Сочетания "прилагательное + существительное", например "великолепный вид " или "туманная погода" всегда возвращаются вместе. Обычно выходные данные содержат все подлежащие и дополнения, содержащиеся в предложении, которые приведены в порядке важности. Важность оценивается по количеству упоминаний определенных понятий или по связям между элементами в тексте.
-
Если усовершенствования моделей и алгоритмов существенны, мы объявляем о них. Если же они незначительны, мы незаметно интегрируем их в службу. Вполне вероятно, что через некоторое время для одного и того же текста будут возвращаться другая оценка тональности или другой список ключевых фраз. Это вполне нормальный и ожидаемый результат при использовании ресурсов управляемого машинного обучения в облаке.
-
Да, теперь с помощью операции анализа в предварительной версии можно объединить несколько функций Анализа текста в одном асинхронном вызове. Операция анализа сейчас доступна только в ценовой категории "Стандартный" (S) и соответствует критериям ценообразования категории S.
-
Да, с этим решением связаны следующие службы: