Анализ текста
Набор функций из Cognitive Services для обработки языка, которые позволяют извлекать, классифицировать и распознавать текст в документах
Получение ценных сведений из текста путем обработки естественного языка (NLP)
Извлекайте аналитические сведения из неструктурированного текста путем обработки естественного языка. Для этого вам не требуется опыт работы с машинным обучением — используйте Анализ текста. Это набор функций для обработки языка, предоставляемый Cognitive Services. 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 распознавания 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.
Уплотнение документов
Извлекайте предложения, которые описывают суть документа.
Обработка медицинских текстов
Извлекайте и обрабатывайте данные в реальном времени и выполняйте пакетный анализ сведений, хранящихся в неструктурированных медицинских текстах.
| Языки: | English (достоверность — 100%) |
|---|---|
| Ключевые фразы: | 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 |
| 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 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 [PhoneNumber] order@contososteakhouse.com [Email] food [Product] |
| Сущности персональных данных: |
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: PhoneNumber 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": "a4c8bd6c-dd65-4da5-831c-af382a389590",
"detectedLanguage": {
"name": "English",
"iso6391Name": "en",
"confidenceScore": 0.99
}
}
],
"errors": [],
"modelversion": "2021-01-05"
},
"keyPhrases": {
"documents": [
{
"id": "a4c8bd6c-dd65-4da5-831c-af382a389590",
"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": "a4c8bd6c-dd65-4da5-831c-af382a389590",
"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": "a4c8bd6c-dd65-4da5-831c-af382a389590",
"entities": [
{
"text": "Contoso Steakhouse",
"category": "Location",
"subcategory": null,
"offset": 11,
"length": 18,
"confidencescore": 0.68
},
{
"text": "midtown",
"category": "Location",
"subcategory": "GPE",
"offset": 41,
"length": 7,
"confidencescore": 0.57
},
{
"text": "NYC",
"category": "Location",
"subcategory": "GPE",
"offset": 49,
"length": 3,
"confidencescore": 0.7
},
{
"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": 0.86
},
{
"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": 0.85
},
{
"text": "www.contososteakhouse.com",
"category": "URL",
"subcategory": null,
"offset": 477,
"length": 25,
"confidencescore": 0.8
},
{
"text": "312-555-0176",
"category": "PhoneNumber",
"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": 0.71
}
]
}
],
"errors": [],
"modelversion": "2021-06-01"
},
"entityLinking": {
"documents": [
{
"id": "a4c8bd6c-dd65-4da5-831c-af382a389590",
"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": "a4c8bd6c-dd65-4da5-831c-af382a389590",
"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": 0.64
},
{
"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": "PhoneNumber",
"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": 0.46
}
]
}
],
"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.
Определяйте основные моменты в неструктурированном тексте
Быстро оценивайте и определяйте основные моменты в неструктурированном тексте. Получайте списки релевантных фраз, которые лучше всего описывают отрывок текста, с помощью функции извлечения ключевых фраз. Или определяйте предложения, которые полнее всего передают основную идею документа, с помощью квазиреферирования (предварительная версия).
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. Распознавайте, классифицируйте и определяйте взаимосвязи между медицинскими понятиями, такими как диагноз, симптомы, дозировка и частота приема лекарственных средств.
Создайте слой для беседы на основе своих данных
Получите ответы на вопросы из частично структурированного и неструктурированного содержимого, в частности с URL-адресов, из часто задаваемых вопросы, руководств по продукции, блогов, документов службы поддержки и т. п.
Автоматизация рабочего процесса
Автоматически классифицируйте неструктурированный текст и документы с помощью пользовательской классификации текста, используя метки предметных областей для улучшенного принятия решений.
Комплексная конфиденциальность и безопасность
- Вы сохраняете полный контроль над данными. Майкрософт не использует результаты обучения, выполненного для 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
- Pay as you go based on the number of transactions, with no upfront costs.
Ресурсы и документация по Анализу 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.
Компания Wilson Allen получает ценные сведения на основе неструктурированных данных
Компания Wilson Allen создала решение ИИ, которое помогает фирмам, оказывающим юридические и другие профессиональные услуги, выполнять анализ беспрецедентного уровня, используя данные, которые ранее были разрозненными и неструктурированными.
Компания, предоставляющая услуги здравоохранения, улучшила уход за пациентами
Компания Kepro улучшила процесс лечения пациентов с помощью точных и актуальных данных, полученных благодаря Анализу текста для сферы здравоохранения.
Компания LaLiga улучшила вовлеченность болельщиков
Ла Лига взаимодействует с миллионами фанатов по всему миру посредством личного цифрового помощника, используя Анализ текста для обработки входящих запросов и определения намерений пользователей на разных языках.
Повышение качества взаимодействия с клиентами
Компания Progressive Insurance улучшила работу своего чат-бота и взаимодействие с клиентами с помощью ИИ Azure.
Text Request получает возможность распознавать тональность в большом масштабе
Поставщик программного обеспечения учел пожелания клиентов с помощью анализа тональности и улучшил организацию продаж.
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 существительные 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, 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" и соответствует критериям ценообразования этой категории.
-
Да, с этим решением связаны следующие службы и функции: