Metin Analizi

Yapılandırılmamış metinde yaklaşım, varlıklar ve anahtar ifadeler gibi içgörüleri ortaya çıkaran bir AI hizmeti

Metinden içgörü ayıklayın

Doğal dil işlemeyi (NLP) kullanarak yapılandırılmamış metinlerdeki içgörüleri keşfedin; makine öğrenmesi uzmanlığı gerekmiyor. Ortak konuları ve eğilimleri anlamak için kişiler, yerler ve kuruluşlar gibi anahtar ifadeleri ve varlıkları belirleyin. Alana özel, önceden eğitilmiş modelleri kullanarak medikal terminolojiyi sınıflandırın. Yaklaşım analiziyle müşterilerin fikirlerini daha derinden anlayın. Çok çeşitli dillerdeki metinleri değerlendirin.

Geniş varlık ayıklama

Metinde bulunan kişiler, yerler, kuruluşlar vb. anahtar ifadeler ve adlandırılmış varlıklar gibi önemli kavramları tanımlayın.

Güçlü duygu analizi

Müşterilerin markanız hakkında söylediklerini inceleyin ve belirli konular çerçevesinde yaklaşımı algılayın.

Güçlü dil algılama

Çok çeşitli dillerdeki metin girişlerini değerlendirin.

Esnek dağıtım

Metin Analizi hizmetini istediğiniz yerde, bulutta, şirket içi ortamınızda veya uç cihazlarda kapsayıcılarda çalıştırın.

Önemli kavramları tanımlayın ve kategorilere ayırın

Adlandırılmış varlık tanıma kullanarak metindeki kişiler, yerler, kuruluşlar, tarih/saat ve yüzdeler gibi çok çeşitli varlıkları sınıflandırın. Belgelerde, korunan sağlık bilgileri (PHI) dahil olmak üzere 100’den fazla kişisel olarak tanımlanabilir bilgiyi (PII) algılayın ve ayıklayın.

Yapılandırılmamış metinlerdeki anahtar ifadeleri ayıklayın

Yapılandırılmamış metinlerdeki ana noktaları hızla değerlendirin ve belirleyin. Anahtar ifade ayıklama kullanarak her kaydın konusunu en iyi açıklayan uygun ifadelerin listesini alın. Önemli konular ve eğilimleri anlatan bilgileri kolayca çekin ve düzenleyin.

Müşteri algısını daha iyi anlayın

Markanızın nabzını tutmak için sosyal medyada, müşteri incelemelerinde ve diğer kaynaklardaki olumlu ve olumsuz yaklaşımı algılayın. Ürünlerin ve hizmetlerin belirli öznitelikleri gibi, müşterilerin boyutları nasıl algıladığını keşfetmek için metinlerde fikir madenciliğini kullanın.

Yapılandırılmamış medikal verileri işleme

Metin Analizi’nin sağlık özelliğini (geçişli genel önizleme) kullanarak doktorların notları, elektronik sağlık kayıtları ve hasta kabul formları gibi yapılandırılmamış klinik belgelerden içgörüleri ayıklayın. Teşhis, semptomlar, dozaj ve ilaç sıklığı gibi medikal kavramlar arasındaki ilişkileri tanıyın, sınıflandırın ve belirleyin.

Metninizin dilini algılama

Dil algılama özelliğini kullanarak çeşitli dil ve diyalektlerdeki metin girişlerini değerlendirin.

Her yerde, buluttan uca dağıtma

Verileriniz bulunduğu her yer de Metin Analizi’ni çalıştırın. Kapsayıcıları kullanarak hem güçlü bulut özellikleri hem de uç yerel ortam için iyileştirilmiş uygulamalar oluşturun.

Kapsamlı gizlilik ve güvenlik

  • Verileriniz sizin kalır. Microsoft metinleriniz üzerinde gerçekleştirilen eğitimi modelleri geliştirmek için kullanmaz.
  • Kapsayıcılarla Bilişsel Hizmetler’in verilerinizi nerede işleyeceğini seçin.
  • Azure altyapısı ile desteklenen Metin Analizi kurumsal düzeyde güvenlik, kullanılabilirlik, uyumluluk ve yönetilebilirlik sunar.

İhtiyacınız olan gücü, kontrolü ve özelleştirmeyi esnek fiyatlandırmayla elde edin

  • Hiçbir ön maliyet olmadan, yalnızca kullandığınız kadar ödeyin.
  • Metin Analizi, işlem sayısına dayalı olarak kullandığınız kadar ücretlendirilir.

Belgeler ve kaynaklar

Kullanmaya başlayın

Read our documentation

Take the Microsoft Learn courses

Geliştirici kaynaklarını keşfedin

Check out our code samples

See our Power Automate connectors

Watch our call center analytics webinar

Tüm boyutlardaki şirketler tarafından güvenilir

KPMG sahtekarlık analizini kolaylaştırıyor

KPMG, belirli metin düzenlerini ve anahtar sözcükleri algılayıp uyumluluk risklerini işaretleyen Müşteri Risk Analizi çözümüyle finans kurumlarının uyumluluk maliyetlerinden milyonlarca dolar tasarruf etmesine yardımcı oluyor.

KPMG

Wilson Allen yapılandırılmamış verilerdeki içgörüleri ortaya çıkartıyor

Wilson Allen, dünyanın dört bir yanındaki hukuk ve profesyonel hizmet firmalarının, önceden yalıtılmış ve yapılandırılmamış veriler üzerinde benzeri görülmemiş düzeyde içgörü bulmalarına yardımcı olabilecek, güçlü bir yapay zeka çözümü oluşturdu.

Wilson Allen

IHC hizmet mühendislerini güçlendiriyor

Royal IHC mühendislerini dağınık kaynaklar üzerinde çok zaman alan el ile veri aramaları yapmaktan kurtarmak, ayrıca onlara yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileriyle ilgili içgörüler kazandırmak için Azure Bilişsel Arama ve Metin Analizi kullanıyor.

Royal IHC

LaLiga fan etkileşimini artırıyor

LaLiga gelen sorguları işlemek ve birden çok dilde kullanıcıların amaçlarını belirlemek için Metin Analizi kullanarak, kişisel dijital yardımcıyla dünyanın her yanından yüz milyonlarca fanın katılımını sağlıyor.

LaLiga

TIBCO, uçta kök neden analizi olanağı sağlıyor

TIBCO, anomalileri (veri desenlerindeki ani değişiklikleri) algılayıp analiz etmek, kök nedenleri keşfetmek için Metin Analizi ve Anomali Algılayıcısı’nı kullanır ve eylem önerileri sunar.

TIBCO

Kotak Mahindra Bank üretkenliğe hız kazandırıyor

Kotak Asset Management sohbet botlarının konu satırını, müşteri bilgilerini ve e-posta içeriğini kolayca analiz edip yaklaşımı belirlemesine ve bir sonraki en iyi eylemi tetiklemesine olanak tanıyarak müşteri hizmetleri yönetiminde dönüşüm yaratıyor.

Kotak

Metin Analizi hakkında sıkça sorulan sorular

  • Metin Analizi çok çeşitli dilleri, lehçe ve diyalektleri algılar. Daha fazla bilgi edinmek için dil desteği belgelerine bakın.
  • Hayır, modeller önceden eğitilir. Karşı yüklenen verilerde puanlama, anahtar ifade ayıklama ve dil algılama işlemleri kullanılabilir. Özel modeller oluşturmak ve barındırmak için Language Understanding hizmetini gözden geçirin.
  • Evet. Yaklaşım analizi ve anahtar ifade ayıklama belirli sayıda dilde sağlanır ve Metin Analizi Forumu’da ek diller için istekte bulunabilirsiniz.
  • Anahtar ifade ayıklama işlemi önemli olmayan sözcükleri ve tek başına sıfatları kaldırır. “Harika manzaralar” veya “sisli hava” gibi sıfat-isim bileşimleri birlikte döndürülür. Genel olarak çıkış tümcenin isimleriyle nesnelerinden oluşur ve önem sırasına göre listelenir. Önem derecesi belirli bir kavramdan kaç kez bahsedildiğine veya söz konusu öğenin metindeki diğer öğelerle ilişkisine göre ölçülür.
  • Büyük bir değişiklik söz konusuysa model ve algoritmalarda yapılan geliştirmeler duyurulur ve küçük bir güncelleştirme yapıldıysa hizmete eklenir. Zaman içinde aynı metin girişinin farklı yaklaşım puanı veya anahtar ifade çıkışıyla sonuçlandığını görebilirsiniz. Bu, bulutta yönetilen makine öğrenmesi kaynaklarını kullanmanın normal ve tasarıma uygun sonucudur.

Metin Analizi’ni kullanmaya başlayın