使用自然語言處理 (NLP) 取得文字中的見解
透過適用於語言的認知服務功能集所提供的文字分析功能，在不需任何機器學習專業知識的情況下，使用 NLP 在非結構化文字中挖掘見解。使用情感分析深入了解客戶的想法。識別關鍵片語和實體 (例如人物、地點和組織)，以了解共通的主題和趨勢。使用預先訓練之特定領域的模型來分類醫學術語。評估各種語言的文字。
廣泛實體辨識
確認文字中的重要概念，包含關鍵片語與具名實體，例如人員、活動與組織。
強大的情感分析
透過意見挖掘，了解客戶對您品牌的看法，並分析有關特定主題的情感。
文件摘要
擷取共同傳達文件內涵的句子。
處理醫療文字
擷取以非結構性醫療文字方式所儲存的見解，並以即時方式處理及進行批次分析。
識別重要概念並分類
使用具名實體辨識從文件中擷取各種預建實體的實體，例如人員、地點、組織、日期/時間、數字，以及超過 100 種類型的個人識別資訊 (PII)，包括受保護的健康資訊 (PHI)。
識別非結構化文字中的重點
快速評估及識別非結構化文字中的重點。使用關鍵片語擷取，取得最能描述詞彙片段的相關片語清單。或者使用擷取式摘要 (預覽)，識別出最能傳達文件主要概念的句子。
更準確地了解客戶的想法
分析社交媒體、客戶評論及其他來源中的正面和負面情感，以探知品牌的風評。使用意見挖掘，探索客戶對文字中產品或服務特定屬性的感受。
處理非結構化醫療資料
使用適用於健康情況的文字分析，從非結構化的臨床文件 (例如醫囑、電子醫療記錄及病患諮詢表單) 中擷取見解。辨識、分類及判斷醫療概念 (例如診斷、症狀，以及藥物的劑量與頻率) 之間的關聯性。
在資料上建立交談層
從半結構化和非結構化內容中，例如 URL、常見問題集、產品手冊、部落格、支援文件等，獲得問題的答案。
將您的工作流程自動化
使用您專屬領域的標籤，利用自訂文字分類功能對非結構化的文字及文件進行自動分類，藉以改善決策制定。
完整的隱私權與安全性
- 您的資料仍屬您所有。Microsoft 不會擅用對您文字執行的定型來改進模型。
- 選擇認知服務在哪裡使用容器處理您的資料。
- 文字分析由 Azure 基礎結構所支援，提供企業級安全性、可用性、合規性與管理性。
以彈性的定價，獲得您所需的功能、掌控度和自訂能力
- 根據交易數進行隨用隨付，無需預付費用。
受到各種規模公司的信任
Wilson Allen 從非結構化的資料中發現見解
Wilson Allen 建立了 AI 解決方案，協助世界各地的法律及專業服務事務所，在原先互不相通且非結構化的資料中，發現前所未有的見解。
文字分析 的常見問題集
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文字分析可偵測各種語言、變體和方言。如需詳細資訊，請參閱語言支援文件。
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關鍵片語擷取可排除不重要的字組和單獨的形容詞。形容詞與名詞詞組 (例如「壯觀的景象」或「多霧的天氣」) 會一起傳回。一般而言，輸出由句子的名詞和受詞組成，並依重要性的順序列出。重要性的測量依據為提到特定概念的次數，或文字中該項目與其他項目的關聯。
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如果模型和演算法的改進內容屬於大幅變更，則會特別宣布，若只是微幅更新，則會直接新增至服務。過了一段時間，您可能會發現輸入相同的文字後，會輸出不同的情感分數或關鍵片語。在雲端中使用受控機器學習資源會有這種結果是正常的，也是刻意這麼做的。
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是，您可以使用預覽版的分析作業，在同一個非同步呼叫中合併多個文字分析功能。此分析作業目前只以標準定價層提供，並遵循相同的定價準則。