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自然語言作為人類交流工具的同時存儲著資料資訊,超過80%的資料資訊存儲在自由撰寫的文本中。發掘這些文本資料中的寶貴洞見需要先進的分析工具。
因為人類語言的多層次性與複雜性,準確高效挖掘分散在文本中的洞見絕非易事,自動文本分析將助您輕鬆完成任務。

文本分析的應用

事實挖掘

文檔編碼

文檔聚類

檔分類

情感分析

文本摘要

多語言分析

 

文本分析的應用

高品質地自動分析問卷調查

通過分析客服中心記錄識別主要的維修問題並生成報告

從事件報告分析中確定問題根源
從文獻中偵測生物標誌和視覺化其關聯性

從保險理賠記錄中預測最佳代位元求償潛力

 

事實挖掘

從海量文本資料中提取出並整理關鍵事實是一個文本分析的常見任務。 例如,公司從新聞流中提取有關競爭對手的相關資訊:其業務關係、技術、產品、收購預算、關鍵員工等等。製藥公司從患者的醫療記錄中挖掘描述該公司藥物的使用情況,包括適應症、劑量、持續用藥時間、用藥方式和可能的不良反應。 我們為您提供分析工具和解決方案。

文本挖掘

 

文檔編碼

在文本文檔中識別與一系列預定義類型相關的語言模式被稱為文檔編碼。此分析常被用於分析客服中心記錄、文本調查問卷等。我們提供語言、語義模式識別技術和機器學習技術的工具來自動將文檔編碼,並將使用不同詞語表達相同想法的文本記錄歸入同一類型。

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文檔聚類

在整理海量文檔集合但對目的文件毫無頭緒時,您要解決的首要任務是文檔聚類:將文檔根據其所屬的不同類型的主題進行粗略分類。我們結合潛在語義分析技術和其他先進技術來處理文檔聚類。

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文檔分類

文檔分類是根據文檔的內容主題來分類。某公司每天都收到數萬個客戶請求,需根據具體請求的主題將其發送給幾百位元服務代表中的某一位元來處理。因此需要自動檢測請求的主題,並根據服務代表的專長選擇最佳匹配人員。 我們提供最前沿的工具助您輕鬆分類檔。

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情緒分析

精確評估公眾對事件、品牌和產品的態度有助於企業做出明智的決定。 如果評論者明確表達他們對該主題的態度,那麼對文檔中的情緒分析則相對容易。 但是,如果評論者沒有明確用消極語氣的言語,例如酒店評論:他們的淋浴沒有熱水,那麼就需要一定的分析技術來對這種文檔情緒進行分類。 我們提供適用不同情況的情緒分析的工具和解決方案。

情緒分析

 

文本摘要

在閱讀整篇文檔之前先讀文檔摘要可以顯著提高分析師的工作效率。 傳統上,總結檔摘要的任務是由人類手動執行的。 然而,隨著需要分析的檔數量呈爆炸式增長,我們需要利用工具和解決方案來快速讀取所有文檔,捕獲最重要和最具信息量的句子,自動生成摘要。

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多語言分析

不同國家的人們需要對用本國語言儲存起來的文本進行分析。 Megaputer提供先進的自然語言處理(NLP)工具,能對16種語言進行原生文本分析。 如果您的目標是將所有不同語言的本文內容翻譯為同一語言的文本,然後運行分析,您可以嘗試機器翻譯(我們可以為您提供支持)。 但是,機器翻譯常常引入許多錯誤,特別是在翻譯亞洲語言的文檔時。 原始語言的原生NLP提供更為準確的分析。

POLYANALYST語言包

 

成效展示

n  方便實用,助您解決所有文本分析難題

n  通過尖端的NLP和語義分析獲取準確的結果

n  自動化,透明化

n  對多語言進行原生文本分析