ИТ Решение под задачи разработчикам приложений
ИТ Решение под корпоративный поиск, веб-сайты, блоги, электронную почту
ИТ Решение для управления информацией и информационными системами
Решение под корпоративные платформы видеоконференций и совместной работы
Решение для аналитики баз данных
ИТ Решение
для больших данных и платформ бизнес-аналитики подбор оборудования
Узнайте больше о программном обеспечении для анализа текста
>
Что вы должны знать о программном обеспечении для анализа текста
В эпоху цифровых преобразований предприятия начинают понимать необходимость понимать данные компании, как никогда раньше. За последние десять лет программное обеспечение для аналитики стало устойчивой инициативой почти для каждого ИТ-директора. Более поздний аспект аналитики и бизнес-аналитики — это необходимость понимать не только структурированные данные, но и неструктурированные данные. Это означает, что у вас есть возможность выполнять инициативы по добыче текста, внедряя программное обеспечение для анализа текста, чтобы в конечном итоге лучше понимать наборы текстовых данных. Возможность извлекать полезную информацию из числовых данных, размещенных в системах ERP, CRM или бухгалтерском программном обеспечении, — это одно, но способность понимать текстовые данные, анализ настроений и другие идеи из неструктурированных источников данных неоценима.
< p>Основные преимущества программного обеспечения для анализа текста
Быстрое понимание и извлечение анализа настроений, ключевых фраз, тем и других идей из неструктурированных текстовых данных
Объединение различных неструктурированных данных источники и визуализировать данные в легко понятной форме
Удалить действенные идеи из текста, которые могут повлиять на несколько областей бизнеса
Зачем использовать программное обеспечение для анализа текста ?
Причина использования программного обеспечения для анализа текста довольно проста — вам нужно проанализировать текст — но есть много причин, почему бизнес может захотеть работать м анализ и анализ текста. Все сводится к лучшему пониманию и использованию данных компании для воздействия на бизнес-процессы и итоги. Его следует использовать для повышения эффективности и производительности, а также для оптимизации процессов, которые могли бы работать лучше.
Понимание настроений клиентов —
предприятия всегда пытаются оценить удовлетворенность клиентов и анализ текста это простой способ сделать это. Существует множество различных источников текстовых данных, которые могут обеспечить настроение клиентов, таких как социальные сети, электронные письма от клиентов, телефонные транскрипты, отзывы клиентов и другие. Если компания может понять свои недостатки или отличить их от клиентов, они могут лучше поддерживать и управлять этими клиентами. В конечном итоге это может привести к увеличению дохода.
Понимание настроений сотрудников —
Подобно лучшему пониманию клиентов, предприятия могут повысить вовлеченность сотрудников и их удовлетворенность с помощью анализа текста. Хотя предприятия не обязательно следят за своими сотрудниками, они могут выяснить настроения и удовлетворенность сотрудников на основе опросов, электронных писем или телефонных разговоров. Это может помочь компаниям гарантировать, что они продвигают правильную корпоративную культуру и предоставляют здоровое и счастливое место для работы.
Easy Survey Analysis —
Текстовая аналитика очень часто используется, когда компании проводятся опросы. Эти опросы могут быть предназначены для клиентов или сотрудников, но могут также относиться к маркетинговым исследованиям. Возможность быстрого получения подробных аналитических данных из ответов на опросы может предоставить уникальную перспективу и понимание того, что компании могут быть не в состоянии получить с помощью вопросов с несколькими вариантами ответов.
Классификация документов —
Легко Вариант использования программного обеспечения для анализа текста — классификация документов. Предприятиям часто необходимо организовывать существующие документы — извлекая чувства и темы, можно упростить сбор документов.
Кто использует программное обеспечение для анализа текста?
Обычный пользователь текстового анализа — это одно и то же лицо кому поручено использовать решения для аналитики и бизнес-аналитики: аналитик данных или специалист по данным. Эти пользователи обучены разработке аналитических и машинных моделей обучения, используемых для извлечения полезных данных из данных. Исследователям данных также поручено извлекать бизнес-повествование из данных, и текстовые данные ничем не отличаются.
Некоторые другие потенциальные пользователи программного обеспечения для анализа текста — это менеджеры социальных сетей, ищущие идеи, менеджеры по продажам и обслуживанию клиентов, которым поручено понимание настроений клиентов или менеджеров по персоналу, заинтересованных в оценке удовлетворенности сотрудников. Однако большинству из этих конечных пользователей, скорее всего, понадобится помощь аналитика данных или ИТ-администратора.
Функции программного обеспечения для анализа текста
Существует ряд возможностей программного обеспечения для анализа текста, которые могут помочь пользователи извлекают критически важные для бизнеса данные из текстовых данных.
Идентификация языка —
Решения для анализа текста предоставляют пользователям возможность понять, на каком языке был написан текст. Это может быть полезным при определении того, откуда пришло сообщение в социальной сети или когда у компании есть офисы в нескольких странах.
Часть речевого тега —
. После определения языка программное обеспечение для анализа текста может пометить теги. каждое слово с частью речи, означающее, является ли слово существительным, глаголом, прилагательным и т. д.
Синтаксический анализ —
Синтаксический анализ — вер y похож на часть речевого тегирования, но вместо понимания каждого слова помогает понять, как было построено предложение и почему.
Распознавание сущностей —
Решения для анализа текста могут помочь определять не только части речи, но и реальные сущности. Например, часть речи может быть существительным, но текстовая аналитика сломается независимо от того, является ли это существительное человеком или местом.
Извлечение ключевой фразы —
Еще одна важная особенность интеллектуальный анализ текста и анализ текста — это извлечение ключевых фраз, которое позволяет пользователям определять шаблоны и темы в тексте. Эти инструменты могут извлекать эти общие темы для пользователя.
Анализ настроений —
Все эти функции в конечном итоге приводят к анализу настроений. Инструменты анализа текста могут предлагать оценки анализа настроений, определяя, является ли текст положительным, отрицательным, счастливым, грустным или нейтральным, среди многих других классификаций.
Тенденции, связанные с текстом Программное обеспечение для анализа
Основная тенденция, связанная с программным обеспечением для анализа текста, — это глубокое изучение, а точнее, обработка на естественном языке. Поскольку технология искусственного интеллекта продолжает развиваться, глубокое обучение и НЛП становятся более точными и эффективными при выполнении таких действий, как анализ текста. Это означает, что пользователям нужно меньше копаться в тексте, и вместо этого им дается понимание. Это чрезвычайно полезно, потому что, несмотря на всесторонние функции, которые предоставляет программное обеспечение для анализа текста, аналитикам по-прежнему необходимо копаться в данных и самим определять свои идеи. Следующий шаг, которому способствует НЛП, состоит в том, чтобы программное обеспечение предоставляло действенные идеи без необходимости копаться в текстовых данных.
потенциальные проблемы с программным обеспечением для анализа текста
Основная проблема с программным обеспечением для анализа текста заключается в том, что, несмотря на то, что инструмент извлекает информацию, окружающую текстовые данные, ему все равно нужно пройти лишнюю милю и определить, что на самом деле означают данные. Без контекста анализ настроений, маркировка фраз и извлечение тем или шаблонов из текста могут лишь очень сильно информировать пользователя. Аналитик должен будет интерпретировать эти данные и расшифровать их последствия для бизнеса. Это намного легче решить с помощью программного обеспечения для анализа текста из-за способности визуализировать данные организованно, но, тем не менее, требует интерпретации. Некоторые инструменты анализа текста могут предлагать определенный уровень прогнозной аналитики и предоставлять пользователям предложения или рекомендации, основанные на данных, но чаще всего требуется вмешательство человека.
Еще одна потенциальная проблема заключается в подготовке данных к быть проглоченным инструментом анализа текста. Данные должны храниться должным образом, будь то в базе данных или в хранилище данных, и может потребоваться IT или специальный администратор, чтобы гарантировать, что инструмент анализа текста может потреблять данные. Прелесть программного обеспечения для анализа текста заключается в том, что оно не всегда требует аккуратности структурированных данных. Неструктурированные данные не должны следовать столбцовому подходу, который часто требуется для структурированных данных.
Программное обеспечение и услуги, связанные с программным обеспечением для анализа текста
Существует ряд категорий аналитического программного обеспечения, которые относятся к анализу текста. Некоторые из них используются в сочетании с программным обеспечением для анализа текста, а другие используются для улучшения процессов интеллектуального анализа текста.
Обработка естественного языка (NLP) —
Алгоритмы обработки естественного языка являются формой машинного и глубокого обучения, которую можно внедрить в бизнес-приложения. Эти инструменты чаще всего используются разработчиками при создании приложений, требующих понимания текстовых данных или выполнения текстового анализа. Подобно программному обеспечению для анализа текста, алгоритмы НЛП могут помочь пользователям понять анализ настроений и частоту слов среди другой информации, окружающей текстовые данные. Решения НЛП, как и все технологии глубокого обучения, требуют больших наборов данных для обучения алгоритмов для точного понимания данных. В случае НЛП разработчикам необходимо предоставить алгоритмам большие неструктурированные наборы текстовых данных, чтобы они могли учиться и адаптироваться для наилучшего обеспечения желаемого результата.
Платформы бизнес-аналитики —
Шаблоны бизнес-аналитики — это традиционные инструменты, используемые для поиска полезных данных в бизнес-данных. Эти инструменты используются аналитиками данных и учеными для понимания данных компании. Эти инструменты, такие как инструменты анализа текста, обеспечивают функциональность визуализации данных, чтобы лучше видеть и понимать данные. Эти инструменты обычно ориентированы на извлечение информации из структурированных данных, однако некоторые из них могут обеспечить определенный уровень анализа неструктурированного текста.
Мониторинг социальных сетей —
Один из многих источников текстовых данных легко доступны в современном деловом мире через социальные сети. Компании постоянно пытаются оценить, что клиенты говорят о своих продуктах в социальных сетях, будь то Twitter, Facebook или любой другой выход. Чтобы лучше всего это сделать, менеджеры социальных сетей могут использовать мониторинг социальных сетей или программное обеспечение для анализа в социальных сетях , помогающее находить настроения в публикациях, в которых упоминается их бренд. Это может помочь им привлечь своих клиентов по прямому каналу, но, выполнив базовый уровень анализа текста, они смогут более точно реагировать.
Big Data Analytics —
, поскольку анализ текста требует анализа неструктурированных данных, есть некоторые совпадения с программным обеспечением для анализа больших данных , которое предоставляет функциональные возможности для анализа как структурированных и неструктурированные данные. Часто инструментам анализа больших данных также поручается анализ данных в реальном времени. Эти инструменты обычно подключаются к Hadoop или дистрибутиву Hadoop для облегчения приема данных.
Программное обеспечение для анализа текста, также называемое программным обеспечением для анализа текста или интеллектуального анализа текста, помогает пользователям получать представление как о структурированных, так и неструктурированных текстовых данных с использованием обработки естественного языка (NLP). Такие идеи включают в себя анализ настроений, ключевые фразы, язык, темы и шаблоны, а также сущности, среди других. Эти решения используют NLP и машинное обучение для извлечения различных идей и визуального представления данных для облегчения интерпретации.
Инструменты анализа текста могут использовать текстовые данные из различных источников, включая электронные письма, стенограммы телефонных звонков, опросы, отзывы клиентов и другие документы. Импортируя текстовые данные из этих разных источников, компании получают больше возможностей для понимания и анализа настроений клиентов или сотрудников, разумной классификации документов и улучшения письменного контента. Программное обеспечение для анализа текста может использоваться вместе с другими инструментами аналитики, включая анализ больших данных и платформы бизнес-аналитики .
Чтобы соответствовать категории «Анализ текста», продукт должен:
Импортировать текстовые данные из различных источников данных
Использовать обработку на естественном языке для извлечения идей. из текста, включая ключевые фразы, язык, настроения и другие шаблоны
Обеспечение визуализации для текстовых данных
«
технический подбор персонала
Вычислительные решения
для больших данных и платформ бизнес-аналитики
интеграция г маркетинг
Сетевое решение
для больших данных и платформ бизнес-аналитики
аудитам безопасности
Серверы для
бизнеса
юридического лица
стоимость
Серверная сборка для
внедрения ит
предприятия
конфигурация
Управляющие решения
для больших данных и платформ бизнес-аналитики
интеграция серверов
Серверный компьютер
как правильно собрать
Серверные системы для
обеспечения бесперебойной работы
завода
комплектация
Серверная рабочая станция для
автоматизации
ооо
подобрать
В зависимости от стоимости комплектации предусмотрены оптовые цены и скидки до 20%.
+7 495 9840690
Помощь
Скидки
Доставка 0р.