Spremeni neurejeno besedilo v čisti, deljivi vpogledi.

Ne glede na to, ali želite opraviti spletno analizo čustev v besedilu, najti najboljšo brezplačno programsko opremo za rudarjenje besedila ali izvajati podatkovno rudarjenje na nestrukturiranih besedilnih podatkih, menimo, da je Speak odlična možnost za začetek vaše poti.

Najboljša orodja za analizo besedila so preprosta za uporabo in omogočajo analizo besedila, ne da bi morali opraviti brezplačen prenos programske opreme za rudarjenje besedila.

Preizkusite predstavitev naše programske opreme za besedilno rudarjenje kar na strani in si oglejte, kakšen rezultat lahko pričakujete pri analizi nestrukturiranih besedilnih podatkov.

Za začetek ni razlike med besedilnim rudarjenjem in analizo besedila, ki se pogosto uporabljata kot sopomenki za opis procesa zajemanja podatkov s pomočjo učenja statističnih vzorcev. Posledično lahko za opis tega procesa uporabite kateri koli od njiju, vendar bomo za naše razlage uporabili analizo besedila.

Ko gre za analizo besedila in analitiko besedila, je glavna razlika v tem, da se analiza besedila nanaša na kvalitativne rezultate, medtem ko je analitika besedila proces prepoznavanja trendov in statistike – tj. kvantitativnih rezultatov iz vaših besedilnih podatkov.

Pri strojnem učenju se s programsko opremo, ki v podatkih prepozna pomembne informacije, kot so imena, občutki in blagovne znamke, izvaja analiza besedila, s programsko opremo, ki prepozna vzorce in trende, povezane z besedilnimi podatki, pa se izvaja analiza besedila.

Analiza besedila = dekodiranje človeškega jezika; analiza besedila = iskanje statistično pomembnih vzorcev in trendov.

Moč strojnega učenja in umetne inteligence je v sposobnosti zbrati in analizirati ogromne količine podatkov v delčku časa, ki ga lahko obdela človek.

Tako lahko veliko hitreje eksperimentirate in odkrivate pomembna spoznanja, kar prinaša številne prednosti.

Uporaba umetne inteligence za analizo besedila je razširljiva

Z uporabo orodja za analizo besedila z umetno inteligenco lahko močno povečate količino zajetih in analiziranih informacij ter tako pospešite pridobivanje vpogleda. Pri številnih sistemih je to omejeno zgolj na pregledovanje besedilnih dokumentov, kot so e-poštna sporočila, pogovori s strankami, vstopnice za podporo in ankete, če jih naštejemo le nekaj. S platformo Speak pa lahko zaradi vgrajenega prepisovanja in poglobljenega iskanja analizirate besedilne podatke v zvočnih, video in besedilnih datotekah.

Ustvarjanje podatkovnih nizov in analiz po meri

Če delate z besediščem, specifičnim za določeno panogo, ali želite prepoznati nenavadne izraze ali teme, lahko naš sistem preprosto nastavite tako, da to stori namesto vas. Preprosto ustvarite kategorije po meri in jih napolnite z izrazi, ki jih želite prepoznati, naš sistem pa bo poskrbel za ostalo v vseh vaših medijskih datotekah.

Enostavno prepoznajte ključne informacije in spremenite namembnost zajete vsebine

Iskanje pomembnih informacij v medijskih datotekah je enostavno z dobrim orodjem za analizo besedila. To podjetjem ali ustvarjalcem omogoča, da svojo medijsko knjižnico uporabljajo kot shrambo idej, saj lahko ponovno odkrijejo in uporabijo že prej zajete informacije.

Dodajanje analize besedil in NLP v vaš tehnološki nabor je lahko neverjeten zagon za delo na področju poslovne inteligence in analize podatkov, ki ga opravljate za svoje podjetje. Ne glede na to, ali gre za API-je ali uporabniku prijazno programsko opremo, je mogoče zgraditi aplikacije za to v številnih različnih panogah, vključno z raziskavami, zdravstvom, filmsko produkcijo, trgovino na drobno in SAAS, če naštejemo le nekatere.

Nekateri primeri uporabe analize besedila vključujejo:

Izvajanje kvalitativnih raziskav
Kvalitativni raziskovalci lahko s pomočjo analize besedila prepoznajo pomembne ključne besede, teme in trende na podlagi svojih intervjujev. Tudi z analizo čustev vrstico za vrstico je mogoče vsak projekt ustrezno kodirati in na koncu dobiti končni rezultat, iz katerega je enostavno izluščiti vpoglede.

Glas stranke
Ugotavljanje občutkov strank o vašem izdelku in globlje razumevanje njihove interakcije z ekipo za podporo je sestavni del poslovne funkcije. Uspeh strank postaja samostojna disciplina, zato strokovnjaki iščejo načine za boljše razumevanje vseh jezikovnih podatkov, s katerimi se ukvarjajo njihove ekipe.

Upravljanje znanja
Neobičajen, vendar prav tako pomemben primer uporabe analize besedila in NLP je lahko upravljanje znanja in priklic. To velja zlasti za organizacije ali posameznike, ki analizirajo na stotine ur prepisov, intervjujev in drugih jezikovnih podatkov, da bi našli ustrezne informacije. S sistemom, kot je Speak, lahko zlahka najdete omembe tem in ključnih besed ter posebne dele različnih datotek, v katerih se pojavljajo. Vse to je mogoče doseči z analizo besedila in NLP ter z nekaj inženirske magije.

1. korak: Ustvarite svoj račun Speak
Ob prijavi na Speak pridobite 7-dnevni preizkus z brezplačnim prepisovanjem in analizo z umetno inteligenco.

Ustvari račun za začetek.

2. korak: Naložite svojo analizo besedila
Naložite besedilne dokumente ali prinesite prepise iz drugih orodij. Naložite lahko tudi zvok/videoposnetek in ga pretvorite v prepis.

Sprejeti formati besedila: Uvoz datotek TXT, Word Doc, PDF, CSV. (Podprti so tudi zvočni/video formati.)

3. korak: Analizirajte in izvozite
Zaženite pozive, izvlecite strukturirana polja in izvozite izhode za poročanje, kodiranje ali kvantitativno analizo.

4. korak: Organizirajte po projektu
Ustvarite mape za projekte/stranke in izvedite agregirano analizo na ravni map.

5. korak: Delite rezultate
Delite ugotovitve prek nadzorovanih knjižnic in dovoljenj pri sodelovanju z ekipami ali strankami.

Naložena besedila je mogoče hitro analizirati. Prepis zvoka/videa je vključen v preizkusne minute (30 minut za osebno e-pošto, 30 minut za službeno e-pošto). Uporaba analiz na podlagi pozivov se spremlja v vašem računu.