Dağınık metni şuna dönüştürün: Temiz, paylaşılabilir bilgiler.

İster çevrimiçi metin duygu analizi yapmaya, ister en iyi ücretsiz metin madenciliği yazılımını bulmaya veya yapılandırılmamış metin verileri üzerinde veri madenciliği yapmaya çalışıyor olun, Speak'in yolculuğunuza başlamak için harika bir seçenek olduğuna inanıyoruz.

En iyi metin analizi araçlarının kullanımı basittir ve bir metin madenciliği yazılımını ücretsiz olarak indirmek zorunda kalmadan metin analizi yapmanızı sağlar.

Yapılandırılmamış metin verilerini analiz ederken ne tür sonuçlar bekleyebileceğinizi görmek için metin madenciliği yazılımımızın demosunu hemen bu sayfada deneyin.

Öncelikle belirtmek gerekir ki, istatistiksel örüntü öğrenimi yoluyla veri toplama sürecini anlatmak için sıklıkla birbirinin yerine kullanılan metin madenciliği ve metin analizi arasında hiçbir fark yoktur. Dolayısıyla, bu süreci anlatmak için ikisini de kullanabilirsiniz, ancak biz açıklamalarımızda metin analizi terimini kullanacağız.

Metin analizi ile metin analitiği arasındaki temel fark, metin analizinin nitel sonuçlara, metin analitiğinin ise metin verilerinizden eğilimleri ve istatistikleri -yani nicel sonuçları- belirleme sürecine odaklanmasıdır.

Makine öğrenimi söz konusu olduğunda, verilerinizdeki isimler, duygular ve markalar gibi önemli bilgileri tanımlayan yazılımlar metin analizi yaparken, metin verileriyle ilgili kalıpları ve eğilimleri tanımlayan yazılımlar metin analitiği yapmaktadır.

Özetle: Metin analizi = insan dilinin çözümlenmesi; Metin analitiği = istatistiksel olarak anlamlı kalıpların ve eğilimlerin bulunması.

Makine öğrenimi ve yapay zekanın gücü, devasa veri miktarlarını bir insanın yapabileceğinden çok daha kısa sürede derleyip analiz edebilme yeteneğinde yatmaktadır.

Sonuç olarak, çok sayıda avantajla birlikte gelen önemli içgörüleri çok daha hızlı bir şekilde deneyebilir ve ortaya çıkarabilirsiniz.

Metin analizi için yapay zeka kullanımı ölçeklenebilir

Bir yapay zeka metin analiz aracı kullanmak, içgörü çıkarımını hızlandırmak için yapılabilecek bilgi yakalama ve analiz miktarını büyük ölçüde artırmanıza olanak tanır. Birçok sistemde bu, yalnızca e-postalar, müşteri sohbetleri, destek biletleri ve anketler gibi metin belgelerinin ayrıştırılmasıyla sınırlıdır. Ancak Speak platformu ile, dahili transkripsiyon ve derin arama özelliklerimiz sayesinde metin verilerinizi ses, video ve metin dosyaları üzerinden analiz edebilirsiniz.

Özel veri setleri ve analizler oluşturma

Sektöre özgü terminolojiyle çalışıyorsanız veya nadir kullanılan terimleri veya konuları belirlemek istiyorsanız, sistemimizi bunu sizin için yapacak şekilde kurmak çok kolay. Sadece özel kategoriler oluşturun ve bunları belirlemek istediğiniz terimlerle doldurun; sistemimiz gerisini tüm medya dosyalarınızda halledecektir.

Önemli bilgileri kolayca belirleyin ve yakalanan içeriği yeniden kullanın

Medya dosyalarınızdaki önemli bilgileri bulmak, iyi bir metin analizi aracıyla kolaylaşır. Bu, işletmelerin veya içerik oluşturucuların medya kütüphanelerini bir fikir kasası olarak kullanmalarına ve daha önce yakalanan bilgileri yeniden ortaya çıkarma ve yeniden kullanma becerisine sahip olmalarına olanak tanır.

Teknoloji altyapınıza metin analizi ve doğal dil işleme (NLP) eklemek, işletmeniz için yapılan iş zekası ve veri analizi çalışmalarına inanılmaz bir ivme kazandırabilir. API'ler veya kullanıcı dostu bir yazılım aracılığıyla olsun, araştırma, sağlık, film yapımı, perakende ve SaaS gibi birçok farklı sektörde bunun uygulamalarını geliştirmek mümkündür.

Metin analizinin uygulandığı bazı örnekler şunlardır:

Nitel araştırma yürütme
Nitel araştırmacılar, görüşmelerine dayanarak önemli anahtar kelimeleri, konuları ve eğilimleri belirlemek için metin analizini kullanabilirler. Satır satır duygu analiziyle birlikte, her projeyi buna göre kodlamak ve kolayca içgörüler çıkarılabilecek nihai bir sonuç elde etmek de mümkündür.

Müşterinin sesi
Müşterilerin ürününüz hakkında nasıl hissettiklerini belirlemek ve destek ekibinizle nasıl etkileşime girdiklerini daha iyi anlamak ayrılmaz bir iş işlevidir. Müşteri başarısının kendi disiplini olarak büyümesiyle birlikte, uygulayıcılar ekiplerinin birlikte çalışmak zorunda olduğu tüm dil verilerini daha iyi anlamanın yollarını arıyor.

Bilgi yönetimi
Metin analizi ve NLP'nin yaygın olmayan ancak aynı derecede önemli bir kullanım alanı da bilgi yönetimi ve geri çağırma olabilir. Bu, özellikle ilgili bilgileri bulmak için yüzlerce saatlik transkriptleri, röportajları ve diğer dil verilerini ayrıştıran kuruluşlar veya bireyler için geçerlidir. Speak gibi bir sistemle, konulardan ve anahtar kelimelerden bahsedenleri ve bunların göründüğü farklı dosyaların belirli bölümlerini kolayca bulabilirsiniz. Tüm bunlar metin analizi ve NLP yoluyla ve biraz da mühendislik sihriyle gerçekleştirilir.

Adım 1: Speak hesabınızı oluşturun
Speak'e kaydolduğunuzda, ücretsiz transkripsiyon ve yapay zeka analizi içeren 7 günlük deneme sürümünden yararlanın.

Bir hesap oluşturun başlamak için.

Adım 2: Metin analizini yükleyin
Metin belgelerini yükleyin veya diğer araçlardan transkriptleri getirin. Ayrıca ses/video dosyaları yükleyip transkripte dönüştürebilirsiniz.

Kabul edilen metin formatları: TXT, Word belgesi, PDF, CSV içe aktarma. (Ses/video formatları da desteklenmektedir.)

3. Adım: Analiz ve dışa aktarma
Komut istemlerini çalıştırın, yapılandırılmış alanları çıkarın ve raporlama, kodlama veya nicel analiz için çıktıları dışa aktarın.

Adım 4: Projeye göre düzenleme
Projeler/müşteriler için klasörler oluşturun ve klasör düzeyinde toplu analizler gerçekleştirin.

Adım 5: Sonuçları paylaşın
Ekipler veya müşterilerle işbirliği yaparken bulguları kontrollü kütüphaneler ve izinler aracılığıyla paylaşın.

Yüklenen metinler hızlıca analiz edilebilir. Ses/video transkripsiyonu deneme süresine dahildir (30 dakika kişisel e-posta, 30 dakika iş e-postası). İstek tabanlı analiz kullanımınız hesabınızda takip edilir.