将原始文本转换
into 您可以信赖的主题.

一种不同的文本分析方法

文本分析是使用自然语言处理和机器学习将书面文本、调查回复、评论、转录、文档转化为洞察的过程：人们在说什么，他们对此的感受，以及频率有多高。研究人员、营销人员和运营团队多年来一直使用Leximancer、TextStat、Voyant Tools和R语言等免费工具来查找文本正文中的主题和词汇模式。

为什么免费的文本分析工具在遇到第一个真实数据集时就卡壳了

这些工具对单个文件的单次处理确实很有用。问题始于第二个数据集。每个数据集对您的要求都不同：导出CSV、学习查询语法、安装R包或在不是为了组合源而构建的浏览器工具中工作。它们都无法将一批调查回复与讨论同一事物的通话录音、访谈或评论连接起来。输出仅限于词频和主题聚类，没有关于表述方式的情感，也没有其他系统可以使用的结构化记录。

理解文本的内容，而不仅仅是文字

Speak AI 以研究主管的方式处理每个文档、转录和响应，但速度是机器级别的。文本以您的语言进行分析，支持 100 多种语言，主题、情感和关键词频率被提取到您的系统可以使用的结构化字段中。由于同一引擎也读取音频和视频，一份调查回应、一通支持电话和一份关于同一主题的录制访谈会汇聚到一个地方，而不是三个独立的工具。

随后问题开始出现。使用 AI Chat 跨整个文本库进行查询，使用团队曾经在 R 或笔记本中手工拼接的相同高质量提示工作流，现在在您的文档上本地运行，内置 ChatGPT、Claude 和 Gemini。

团队对文本数据提出的问题

• “本季度开放式调查回复中最常见的主题是什么？”
• “哪些评论涉及定价，客户具体说了什么？”
• “向我显示每条提及竞争对手名称的回复。”
• “哪些回应听起来很沮丧，与上个季度相比如何？”
• “总结本月所有支持工单中最常见的投诉。”

从文档文件夹到可制作图表的主题手册

结果是一个自动更新的主题手册，而不是一次性报告。重复出现的问题会自动浮现。主题频率和情感变得 可自定义和白标的仪表板，随时间追踪以便本季度的响应与上季度的进行比较，并可通过 Claude、ChatGPT 和 Cursor 进行查询 MCP server。一家法律智能公司将其运营商通话转录和案件文件通过此工作流处理,并 已处理 5,100+ 小时并节省了 $700K，规模之大是免费工具从未构建的。

由于文本很少独立存在，同一引擎根据相同标准对通话、会议和录音进行评分，将您的文档分析与 通话评分 和 辅导 覆盖您团队的每一次对话