DeepNLP技術可協助企業對大量的非結構性文字資料做有效的處理並運用。
意藍資訊除了擁有十多年的中文語言處理經驗,我們持續地運用人工智慧演算法(Machine Learning) 進行語言模型的優化,自動擷取最新文章內重要的特徵或用語,計算其在詞句間的關聯性,歸類並彙整文件,提供企業與時俱進的語意分析技術。
DeepNLP技術可協助企業對大量的非結構性文字資料做有效的處理並運用。
意藍資訊除了擁有十多年的中文語言處理經驗,我們持續地運用人工智慧演算法(Machine Learning) 進行語言模型的優化,自動擷取最新文章內重要的特徵或用語,計算其在詞句間的關聯性,歸類並彙整文件,提供企業與時俱進的語意分析技術。
DeepNLP 語意分析平台分為 DeepNLP Text Miner 與 DeepNLP Classifier兩種功能規格,以貼近人類思考方式分析非結構化文字內容。此外,可結合龍捲風知識檢索引擎整合欲分析的非結構資料,再透過自然語意分析元件擷取其中具代表性的關鍵詞彙,分析資料內容的特徵與關聯性,並可做到情緒判斷、自動分類等進階應用,最後將運算後結果以圖形化呈現,協助用戶一目瞭然隱藏在巨量資料之中的重要訊息。
透過深度學習,機器自動分析非結構資料的文本內容,萃取出文章主題的權威概念(特徵)詞彙。
經AI學習的情緒模型,計算整篇文章之正負面與中立情緒分數,進而掌握該篇文章內容的語意情緒。
針對文本內容與特徵進行精簡,提取出重要句子(段落),自動擷取文本內容摘要。
將自動語意分析出的特徵詞,依屬性區分,例如:地址、姓名、組織等。
透過深度學習,機器自動分析非結構資料的文本內容,萃取出文章主題的權威概念(特徵)詞彙。
經AI學習的情緒模型,計算整篇文章之正負面與中立情緒分數,進而掌握該篇文章內容的語意情緒。
針對文本內容與特徵進行精簡,提取出重要句子(段落),自動擷取文本內容摘要。
將自動語意分析出的特徵詞,依屬性區分,例如:地址、姓名、組織等。
以語意技術分析各種偵查資料與檔案,擷取其中關鍵字詞,標記出人事時地物等資訊,並搭配視覺化工具呈現結果,協助相關人員以更直覺且更全面的角度分析案情。
針對網路上之人群瀏覽行為進行語意分析,分析其瀏覽過網站之內容,並進行興趣標記,進一步可分眾投放或推薦可能有興趣之商品或行銷內容,提升整體點擊率,進而提高轉換率。
針對民眾客訴或客戶的回饋進行語意分析,進行類型整並自動分派至各負責單位,進一步可自動計算其正負情緒分數,擷取其中關鍵字詞,協助相關人員評估狀況、擬定因應策略及應變措施。
針對民眾陳情案件進行語意分析,擷取其中關鍵字詞與人事時地物等資訊,並自動分派至承辦單位及彙整其中重要議題,更可對陳情案件與重要議題進行相關統計,以協助政府更快速處裡及擬定策略。
利用自然語意分析技術可取代人力進行自動分類,處裡非結構資料,並可依據文章內容延伸更多相關概念,豐富閱讀品質並提升使用者黏著度。
協助企業分析內部資料,依據其內容進行彙總與歸類,並產出摘要,建立專屬知識地圖。使用者能節省重複閱讀與閱讀錯誤內容之時間,並可延伸更多更完整內容,提升整體效率與做更全面之規劃。
以語意技術分析各種偵查資料與檔案,擷取其中關鍵字詞,標記出人事時地物等資訊,並搭配視覺化工具呈現結果,協助相關人員以更直覺且更全面的角度分析案情。
針對網路上之人群瀏覽行為進行語意分析,分析其瀏覽過網站之內容,並進行興趣標記,進一步可分眾投放或推薦可能有興趣之商品或行銷內容,提升整體點擊率,進而提高轉換率。
針對民眾客訴或客戶的回饋進行語意分析,進行類型整並自動分派至各負責單位,進一步可自動計算其正負情緒分數,擷取其中關鍵字詞,協助相關人員評估狀況、擬定因應策略及應變措施。
針對民眾陳情案件進行語意分析,擷取其中關鍵字詞與人事時地物等資訊,並自動分派至承辦單位及彙整其中重要議題,更可對陳情案件與重要議題進行相關統計,以協助政府更快速處裡及擬定策略。
利用自然語意分析技術可取代人力進行自動分類,處裡非結構資料,並可依據文章內容延伸更多相關概念,豐富閱讀品質並提升使用者黏著度。
協助企業分析內部資料,依據其內容進行彙總與歸類,並產出摘要,建立專屬知識地圖。使用者能節省重複閱讀與閱讀錯誤內容之時間,並可延伸更多更完整內容,提升整體效率與做更全面之規劃。
無須建立詞庫,自動分析非結構資料並擷取重點詞彙,完整掌握新詞
自動分析關聯,延伸更多相同概念之文件與內容,提供更完整之主題推薦
進行語意態度感測和分析文章正負情緒,並可彈性擴充其他語意維度
自動化的文章歸類,提升處理效率,有效減少人力成本
具備回饋學習能力,並可使用黑白名單修正結果,提高判斷準確度
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