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SAS Contextual Analysis 將非結構化文字加以整理,獲取更多有關企業的見解

文件、客戶通訊和其他類型的非結構化資料會不斷堆積,很快就變成無法靠人工整理或檢閱的龐然大物。然而只要科技使用得宜,便可以將堆積的資訊變成值錢的金礦。

 

SAS Contextual Analysis 是先進的語言學解決方案,幫助您從非結構化文字中解析出重要的業務見解。它結合機器學習與主題專業知識,將本來可能隱藏在資料中的趨勢和主題揭露出來,好讓您更深入瞭解本身的業務。

 

雖然 SAS Contextual Analysis 採用先進技術,但是使用起來並不複雜。您不必建立分類法訓練語料庫,本軟體會幫您探索,自動找出作為起點的主題,而且會靈活變通。您可以改良機器產生的分類規則,讓規則更明確,從而解析出您需要的精準見解,創造更大的商業價值。

 

SAS Contextual Analysis 具有以下優點:

自然語言處理

人工檢閱文件不但耗時,發生錯誤也在所難免。資料導向的自然語言處理可省卻冗長乏味的人工定義。只要識別輸入資料來源,本解決方案便自動識別詞彙頻率計數、詞類、同義詞和詞幹。

 

探索各項主題以利初步開發分類法

要在多個文件之間準確找出其中心主題是高難度的人工任務 (若可能執行的話)。SAS Contextual Analysis 會自動執行這項工作,藉由機器學習和統計方法找出文件集的核心主題。

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產生可設定的規則以及改良語言脈絡

SAS Contextual Analysis 利用正在申請專利的演算法自動建立分類規則,簡化了定義布林規則的工作及分類法開發。只要規則建立完成,您便可以按照語義再行強化並用定義好的概念加以改良。

 

與 SAS® 直接整合

經由文字分析探索重要的業務見解不但本身有價值,也是進行深入分析的基礎。SAS Contextual Analysis 提供豐富的文字式結果並幫您準備好資料以利進一步探究,例如使用 SAS Visual Analytics。

未命名

 

SAS Contextual Analysis 的功能特色如下:

開發與部署引導式文字模式的單一系統

  • Ÿ  點選式單一 GUI 介面,用於自然語言處理以及:
    • 詞彙。
    • 主題探索。
    • 類別定義。
    • 概念指明。
    • 判別各文件的正負面情感。
  • Ÿ  專案開始時能夠匯入現有 SAS Content Categorization 分類法。
  • Ÿ  屬性面板上顯示建立文字模型每一步驟的詳細狀態、處理狀態以及訊息對話,有助於診斷出模型開發的問題 (例如文件集的文件數量不足,無法產生主題)。

 

文件分類的混合方法

  • Ÿ  自動化自然語言處理可識別詞彙 (可使用白名單和黑名單進行修改)、偵測同義詞、檢查拼字和搜尋詞幹(stem)。
  • ŸŸ  根據 SAS Text Miner 進行主題探索,自動產生分類法。
  • Ÿ  可選擇稍後使用某個資料來源,以利先建立分類法再套用至文件的語料庫。

 

自然語言處理

  • Ÿ  本軟體提供自然語言處理,包括下列自動化功能:
    • 剖析。
    • 單字分割或斷詞。
    • 詞類標註。
    • 同義詞偵測。
    • 拼字檢查。
    • 詞幹搜尋。
  • Ÿ  可以拖拉點選方式在「保留」和「捨棄」詞彙視窗中的母詞彙做調整。

 

產生可調整的分類規則

  • Ÿ  依據使用者給定的主題,自動產生初步類別規則定義。
  • Ÿ  能夠產生布林規則(Boolean rules)定義建立分類模型。

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