自然語言處理 NLP — 處理大量非結構化文本

NLP++為自然語言處理(natural language processing, NLP)雲端分析服務,讓機器可讀懂人類的語言並進行分析,透過網頁介面,提供服務給使用者進行文本分析。
日常中存在著大量非結構化文本資料,而人無法短時間內理解所有文本文意,但在機器的輔助下,不再對難處理的文本傷透腦筋,可節省人力與時間,透過機器自動萃取文本重點、關聯性、歸類、彙整等,達到解讀大量文本文意。
NLP++ 能幫我做到?

  客服資料:

快速解析客訴資料,擷取其中關鍵字詞,進行正負滿意度分析,掌握客戶需求。

  研究文本:

擷取內容關鍵字及人事時地物詞彙,彙整摘要段落,並訓練建立模型自動分類。

  市場調查:

針對開放性描述進行分群歸納,聚焦重要內容/關鍵字,探索內容描述之關聯

萃取功能

快速獲得重點內容

斷詞斷句

 解析非結構文件內容,萃取代表文件主題的,權威概念詞彙(Power Term)

重點摘要

針對文件內容與特徵進行篩選,精簡出重點句子(段落),產生摘要。

屬性詞彙

透過機器學習技術,針對非結構化文件內,既有特殊屬性的人事時地物詞彙進行擷取,建立特殊屬性模型。

情緒面向

特徵標記及語意感測,強化分析內容, 萃取情緒表現,可準確判斷內容情緒。

關聯分析

利用關聯技術分析內容,依據詞彙在文章內,一起出現的比例來計算關聯,尋找目標的失散詞文,以詞找詞、以文找文。

自動分群

利用非監督式學習,進行文本整理,讓雜亂文本同類聚合。無須事先定義分群規則,自動彙整內容特徵類似的資料,進行分群。

自動分類

透過機器學習演算法訓練文本,建立分類模型,後續新進的文件,便可藉由類別模型達到文件自動分類歸納的效果。

分析功能

類別辨識分析

彙整功能

快速獲得各類別重要資訊

本文詞彙特徵

詞彙加權探索特徵詞,快速得知各詞於文本之重要性,呈現相對重要的詞彙。

本文特徵

針對類別文本做個類別重點彙整,將各類別的權威詞、摘要句等重點呈現。

用最小的成本,做最多的事

自然語言雲端分析,最貼近人類思考的分析工具!

NLP++

雲端分析工具

功能

1. 萃取功能
2. 分析功能
3. 彙整功能

方便性

 文本輸出雲端處理,結果輸出可在雲端儲放7天,不需立即下載。

解析性

人的思考方式解析文本
萃取 關鍵資訊
分析 類別辨識
彙整 重要資訊

省時性

 時間就是金錢,透過NLP++能快速獲得文本重點資訊。