Els sistemes de text analytics t’ajuden a trobar informació de qualitat als textos. S’estima que el 80% de la informació rellevant per a una empresa ve d’algun tipus de dades no estructurades que estan formades, en gran part, per text. Per exemple, podem trobar informació rellevant a e-mails, informes i, fins i tot, articles a les xarxes socials.
Hi ha molta informació de valor amagada en aquestes dades no estructurades, però sense les eines tècniques per organitzar les dades d’alguna manera pot ser molt difícil trobar-la.
Aquí apareix text analytics. Aquests programes ajuden a analitzar les dades basades en text i organitzar-les d’una manera que permeti entendre el que tenen a dir. Hi ha molts sistemes de text analytics, però no tots estan al mateix nivell. No tots ofereixen les mateixes característiques i opcions. Altres proporcionen eines potents, però encara tenen molt de camí per recórrer. Hi ha més sistemes bons, però que pot ser que no satisfacin les teves necessitats empresarials.
Per això hem seleccionat els 8 millors sistemes de text analytics que poden ajudar-te a aconseguir la informació que necessites de les teves dades no estructurades.
SAS és una eina de software que té com a objectiu extreure coneixement útil de les dades no estructurades, especialment contingut en línia, des de llibres a formularis per a comentar. Com que aquest software també ofereix la capacitat de guiar el procés de machine learning, pots reduir automàticament els temes i normes generats. També pots veure com canvien les normes a través del temps i d’aquesta manera refinar l’enfocament per aconseguir millors resultats.
QDA Miner disposa de diverses habilitats per analitzar dades qualitatives. Per analitzar textos, el programa utilitza el mòdul WordStat. El mòdul està dissenyat per analitzar contingut, text i sentiment i pot utilitzar-se per analitzar pàgines web i xarxes socials, així com per a business intelligence. Hi ha algunes eines de visualització que ajuden a interpretar millor els resultats del programa. L’anàlisi de correspondència de WordStat ajuda al programa a identificar conceptes i categories al teu text.
Cognitive Services ofereix un conjunt robust d’eines d’intel·ligència artificial que ajuden a crear apps intel·ligents amb interacció natural i contextual. No és estrictament un programa d’anàlisi de text, sinó que incorpora elements d’anàlisi de text en la seva manera d’analitzar discursos i llenguatge. Un d’aquests és el servei intel·ligent d’enteniment de llenguatge, que està dissenyat per ajudar a bots i aplicacions a entendre l’input humà i a comunicar-se amb les persones en llenguatge natural.
La seguretat és una de les principals preocupacions per a les empreses que tracten grans quantitats de dades i l’eina de Rocket ho té en compte per a la seva solució de text analytics. Una altra característica d’aquesta eina és que és fàcil d’utilitzar, per la qual cosa els equips poden trobar la informació que necessiten de manera fàcil i ràpida. Si estàs treballant amb equips amb experiència tecnològica limitada, aquesta eina pot resultar molt útil.
Qualsevol pot utilitzar aquesta aplicació per a l’anàlisi de text a pàgines web, tot i que és més popular entre els acadèmics que treballen en les humanitats digitals d’arreu del món. No és un sistema d’anàlisi de textos profunda, però té una interfície senzilla i la capacitat de dur a terme diverses tasques d’anàlisi. En qüestió de segons pot analitzar una pàgina web i proporcionar-te una visualització de les dades del text.
Potser recordes Watson com l’ordinador que va abatre l’estrella de Jeopardy! Ken Jennings, o sigui que segurament no serà una sorpresa descobrir que l’ordinador d’IBM també disposa d’un sistema d’anàlisi de primera categoria. Es diu Watson Natural Language Understanding i utilitza tecnologia cognitiva per analitzar text, cosa que inclou una avaluació de sentiments i emocions.
Open Calais és una eina basada al núvol la funció de la qual és ajudar a etiquetar contingut. El seu punt fort és el reconeixement de relacions entre diverses entitats a les dades no estructurades i l’organització conseqüent. Tot i que no pot analitzar sentiments complexos pot ajudar-te a gestionar dades no estructurades i convertir-les en una base de coneixement ben organitzada.
El software intel·ligent Folksonomy de Bismart utilitza etiquetes intel·ligents basades intel·ligència artificial generativa (IAG) i en models de machine learning Large Language Model (LLM) per a filtrar els arxius de dades no estructurades per localitzar informació específica. Això vol dir que ja no has de definir etiquetes i categories manualment. Pots programar-lo de diverses maneres per a diverses necessitats i reestructurar-lo en temps real per a diferents usos. És fàcil, ràpid d’utilitzar i disposa de moltes opcions diferents, cosa que el fa ideal per a projectes col·laboratius.
Estàs interessat en saber com podem transformar el teu Big Data en valor? Posa’t en contacte amb nosaltres i els nostres experts t’ajudaran a trobar la solució adequada per a les teves necessitats.