Text analytics
Máte velké množství textových dat, která potřebujete analyzovat a využít pro efektivní rozhodování?
Mgr. Ondřej Háva, Ph.D.
Využijte našich odborných znalostí a nechte nás vám pomoci transformovat vaše textová data na cenné poznatky.
Proč spolupracovat s ACREA
Bez nákladné infrastruktury
Flexibilita
Rychlé nasazení
Odborná podpora
Jste připraveni na změnu?
S využitím pokročilých technologií v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP) a strojového učení vám pomůžeme odhalit skryté souvislosti, trendy a informace v obrovských množstvích nestrukturovaných dat. Data a dokumenty vám zpracujeme bez nutnosti investovat do nákladného softwaru nebo technické infrastruktury.
Nechte nás, vám pomoci využít plný potenciál vašich textových dat.
Zjistíte více o tom, jak mohou naše řešení přispět k vašemu úspěchu, a začněte odkrývat skryté informace ve vašich textech.
Domluvte si online schůzku.
Opinion Insight
Opinion Insight je nástroj pro analýzu recenzí zákazníků. Shromažďuje recenze z různých online platforem a pomocí pokročilých technologií zpracování přirozeného jazyka (NLP) analyzuje sentiment, klíčová slova a postoje. Tento nástroj vám díky přehlednému reportu poskytne detailní pohled na to, jak zákazníci vnímají vaše produkty, služby nebo značku.
Příklady využití
- E-shopy a maloobchodní firmyAnalyzujte zpětnou vazbu na produkty a služby, zlepšujte zákaznickou zkušenost.
- Marketingové týmySledujte, jak zákazníci vnímají vaši značku, a přizpůsobte své kampaně aktuálním trendům.
- Produktoví manažeřiZískejte data o tom, co zákazníci na vašich produktech oceňují a kde vidí prostor ke zlepšení.
- Zákaznická podporaDetekujte opakující se problémy ve zpětné vazbě a reagujte rychleji na potřeby zákazníků.
Analýza sentimentu
Identifikuje emoce, náladu a postoje v textu. Analýza sentimentu dokáže rozpoznat, zda je text pozitivní, negativní, nebo neutrální.
Příklady využití
- Vyhledání problémových oblastí ve stížnostech zákazníků či interní komunikaci.Návrh kroků ke zlepšení zákaznické zkušenosti.
- Analýza textových dokumentů a e-mailůIdentifikace klíčových pasáží s pozitivním, negativním nebo neutrálním sentimentem.
- Analýza sentimentu zákaznické zpětné vazbyVyhodnocení recenzí a komentářů na vaše produkty nebo služby.
- Identifikace pozitivních a negativních trendů v názorech zákazníků.Poskytnutí přehledných reportů o vnímání vaší značky.
- Customizované reporty a doporučeníPodrobný přehled o polaritě sentimentu v rámci jednotlivých textových bloků (věty, odstavce, dokumenty).
- Vizualizace dat a klíčových poznatků v interaktivní podobě.Doporučení konkrétních kroků pro zlepšení na základě analýzy.
- Rychlé řešení negativního sentimentuIdentifikace hlavních příčin nespokojenosti zákazníků.
Editační vzdálenost
Editační vzdálenost je metoda, která se používá k měření podobnosti mezi dvěma texty. Pomáhá zjistit, jak moc se dva texty liší a kolik úprav (editací) je potřeba k tomu, aby se jeden text změnil na druhý.
Jak to funguje?
- Editační vzdálenost zkoumá jednotlivé znaky, slova nebo věty a počítá počet změn, které jsou potřebné k jejich přeměně na jiný text.
- Lze ji využít nejen na porovnávání jednotlivých slov (např. hledání překlepů), ale i na porovnávání větších celků, jako jsou celé články nebo dokumenty.
Příklady využití
- Při analýze podobnosti dvou článků nebo prací lze odhalit, zda se jedná o plagiát nebo o podobně formulovaný obsah.
Automatická kategorizace dokumentů
Automaticky nastavíme rychlé třídění velkého množství textů do předem definovaných kategorií. Systém na základě předchozích dat a vzorců automaticky rozpozná, do které kategorie daný dokument nebo text patří.
Jak to funguje?
- Systém je trénován na existujících příkladech textů, které jsou již kategorizovány.
- Pomocí algoritmů strojového učení a pravidelného učení z nových dat se neustále zdokonaluje, aby zajišťoval přesné výsledky i při práci s novými a neznámými texty.
Příklady využití
- Mediální společnosti mohou automaticky třídit tisíce článků a zpráv podle tématu (např. politika, ekonomika, sport), čímž urychlí práci redaktorů.
- Právní firmy mohou rychle organizovat právní dokumenty podle typu případu (např. smlouvy, soudní rozhodnutí, nálezy).
- Bankovní sektor může klasifikovat transakční zprávy podle stupně rizika a odhalit tak potenciální podvody.
- Průmyslové podniky mohou automaticky třídit technické dokumenty podle různých typů zařízení nebo výrobních procesů.
- Zákaznická podpora může okamžitě zpracovat tisíce interakcí od zákazníků a automaticky je kategorizovat podle problému nebo požadavku či závažnosti.
Extrahování klíčových informací
Extrahujeme důležité informace, jako jsou jména, data, finanční údaje, adresy nebo technické specifikace, z textových dokumentů. Tím se významně snižuje potřeba manuálního vyhledávání.
Jak to funguje?
- Systém využívá vzory a NLP ke zpracování velkých objemů textu a vyhledává klíčové entity nebo specifické informace.
- Dokáže rozlišit a seskupit informace podle předem definovaných kategorií (např. jména osob, geografické údaje, atd.).
Příklady využití
- Právní oddělení mohou rychle získávat klíčové informace z obrovských balíků dokumentů (např. smlouvy nebo rozsudky).
- Zdravotnické organizace mohou extrahovat důležité údaje o pacientech a diagnózách z lékařských zpráv a zefektivnit administrativní procesy.
- Výzkumné instituce mohou použít extrakci pro analýzu vědecké literatury a zjištění, která témata se ve výzkumech nejčastěji objevují.
- Média a novináři mohou identifikovat trendy a témata, která jsou pro jejich publikum nejzajímavější a přizpůsobit tak obsah.
- Personalisté mohou analyzovat obsah životopisů a motivačních dopisů uchazečů a zrychlit náborové procesy.