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SAS® Contextual Analysis 

비정형 데이터를 간편하게 정형화 합니다

머신 러닝(machine learning)과 주제별 전문 지식을 결합하여 비정형 데이터에서 동향과 키워드를 찾아냅니다. 조직에서 중요한 키워드 카테고리를 정의하는 기술을 도입하고 텍스트의 혼란스러운 형식에 질서를 부여합니다.

도입 효과

문서를 분류하여 검색 및 리포팅 기능을 개선합니다.

SAS® Contextual Analysis는 자유로운 형식의 텍스트를 문서 분류, 인터랙티브 시각화 분석 및 리포팅을 위해 간편하게 정형화합니다.

오류가 잦은 수작업의 검토 과정이 사라집니다.

문서에 텍스트 모델을 적용하여 수작업 태깅으로 인한 비일관성이 사라지므로 더욱 우수한 품질의 대용량 정보를 처리할 수 있습니다. 그리고 일반적인 문서 작업에서 주제별 전문 지식을 활용할 때 발생되는 기회 비용이 절감됩니다.

동향 파악 및 분류를 자동화합니다.

SAS® Contextual Analysis는 모델 개발을 위해 학습 코퍼스(corpus)를 정의하는 수작업 대신, 비정형 데이터에 대한 주제를 정의하는 자동 방식을 제공합니다. 이로써 문서에 대해 더 빠르고 정확하게 이해할 수 있게 됩니다.

규칙을 정의하여 텍스트 분석 정확도를 높입니다.

머신 러닝에 의해 확인된 카테고리를 단일 인터페이스를 통해 검토합니다. 그런 다음 확인된 규칙 모델을 편집, 추가 및 명료화하고(clarify) 변경 사항을 검증하며 검증 샘플과 비교하여 테스트할 수 있습니다.

기존의 정형 분석에 비정형 데이터를 추가합니다.

SAS® Contextual Analysis는 문서, 전자메일, 서적 및 그 밖의 텍스트 소스를 정형화하여 텍스트 정보 내에서 주요 카테고리를 찾아내고 SAS® Visual Analytics나 다른 SAS 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 스코어링된 데이터를 포맷합니다.

스크린샷

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주요 특징

Contextual Analysis
  • 컨텐츠 분류 모델 개발을 지원하는 통합 시스템
  • 문서 분류를 위한 복합적 방식
  • SAS 와의 직접 통합
  • 자연어 처리(NLP)
  • 자동 주제 발견
  • 구성 가능한 카테고리 규칙 생성

 

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