SAS Visual Text Analytics

Encontre as informações que importam utilizando o processamento em linguagem natural (PNL).

Dimensione o ato humano de ler, organizar e extrair informações úteis de enormes volumes de dados textuais com SAS Visual Text Analytics.

Detecte tendências emergentes e oportunidades ocultas.

Analise rápida e incansavelmente volumes crescentes de dados de texto para identificar ideias ou tópicos principais, extrair termos-chave, analisar sentimentos e identificar correlações entre palavras com a combinação certa de processamento de linguagem natural, machine learning e métodos de deep learning e regras linguísticas. Isto ajuda a obter as informações certas para as pessoas quando elas precisam delas.

Passe dos dados às decisões mais rapidamente.

Capacite a tomada de decisão na fonte dos dados e reduza o gap entre o momento em que a informação é recebida e quando ela é aplicada. Se alguém deixar um comentário ou clicar em um aplicativo em um dispositivo móvel, o SAS Visual Text Analytics analisa os dados imediatamente usando tecnologias in-memory, in-database e in-stream. As capacidades de visualização incorporadas permitem a exploração visual tanto de dados quanto de analytics, ao mesmo tempo em que fornecem painéis intuitivos que comunicam facilmente os resultados a uma variedade de interessados.

Fomente a colaboração e o compartilhamento de informações em um ecossistema aberto.

SAS Visual Text Analytics fornece um ambiente flexível que suporta todo o ciclo de vida analítico - desde a preparação dos dados, à descoberta de insights analíticos, até a colocação de modelos em produção para a realização de valor. Crie, gerencie e compartilhe conteúdo, incluindo pipelines de melhores práticas, em um espaço de trabalho altamente colaborativo que se integra facilmente aos sistemas existentes e à tecnologia de código aberto.

Melhore o fluxo de trabalho analítico com automação.

Algoritmos inteligentes e técnicas de PNL detectam automaticamente relacionamentos e sentimentos em dados de texto, eliminando a demorada análise manual. O uso da experiência humana no assunto para refinar os resultados é aumentado com a geração automática de regras e uma caixa de proteção interativa que permite avaliar subconjuntos de regras para determinar quais têm melhor desempenho. A funcionalidade de arrastar e soltar, modelos de melhores práticas, recursos simples de fusão e divisão, promoção de tópicos sem esforço, geração automática de regras e implantação de modelos com um clique reduzem coletivamente o esforço de construção do modelo humano necessário, criando mais tempo para focar na busca da informação que importa.

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Histórias de Sucesso de Clientes

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Principais recursos

Aumente os esforços humanos para analisar textos não estruturados com IA usando uma variedade de abordagens de modelagem. Experimente o poder combinado do processamento de linguagem natural, aprendizagem de máquinas e regras linguísticas.

Ver lista detalhada de recursos

Acesso, preparação e qualidade de dados

Acesse, crie perfis, limpe e transforme dados usando uma interface intuitiva que fornece recursos de preparação de dados de autoatendimento com IA incorporada.

Classificação baseada no BERT

Capture o contexto e o significado das palavras em um texto para melhorar a precisão em comparação com os modelos tradicionais. Além da classificação geral, a classificação baseada no BERT pode ser usada para fazer análises de sentimento.

Visualização de Dados

Explore dados visualmente, crie e compartilhe visualizações inteligentes e relatórios interativos por meio de uma única interface de autoatendimento. Análises aumentadas e capacidades avançadas aceleram os insights e ajudam a descobrir histórias escondidas em seus dados.

Análise

O texto é separado em palavras, frases, sinais de pontuação e outros elementos de significado para fornecer a estrutura humana que uma máquina precisa para analisar o texto em escala.

Análise de tendências

O aprendizado de máquina não supervisionado agrupa documentos com base em temas comuns. As pontuações de relevância calculam quão bem cada documento pertence a cada tópico, e um sinalizador binário mostra a associação do tópico acima de um determinado limite.

Extração de informações

Tire informações específicas ou relações entre informações de texto usando uma linguagem de programação poderosa, flexível e escalável de propriedade SAS chamada interpretação de linguagem para informações textuais (LITI).

Abordagens de modelagem híbrida

Construa modelos de texto eficazes usando uma variedade de recursos combinados, incluindo uma rica mistura de regras linguísticas, processamento natural de linguagem, aprendizagem de máquina e deep learning.

Análise de sentimentos

As informações subjetivas são identificadas no texto e rotuladas como positivas, negativas ou neutras. Essa informação está associada a uma entidade, e uma representação visual é fornecida através de uma exibição de indicadores de sentimento.

Análise de corpus

Compreenda a estrutura do corpo através de estatísticas de saída facilmente acessíveis para alavancar a geração de linguagem natural (NLG) para tarefas como limpeza de dados, separação de ruído, amostragem eficaz, preparação de dados como entrada para modelos adicionais (baseado em regras e aprendizagem de máquinas), e abordagens de modelagem estratégica.

Flexibilidade de implantação

Implante modelos em lote, Hadoop, em fluxo e através de APIs. O código de pontuação é nativamente rosqueado para processamento distribuído, tirando o máximo proveito dos recursos computacionais para reduzir a latência dos resultados.

Suporte nativo para 33 idiomas

A funcionalidade de PNL out-of-the-box permite a análise do idioma nativo usando dicionários e recursos linguísticos criados por especialistas em idiomas nativos de todo o mundo.

Nativo da nuvem

A arquitetura do SAS Viya é compacta, nativa da nuvem e rápida. Se você preferir usar o SAS Cloud ou um fornecedor público ou privado de nuvens, você poderá aproveitar ao máximo seu investimento em nuvens.