Encuentre la información que importa utilizando el procesamiento de lenguaje natural (NLP).

Captura de pantalla de SAS visual Text Analytics - visualizar datos con resaltado

SAS Visual Text Analytics

Escale el acto humano de leer, organizar y extraer información útil de grandes volúmenes de datos textuales.

Líder de análisis de texto en G2

SAS visual Text Analytics gana las insignias 'Top 50 Analytics & IA Products', 'Winter 2024 Leader in análisis de texto' y 'Winter 2024 Enterprise Leader in análisis de texto' de G2.

Organizaciones de todos los tamaños trabajan con SAS

Características principales

Aumente los esfuerzos humanos para analizar texto no estructurado con IA utilizando una variedad de enfoques de modelado. Experimente el poder combinado del procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y las reglas lingüísticas.

Clasificación basada en el modelo de lenguaje grande (LLM)

Capture el contexto y el significado de las palabras en un texto para mejorar la precisión en comparación con los modelos tradicionales. Además de la clasificación general, la clasificación basada en BERT se puede utilizar para realizar análisis de sentimientos.

análisis

El texto se separa en palabras, frases, signos de puntuación y otros elementos de significado para proporcionar el marco humano que necesita una máquina para analizar el texto a escala.

Análisis de tendencia

El machine learning no supervisado agrupa documentos basados en temas comunes. Las puntuaciones de relevancia calculan qué tan bien pertenece cada documento a cada tema, y un indicador binario muestra la pertenencia al tema por encima de un umbral determinado.

Extracción de información

Extraiga piezas específicas de información o relaciones entre la información del texto utilizando un lenguaje de programación propietario de SAS poderoso, flexible y escalable llamado interpretación de lenguaje para información textual (LITI).

Enfoques de modelado híbrido

Cree modelos de texto efectivos utilizando una variedad de capacidades combinadas, incluida una rica combinación de reglas lingüísticas, procesamiento de lenguaje natural, machine learning y deep learning.

Análisis de los sentimientos

La información subjetiva se identifica en el texto y se etiqueta como positiva, negativa o neutra. Esa información está asociada con una entidad y se proporciona una representación visual a través de una pantalla indicadora de opinión.

Análisis de corpus

Comprenda la estructura del corpus a través de estadísticas de salida de fácil acceso para aprovechar la generación de lenguaje natural (NLG) para tareas como la limpieza de datos, la separación del ruido, el muestreo efectivo, la preparación de datos como entrada para otros modelos (basado en reglas y aprendizaje automático) y la creación de estrategias de enfoques de modelado.

Soporte nativo para 33 idiomas

La funcionalidad de NLP lista para usar permite el análisis del idioma nativo utilizando diccionarios y activos lingüísticos creados por expertos en idiomas nativos de todo el mundo.

Recursos recomendados

E-book

Haga que cada voz se escuche con el procesamiento del lenguaje natural

BREVE SOLUCIÓN

Procesamiento del lenguaje natural para la eficiencia del gobierno

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