SAS® Visual Text Analytics

Trouvez les informations essentielles grâce au traitement du langage naturel.

Renforcez les interventions humaines pour analyser des données textuelles non structurées en utilisant l'IA et différentes approches de modélisation. Misez sur la puissance du traitement du langage naturel, du machine learning et des règles linguistiques.

Préparation et visualisation des données

Permet d'accéder aux données, puis de les intégrer, les profiler, les nettoyer et les transformer. Importe du texte depuis plus de 35 connecteurs de données. Inclut des outils de visualisation en libre-service pour explorer et interpréter les données textuelles.

Analyse

Sépare le texte en mots, phrases, signes de ponctuation et autres éléments sémantiques afin de lui donner la structure humaine dont les machines ont besoin pour analyser du texte à grande échelle.

Analyse des tendances

Utilise le machine learning non supervisé pour regrouper des documents en fonction de thèmes communs. Les scores de pertinence indiquent dans quelle mesure un document relève d'un thème, et un indicateur binaire montre l'appartenance à un thème au-dessus d'un seuil donné.

Extraction d'informations

Extrait des éléments d'information spécifiques ou des relations entre informations à partir de données textuelles à l'aide d'un langage de programmation exclusif de SAS, à la fois performant, souple et évolutif, baptisé LITI (Language Interpretation for Textual Information).  

Approches de modélisation hybrides

Combine plusieurs fonctionnalités nécessaires pour créer des modèles textuels efficaces, notamment des règles linguistiques riches et variées, et des outils de traitement du langage naturel, de machine learning et de deep learning.

Analyse de sentiment

Repère les informations subjectives d'un texte, les identifie comme positives, négatives ou neutres, les associe à une entité et en fournit une représentation graphique, avec des indications du ressenti.  

Déploiement souple

Déployez des modèles par lots, dans Hadoop, en continu ou via des API. Le script de scoring utilise des threads en mode natif pour le traitement distribué, en exploitant au maximum les ressources de calcul afin de réduire les délais de latence dans l'obtention des résultats.

Prise en charge native de 33 langues

Intègre une fonctionnalité de traitement du langage naturel prête à l'emploi pour analyser les langues natives à l'aide de dictionnaires et de ressources linguistiques créées par des spécialistes du monde entier.

Plate-forme ouverte

Offre un traitement parallèle multi-thread pour l'analytique in-memory sur une architecture ouverte optimisée pour le cloud. Les API REST simplifient l'intégration, et les utilisateurs ont le choix entre les langages SAS, Python, R, Java, Scala et Lua.

Version d'essai gratuite

Recherche de documents scientifiques et analyse de texte sur la COVID-19

En tirant parti de l'IA et de différentes approches de modélisation, cet environnement gratuit réunit le traitement du langage naturel, le machine learning, des règles linguistiques et l'analyse de réseaux, accessibles depuis une interface visuelle conviviale.

Renforcez les capacités humaines de lecture, d'organisation et d'extraction d'informations utiles à partir d’énormes volumes de données.  

Repérez des tendances émergentes et des opportunités cachées. 

Passez au crible des volumes croissants de données textuelles, rapidement et en continu, pour identifier des idées ou sujets importants, extraire des termes clés, analyser le ressenti et révéler des corrélations entre les mots grâce à une combinaison optimale de règles linguistiques et de méthodes de traitement du langage naturel, de machine learning et de deep learning. Vous mettez ainsi des informations utiles à la disposition des personnes qui en ont besoin.

Passez plus rapidement des données aux décisions. 

Facilitez la prise de décision à la source des données, et écourtez les délais entre la réception des informations et leur exploitation. Si quelqu'un laisse un commentaire ou clique dans une application mobile, SAS Visual Text Analytics analyse immédiatement ces données grâce à des technologies in-memory, in-database et in-stream. Les fonctionnalités de visualisation intégrées permettent d’explorer visuellement les données et les analyses, tout en offrant des tableaux de bord intuitifs qui communiquent aisément les résultats aux différentes parties prenantes.

Favorisez la collaboration et le partage d'informations dans un écosystème ouvert.

L'environnement SAS Visual Text Analytics, particulièrement souple, prend en charge l'intégralité du cycle de vie analytique, de la préparation des données à leur valorisation en passant par la découverte d'informations analytiques et la mise en production des modèles. Créez, gérez et partagez du contenu, y compris des bonnes pratiques, dans un espace de travail hautement collaboratif qui s'intègre facilement avec les systèmes en place et la technologie open source.

Améliorez le workflow analytique grâce à l'automatisation.

Des algorithmes intelligents et des techniques de traitement du langage naturel détectent automatiquement les relations et les sentiments au sein des données textuelles, éliminant ainsi les longues analyses manuelles. L'utilisation de l'expertise métier humaine pour affiner les résultats est optimisée par la génération automatique de règles et un sandbox interactif qui permet d'identifier les règles les plus efficaces parmi des sous-ensembles. Glisser-déposer, modèles de bonnes pratiques, fusion et division simples, promotion de thèmes aisée, génération automatique de règles, déploiement de modèles en un clic… autant d'outils qui, ensemble, réduisent les tâches manuelles de création de modèles et permettent à chacun de se concentrer sur la recherche d'informations importantes.

 

This solution runs on SAS® Viya®, which has the breadth and depth to conquer any analytics challenge, from experimental to mission critical. SAS Viya extends the SAS Platform to enable everyone – data scientists, business analysts, developers and executives alike – to collaborate and realize innovative results faster.

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