SAS^® VISUAL TEXT ANALYTICS

自然言語処理、機械学習、言語ルールのパワーを組み合わせて、データに潜む洞察を発掘

KEY FEATURES

非構造化データから最大限の価値を引き出すために役立つ幅広いモデリング・アプローチを提供

Data access, preparation & quality

Access, profile, cleanse and transform data using an intuitive interface that provides self-service data preparation capabilities with embedded AI.

Custom chatbot creation

Create and deploy custom, natural language chatbots via an intuitive, low-code visual interface for chatbot-enabled insights and conversational user experiences.

Data visualization

Visually explore data and create and share smart visualizations and interactive reports through a single, self-service interface. Augmented analytics and advanced capabilities accelerate insights and help you uncover stories hidden in your data.

Parsing

Text is separated into words, phrases, punctuation marks and other elements of meaning to provide the human framework a machine needs to analyze text at scale.

Trend analysis

Unsupervised machine learning groups documents based on common themes. Relevance scores calculate how well each document belongs to each topic, and a binary flag shows topic membership above a given threshold.

Information extraction

Pull out specific pieces of information or relationships between information from text using a powerful, flexible and scalable SAS proprietary programming language called language interpretation for textual information (LITI).

Hybrid modeling approaches

Build effective text models using a variety of combined capabilities, including a rich mix of linguistic rules, natural language processing, machine learning and deep learning.

Sentiment analysis

Subjective information is identified in text and labeled as positive, negative or neutral. That information is associated with an entity, and a visual depiction is provided through a sentiment indicator display.

Flexible deployment

Deploy models in batch, Hadoop, in stream and via APIs. Score code is natively threaded for distributed processing, taking maximum advantage of computing resources to reduce latency to results.

Native support for 33 languages

Out-of-the-box NLP functionality enables native language analysis using dictionaries and linguistic assets created by native language experts from around the world.

Powered by SAS^® Viya^®

SAS Viya has a completely redesigned architecture that is compact, cloud native and fast. Whether you prefer to use the SAS Cloud or a public or private cloud provider, you'll be able to make the most of your cloud investment.

View Full Features List

自動化された包括的なアナリティクス

ルール、機械学習、統合型ディープ・ラーニングの豊富な組み合わせを提供します。作業を素早く開始できるパイプライン（モデリング・プロセス）や、業種別のタクソノミー（分類法）も標準装備しているため、予測的アナリティクスと指示的アナリティクスをサポートする基盤として、すぐに活用できます。

標準装備のデータ準備／ビジュアライゼーション機能

データのアクセス、統合、プロファイリング、クレンジング、変換に必要な機能を搭載しており、35種類以上のデータコネクタ経由で多様なテキストをインポートすることが可能。テキストデータの探索・理解に役立つセルフサービス型のデータ・ビジュアライゼーション機能も搭載しています。

製品資料を見る

マルチユーザー環境

ベストプラクティスのパイプライン（モデリング・プロセス）と手法を共有するためのワークスペースを提供することにより、チームワークとコラボレーションを促進。また、既存のシステムやオープンソース・テクノロジーとのシームレスな連携も実現します。

機械学習によるトピック検出

特異値分解（SVD）および潜在的ディリクレ配分法（LDA）という2つの教師なし機械学習手法を用いて、自動的にドキュメントからトピックを導出することができます。

自然言語処理（NLP）と自然言語理解（NLU）

自然言語処理（NLP）を用いてテキストを分析し、テキスト処理に適した、形式表現に変換します。また、自然言語理解（NLU）を活用して、コンテンツの意味を文脈に即して理解することも可能です。

コンテキスト（文脈）の抽出

事前定義済みコンセプトを用いて、非構造化テキストからデータ要素や関係を検出し抽出することができます。独自のコンセプトや定義を作成することも可能です。

柔軟なモデル展開オプション

バッチ方式、インHadoop方式、インストリーム方式での展開のほか、API経由でモデルを実行することが可能。データの収集場所の近くでモデルを実行するほど、データ移動が減り、より短時間で新しいデータをスコアリングできるようになります。

32種類の言語を標準でサポート

各言語を母国語とする専門家達によって作成された辞書と言語資産を用いてネイティブ言語分析を実行できる独自仕様の言語パックが標準装備。これにより、自国語以外のテキストを分析する場合でも、分析前に言語を翻訳する必要はありません。

センチメント分析

テキストに表れるトーンまたは態度（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を把握する上での手がかりとなる語（単語や連語）、フレーズ、文字列を識別し、分析することができます。

オープンAPI

既存のシステムやオープンソース・テクノロジーとシームレスに連携できます。また、SAS® Viya® REST API群を通じて、SASのアナリティクスを他のアプリケーションに追加することも可能です。

主な特長の一覧

システム要件（英語）

FREE TRIAL

COVID-19 Scientific Literature Search & Text Analysis

Leveraging AI and a variety of modeling approaches, this free environment combines the power of natural language processing, machine learning, linguistic rules and network analytics – that you can access from a user-friendly visual interface.

Get free access

大量のテキストデータから有用な情報を読解、抽出、編成する人間の作業の多くを自動化し、処理キャパシティを拡大

自動化によって、結果をより迅速に取得

インテリジェントなアルゴリズムと自然言語処理（NLP）手法により、テキストデータの中に潜む関係性やパターンが自動的に特定されるため、時間のかかる手動の分析が不要になります。フリーフォームに入力されたテキストに含まれる重要なトピックを識別／抽出し、それらを基に新たな変数を作成することで、予測モデル、レポート、検索／フィルタリング・アプリケーションを強化できます。また、ルール、機械学習、統合型ディープ・ラーニングの豊富な組み合わせによって分析の広さと深さが拡充するほか、このソリューションは作業を素早く開始できるパイプライン（モデリング・プロセス）やアドオンの業種別タクソノミー（分類法）も標準搭載しているため、導入後すぐに、予測的アナリティクスと指示的アナリティクスの両方をサポートする基盤として活用できます。

データの発生から意思決定までのタイムラグを短縮

Eこのソリューションでは、情報の取得からそれを踏まえたアクション開始までのタイムラグを短縮できます。SAS Visual Text Analyticsでは、例えば誰かがモバイルアプリでコメントを付けたり何かをクリックしたりすると、そのデータがインメモリ／インデータベース／インストリーム・テクノロジーによって即座に分析されます。ストリーミング・テキストデータをリアルタイムで分析することで、データの発生から意思決定までの流れが劇的にスピードアップします。このソリューションでは、パイプライン（モデリング・プロセス）や手法に関するベストプラクティスをユーザー間で共有できるため、コラボレーションも促進されます。また、既存のシステムやオープンソース・テクノロジーとのシームレスな連携も実現可能です。

オープンなエコシステムでコラボレーションと情報共有を促進

SAS Visual Text Analyticsは、アナリティクス・ライフサイクル全体（データ準備からビジュアル探索、分析モデルの作成・展開・運用まで）をサポートする柔軟な環境を提供します。1つのテキスト分析プロジェクトの中で、多様なアナリティクス用途への活用の試行を重ねることができます。またこの環境では、データを準備するデータ・サイエンティスト、言語ルールを適用する専門領域のエキスパート、モデルを展開するIT担当者など、あらゆるレベルでコラボレーションが実現します。さらに、この統合ソリューションは、既存のシステムやオープンソース・テクノロジーともシームレスに連携します。