Extragerea informațiilor din documente
Tehnicile de extragere a informațiilor pot fi utilizate pentru extragerea sau rezumarea conținutului documentelor textuale. Acest lucru este util în toate domeniile în care apar o mulțime de date text nestructurate care trebuie procesate sau analizate în continuare.
E-mailuri, contracte, rapoarte
Chiar și în era transformării digitale, majoritatea informațiilor care sunt utilizate într-o afacere zi cu zi sunt și rămân un text nestructurat. Aceasta include, de exemplu, e-mail-uri de asistență pentru clienți, feedback-ul clienților, contracte și rapoarte. Prelucrarea acestor tipuri de documente necesită o mare cantitate de efort manual și reprezintă un factor care determină costurile. Acest lucru înseamnă, în special, că orice îmbunătățire care face ca procesul să fie ceva mai eficient este deja foarte valoros.
De exemplu, în serviciul clienți fiecare secundă contează. Prin urmare, este esențial pentru agenți să înțeleagă rapid despre ce este vorba despre un e-mail al unui client - și, de asemenea, mai întâi, pentru a transmite acest e-mail către specialistul potrivit. În plus, este util ca agentul să aibă deja informații importante extrase deja din e-mail, cum ar fi numele și ID-ul clientului, ceea ce îi economisește timp suplimentar.
Folosirea tehnicilor NLP pentru a rezolva problema: Folosind o combinație de diferite tehnici NLP, toate aceste probleme pot fi rezolvate. Clasificarea documentelor poate fi utilizată pentru a selecta specialistul potrivit pentru un subiect. Numele și ID-ul clientului pot fi extrase folosind recunoașterea entității numite. În unele cazuri, poate fi utilă extragerea sentimentului unui e-mail folosind analiza sentimentelor.Un alt caz de utilizare este extragerea automată a informațiilor din rapoarte pentru a le face disponibile într-o bază de date structurată.
Extragerea informației din textul complet a unui document include:
- Extragerea entităților - cum ar fi companii, oameni, sume în dolari, inițiative cheie etc.
- Categorizarea conținutului - pozitiv sau negativ (de exemplu, analiza sentimentului), în funcție, intenție sau scop, sau de către industrie sau alte categorii pentru analiză și trending
- Clusterizarea conținutului - pentru a identifica subiecte principale ale discursului și / sau pentru a descoperi subiecte noi
- Extragerea faptelor - pentru a umple bazele de date cu informații structurate pentru analiză, vizualizare, trending sau alerte
- Extragerea relațiilor - pentru a completa baze de date, grafice pentru a explora relațiile din lumea reală
Analiza sentimentelor este procesul automat care utilizează AI pentru a identifica opiniile pozitive, negative și neutre din text. Analiza sentimentelor este utilizată pe scară largă pentru a obține informații din comentariile de pe rețelele de socializare, răspunsurile la sondaje și recenziile produselor și luarea deciziilor bazate pe date.
Sumarizarea textului este un proces de generare a unui rezumat concis și semnificativ al textului din mai multe resurse de text, precum cărți, articole de știri, postări de blog, lucrări de cercetare, e-mailuri și tweet-uri.
Clasificarea textului este procesul de alocare a unor etichete sau categorii unui text în funcție de conținutul său. Este una dintre sarcinile fundamentale în prelucrarea limbajului natural (PNL), cu aplicații largi, cum ar fi analiza sentimentelor, etichetarea subiectelor, detectarea de spam și detectarea intențiilor.