Zia機能

QuickMLは、Zohoで独自に開発された市場で注目のZiaテキスト分析機能と統合されています。これらのZia機能は、テキストの理解と処理を伴うさまざまなタスクに使用できます。Ziaは、企業の業務改善、より良い意思決定、および顧客理解の向上に役立つ強力なツールです。これらのカテゴリの主要な機能は以下のとおりです：

• Zia感情分析
• Ziaキーワード抽出
• Zia言語検出
• Zia感情検出
• Zia意図抽出
• Ziaアクティビティ抽出
• Ziaコミットメント分類

Zia感情分析：

Zia感情分析は、テキスト分析の一部であり、テキストコンテンツを処理してメッセージのトーンとそれが伝える感情を認識します。各文を分析して、そのトーンがポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルかを判断します。そして、各文で認識された感情に基づいて、テキスト全体のトーンをこれら3つの感情のいずれかとして判定します。

Ziaキーワード抽出：

キーワード抽出は、テキストから重要で関連性のある用語を抽出するテキスト分析技術であり、テキスト全体の抽象化を提供します。テキストマイニング、情報検索、および自然言語処理の原理に基づいて動作します。キーワード抽出は、人間の言語を分析し、豊富なデータセットを使用したトレーニングによって精度を向上させる分野に類似しています。単語の頻度や共起などの単純な統計的アプローチや、高度な機械学習アプローチを使用します。

Zia言語検出：

自然言語処理において、言語識別または言語検出は、与えられたコンテンツがどの自然言語であるかを判別する技術です。この問題への計算アプローチは、テキスト分類の特殊なケースとして捉えます。言語検出は、機械学習、特にテキスト分類の優れたユースケースです。メール、ニュース記事、音声テキスト変換の出力、またはその他のソースからのテキストが与えられると、言語検出モデルはそれがどの言語であるかを判別します。

Zia感情検出：

感情検出は感情分析のサブセットであり、単にポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルを述べるのではなく、固有の感情を予測します。これは、特定の対象や物事に対する人々の態度、感情、および意見を把握するための技術です。Ziaの感情予測器は、テキストデータに隠された感情を識別および分析することを容易にします。Happy、Enthusiasm、Discontentment、Frustration、Trust、Confusion、Gratitude、およびNeutralの8つの感情を、Ziaのアルゴリズムは高い精度で予測できます。文を与えると、Ziaの感情検出モデルはその文に含まれる感情の種類を予測して伝えます。

Zia意図抽出：

意図抽出モデルは、Distilbert Transformersアーキテクチャを使用した深層学習モデルであり、フレーズで表現されているアクションの種類とその構成要素すべてを判断するために、大量の英語の文でトレーニングされています。意図検出は、テキストデータを分析して著者の意図を見つけるプロセスです。Ziaの意図抽出モデルは、苦情、リクエスト、購入、および問い合わせに関連する文中の用語を識別できます。

Ziaアクティビティ抽出：

Ziaのアクティビティ抽出は、Distilbert分類器を活用して、与えられた文からイベント、電話、タスクなどのアクティビティを認識するマルチクラスシーケンス分類器です。

Ziaコミットメント分類：

Ziaのコミットメント分類は、期日、何かの約束など、フレーズ内のコミットメントに関連する条項を予測および識別します。任意の文を与えると、Ziaのコミットメント分類モデルはコミットメントステートメントを検出して返します。