Text Analytics

はじめに

Text Analyticsは、テキストコンテンツを処理して構造化された定量的な情報を抽出するCatalyst Zia Servicesのコンポーネントです。Text Analyticsを使用すると、あらゆるテキストコンテンツから有用なインサイト、パターン、トレンドを取得でき、重要なデータの分析を自動化し、十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。R&D、分析、ナレッジマネジメント、カスタマーサポートサービスなどを含むアプリケーションで幅広く使用できます。

Catalyst Text Analyticsは、基本的に3つの主要な機能を包含するサービスです。

• Sentiment Analysis: テキストのトーンとセンチメントを_Positive_、Negative、または_Neutral_として認識します
• Named Entity Recognition（NER）: テキストからキーワードを抽出し、さまざまな事前決定されたカテゴリにグループ化します
• Keyword Extraction: キーワードやキーフレーズなど、テキストのハイライトを抽出します

Catalyst Text Analyticsは、リクエストに基づいて、これら3つの機能のいずれかまたはすべての結果を提供します。Sentiment AnalysisとNERのレスポンスには、その正確性を知らせるconfidence scoreも含まれています。Catalystアプリケーションをコーディングして、この情報を処理したり、必要に応じて扱ったりできます。

Catalystコンソールは、サンプルテキストの選択を使用してText Analyticsをテストできる統合プラットフォームを提供します。コンソールは、JSON responseと、結果を簡単に理解できる多面的なビジュアルレスポンスを提供します。

Catalyst Zia Servicesのその他のコンポーネントについては、こちらのページをご覧ください。

Text AnalyticsのSDKおよびAPI

Catalystは、Java、Node.js、PythonプラットフォームでText Analyticsを提供しています。これらのプラットフォーム用のサンプルコードテンプレートをCatalystコンソールまたはSDKヘルプから取得し、WebまたはモバイルアプリケーションにText Analyticsを簡単に統合できます。Catalystは、各Text Analytics機能の個別のAPIも提供しています。これらのプログラミング環境での作業に関する詳細とコードサンプルについては、以下のヘルプページを参照してください。

• Text Analytics - Java SDK
• Text Analytics - Node.js SDK
• Text Analytics - Python SDK
• Text Analytics - API SDK