설명
SAS Visual Text Analytics는 조직이 방대한 양의 텍스트 데이터에서 통찰력을 발견할 수 있도록 설계된 종합 솔루션입니다. 고급 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 사용자가 비구조적 데이터 내에 숨겨진 중요한 정보를 발견할 수 있도록 합니다. 주요 기능으로는 대형 언어 모델(LLM) 기반 분류, 트렌드 분석 및 정보 추출이 포함됩니다. 이 솔루션은 하이브리드 모델링 접근 방식을 지원하며, 33개 언어에 대한 기본 지원을 제공하여 글로벌 애플리케이션에 적합합니다.
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이 플랫폼은 데이터 준비 및 시각화를 용이하게 하는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 로컬 또는 원격 파일 시스템, 관계형 데이터베이스 및 클라우드 저장소를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집, 정리 및 변환할 수 있습니다. 직관적인 인터페이스는 현지화 및 접근성을 지원하여 원활한 사용자 경험을 보장합니다.
SAS Visual Text Analytics는 토큰화, 표제어 추출 및 품사 태깅을 포함한 강력한 텍스트 파싱 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 사용자가 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있도록 합니다. 이 솔루션은 또한 비지도 기계 학습 방법을 사용하여 자동 주제 발견 기능을 포함하고 있어 사용자가 공통 주제에 따라 문서를 그룹화할 수 있습니다.
강력한 NLP 기능 외에도 이 플랫폼은 긍정적, 부정적 또는 중립적인 주관적 정보를 식별하고 레이블을 지정하는 감정 분석 도구를 제공합니다. 이 정보는 감정 지표 디스플레이를 통해 시각적으로 표현되어 사용자가 데이터 내의 감정 추세를 명확하게 이해할 수 있도록 합니다.
SAS Visual Text Analytics는 SAS, Python, R, Java, Scala 및 Lua와 같은 다양한 프로그래밍 언어를 지원하여 유연한 배포를 위해 설계되었습니다. 기존 시스템 및 오픈 소스 기술과 원활하게 통합되며, 쉬운 통합을 위한 REST API를 제공합니다. 플랫폼의 개방형 아키텍처는 사용자가 텍스트 분석 모델을 Microanalytics 서비스(MAS) API에 게시할 수 있도록 하여 주문형 분류 및 개념 추출을 가능하게 합니다.
- 카테고리자연어 처리 도구
- 요금제영업팀 문의
- 배포유연함
- 플랫폼클라우드
SAS Visual Text Analytics Solutions의 핵심 기능
LLM 기반 분류
트렌드 분석
정보 추출
하이브리드 모델링 접근 방식
33개 언어에 대한 기본 지원
데이터 준비 및 시각화
자동 주제 발견
감정 분석
SAS Visual Text Analytics Solutions 사용 방법은?
구성: 데이터 소스 및 매개변수 설정
사용: NLP 기능을 사용하여 텍스트 데이터 분석
최적화: 모델을 정제하고 정확도 향상
배포: 기존 시스템과 통합
SAS Visual Text Analytics Solutions의 사용 사례
- 감정 분석
- 트렌드 분석
- 정보 추출
- 주제 발견
- 다국어 분석
