텍스트 추출 솔루션 - Megaputer Intelligence

사실 추출은 문서 분석에서 자주 접하게 되는 업무 중 하나입니다. 사실 추출의 목적은 관련 객체간의 다양한 관계뿐 아니라 이러한 개체와 관계를 특징짓는 속성의 매개체를 식별하고 추출하는 것입니다. 추출된 사실은 정보 그래프로 구성되어 간단한 검색, 분석, 중요 정보의 그래픽 디스플레이를 제공합니다. 수천개의 긴 문서에서 수동으로 사실은 추출하는 것은 굉장히 노동 집약적이지만, 정보 추출의 자동화는 텍스트 분석에서 가장 어려운 과제입니다.

솔루션

Megaputer는 특정 응용 분야에 쉽게 사용자 정의할 수 있는 유연한 정보 분석 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 강력한 패턴 인식을 결합한 PolyAnalyst™의 고급 언어 및 의미 분석을 활용합니다. 이는 관련 사실을 추출하고 추후 분석 및 정보 검색에 사용될 수 있는 온톨로지로 구성합니다.

적용 분야

맞춤형 사실 추출 솔루션은 다양한 분야에서 수많은 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다.

경쟁적 정보 수집

투자 관리 기업은 미디어 출판물을 모니터하여 신규 기술에 대한 정보를 수집하고, 이 시장의 주요 업체와 제품을 식별하고 제조업체, 유통업체, 공급업체 및 투자자 간의 비즈니스 관계를 파악하고자 합니다.

투자자 및 파트너 모니터링

대규모 금융 기관은 미디어 출판물을 모니터하여 핵심 고객 및 파트너에게 영향을 미칠 수 있는 부정적 신호를 조기에 탐지하고자 합니다. 이러한 신호는 파산, 기업 갈등, 소유권 변경에서부터 오일 가격 변동 또는 질병 발생과 같은 산업별 특징 사실에 이르기까지 다양합니다.

법률 문서 분석

다른 고객들과 수천 개의 계약을 체결할 경우, 이에 포함된 모든 조건들을 적시에 관리하고 이행하기 어려워집니다. 모든 관련 용어를 추출하여 보다 편리한 비즈니스 프로세스를 구조화된 형태로 구성하는 방법이 있습니까?

부작용 분석

제약 및 생영과학 기업은 전세계 환자와 의사로부터 받는 수백만 건의 부작용 보고서를 분석해야 합니다. 이들은 조짐 및 환자와 가족력과 같은 불필요한 정보를 제외한 실제 부작용을 탐지하고 분류하고자 합니다.

연구 문헌 분석

최신 연구 동향에 발맞춰 나가기 위해 연구원들은 수많은 학술지를 분석해야 합니다. 예를 들어, 제약 또는 의학 분야에서, 2,500만개 이상의 참고 문헌을 포함하는 PubMed를 통해 연구 문헌에서 사실을 추출하여, 다른 질병, 바이오마커, 다양한 유전자 발현간의 관계를 추척해야 할 수 있습니다.