文本分析
智能快速
文本分析的应用
事实挖掘
从海量文本数据中提取出并整理关键事实是一个文本分析的常见任务。 例如，公司从新闻流中提取有关竞争对手的相关信息：其业务关系、技术、产品、收购预算、关键员工等等。制药公司从患者的医疗记录中挖掘描述该公司药物的使用情况，包括适应症、剂量、持续用药时间、用药方式和可能的不良反应。 我们为您提供分析工具和解决方案。
文档编码
在文本文档中识别与一系列预定义类型相关的语言模式被称为“文档编码”。此分析常被用于分析客服中心记录、文本调查问卷等。我们提供语言、语义模式识别技术和机器学习技术的工具来自动将文档编码，并将使用不同词语表达相同想法的文本记录归入同一类型。
文档聚类
在整理海量文档集合但对目标文档毫无头绪时，您要解决的首要任务是文档聚类：将文档根据其所属的不同类型的主题进行粗略分类。我们结合潜在语义分析技术和其他先进技术来处理文档聚类。
文档分类
文档分类是根据文档的内容主题来分类。某公司每天都收到数万个客户请求，需根据具体请求的主题将其发送给几百位服务代表中的某一位来处理。因此需要自动检测请求的主题，并根据服务代表的专长选择最佳匹配人员。 我们提供最前沿的工具助您轻松分类文件。
情绪分析
精确评估公众对事件、品牌和产品的态度有助于企业做出明智的决定。 如果评论者明确表达他们对该主题的态度，那么对文档中的情绪分析则相对容易。 但是，如果评论者没有明确用消极语气的言语，例如酒店评论：“他们的淋浴没有热水”，那么就需要一定的分析技术来对这种文档情绪进行分类。 我们提供适用不同情况的情绪分析的工具和解决方案。
文本摘要
在阅读整篇文档之前先读文档摘要可以显着提高分析师的工作效率。 传统上，总结文件摘要的任务是由人类手动执行的。 然而，随着需要分析的文件数量呈爆炸式增长，我们需要利用工具和解决方案来快速读取所有文档，捕获最重要和最具信息量的句子，自动生成摘要。
多语言分析
不同国家的人们需要对用本国语言储存起来的文本进行分析。 Megaputer提供先进的自然语言处理（NLP）工具，能对16种语言进行原生文本分析。 如果您的目标是将所有不同语言的本文内容翻译为同一语言的文本，然后运行分析，您可以尝试机器翻译（我们可以为您提供支持）。 但是，机器翻译常常引入许多错误，特别是在翻译亚洲语言的文档时。 原始语言的原生NLP提供更为准确的分析。
成效展示
精选客户
