SAS Visual Text Analytics est une solution complète conçue pour extraire des informations précieuses à partir de données textuelles non structurées en exploitant le traitement du langage naturel (NLP), l'apprentissage automatique et les règles linguistiques. Cet outil puissant permet aux organisations de traiter efficacement de grands volumes d'informations textuelles, de découvrir des motifs cachés et de prendre des décisions basées sur les données. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Exploration de texte et extraction contextuelle : Identifiez et extrayez automatiquement les termes clés, les phrases et les concepts des données textuelles, facilitant une compréhension plus approfondie du contenu. - Catégorisation et analyse de sentiment : Classez les documents dans des catégories prédéfinies et évaluez le sentiment pour mesurer l'opinion publique ou les retours des clients. - Détection de sujets : Découvrez les tendances émergentes et les opportunités cachées en détectant les idées principales ou les sujets au sein de grands ensembles de données textuelles. - Support multilingue : Analysez le texte dans 33 langues, y compris l'anglais, l'espagnol, le chinois et l'arabe, avec des lexiques intégrés et des listes de mots vides pour chaque langue. - Intégration ouverte : Intégrez de manière transparente avec les systèmes existants et les technologies open-source, en prenant en charge divers langages de programmation tels que SAS, Python, R, Java, Scala et Lua. - Automatisation et collaboration : Utilisez des algorithmes intelligents pour automatiser la détection des relations, des sujets et des sentiments, réduisant ainsi les efforts d'analyse manuelle. Favorisez la collaboration en créant, gérant et partageant du contenu dans un espace de travail hautement collaboratif. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : SAS Visual Text Analytics permet aux organisations de transformer des données textuelles non structurées en informations exploitables, en répondant à des défis tels que la gestion et l'interprétation des notes, l'évaluation des risques et des fraudes, et l'exploitation des retours clients pour une détection précoce des problèmes. En automatisant le processus d'analyse et en fournissant un environnement flexible et ouvert, il améliore la prise de décision, accroît l'efficacité opérationnelle et révèle des opportunités cachées dans de vastes quantités d'informations textuelles.