SAS Visual Text Analytics è una soluzione completa progettata per estrarre preziose intuizioni dai dati di testo non strutturati sfruttando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'apprendimento automatico e le regole linguistiche. Questo potente strumento consente alle organizzazioni di elaborare in modo efficiente grandi volumi di informazioni testuali, scoprire schemi nascosti e prendere decisioni basate sui dati. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Estrazione Testuale e Contestuale: Identifica ed estrae automaticamente termini chiave, frasi e concetti dai dati di testo, facilitando una comprensione più profonda del contenuto. - Categorizzazione e Analisi del Sentimento: Classifica i documenti in categorie predefinite e valuta il sentimento per misurare l'opinione pubblica o il feedback dei clienti. - Rilevamento dei Temi: Scopri tendenze emergenti e opportunità nascoste rilevando idee principali o temi all'interno di grandi set di dati testuali. - Supporto Multilingue: Analizza il testo in 33 lingue, tra cui inglese, spagnolo, cinese e arabo, con lessici e liste di stop integrati per ciascuna lingua. - Integrazione Aperta: Integra senza problemi con sistemi esistenti e tecnologie open-source, supportando vari linguaggi di programmazione come SAS, Python, R, Java, Scala e Lua. - Automazione e Collaborazione: Utilizza algoritmi intelligenti per automatizzare il rilevamento di relazioni, temi e sentimenti, riducendo gli sforzi di analisi manuale. Promuovi la collaborazione creando, gestendo e condividendo contenuti in uno spazio di lavoro altamente collaborativo. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: SAS Visual Text Analytics consente alle organizzazioni di trasformare i dati di testo non strutturati in intuizioni azionabili, affrontando sfide come la gestione e l'interpretazione delle note, la valutazione del rischio e delle frodi, e sfruttando il feedback dei clienti per la rilevazione precoce dei problemi. Automatizzando il processo di analisi e fornendo un ambiente flessibile e aperto, migliora il processo decisionale, aumenta l'efficienza operativa e scopre opportunità nascoste all'interno di grandi quantità di informazioni testuali.