イントロダクション

このモジュールでは、AI を使用してドキュメントやその他の書き込まれた資産のテキストを理解する方法について説明します。

テキスト処理と分析は、 自然言語処理 (NLP) を通じて可能です。 NLP を使用すると、マシンは人間の言語を理解し、解釈し、対応できます。 NLP の目的は、既存のテキストから意味や構造を分析して抽出することです。

テキスト分析 は、書き込まれたテキストを自動的に調べて、センチメント、キーワード、エンティティ、トピックなどの有用な情報を抽出するプロセスです。 テキスト分析は NLP に依存して、非構造化テキストを意味のある分析情報に変換します。

テキスト分析のこれらのアプリケーションの一部を考えてみましょう。

• 顧客フィードバック分析: 企業は、大量の顧客レビュー、サポート チケット、アンケート回答を分析する必要があります。 テキスト分析手法を使用すると、傾向を特定し、早期に不満を検出し、カスタマー エクスペリエンスを向上させることができます。

• 医療テキスト分析: 医療システムは、非構造化医療文書から臨床情報を抽出する必要があります。 テキスト分析手法は、症状、薬、診断を特定し、より迅速かつ正確な意思決定をサポートするのに役立ちます。

• 金融書類処理: 銀行や金融機関は、大量の契約、ローン申請、規制書類を処理します。 テキスト分析手法は、金利、借り手情報、コンプライアンス リスクなどの重要な詳細を自動的に抽出するのに役立ち、手動レビュー時間の短縮と精度の向上に役立ちます。

• 法的文書要約: 法律事務所は、長いケースファイル、裁判所の判決、契約を管理します。 テキスト分析手法は、複雑な法的テキストの要約、重要な句の強調表示、トピック別のドキュメントの分類に役立ち、弁護士がより効率的に作業し、情報に基づいた意思決定をより迅速に行うことができます。

次に、Microsoft Foundry のテキスト分析機能について説明します。