SAS^® Visual Text Analytics

ค้นพบข้อมูลที่สำคัญโดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

SAS Visual Text Analytics

ยกระดับการกระทำของมนุษย์ ด้านการอ่าน จัดระเบียบ และดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลที่เป็นตัวอักษรจำนวนมหาศาล

ปรับเทียบ LLM ของคุณเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ด้วยโมเดลที่สอดคล้องกับงาน

จัดการความเป็นพิษ อคติ และผู้กระทำไม่ดีเพื่อให้มั่นใจถึงผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ ปรับปรุงการดูแลข้อมูลและลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากการคาดเดาโดยให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากขึ้นกับ LLM ป้องกันไม่ให้ข้อมูลส่วนตัวและละเอียดอ่อนเข้าสู่โมเดลโดยการเพิ่มชั้นของการตรวจสอบย้อนกลับ
ตรวจจับแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่และโอกาสที่ซ่อนอยู่

กรองข้อมูลข้อความที่เพิ่มจำนวนขึ้นเรื่อยๆ อย่างรวดเร็วและไม่รู้สึกเหน็ดเหนื่อย เพื่อบ่งชี้ใจความสำคัญหรือหัวข้อ, กรองคำสำคัญ, วิเคราะห์ความคิดเห็น และจำแนกหาความสัมพันธ์ระหว่างคำ โดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, การเรียนรู้ของเครื่องและวิธีการเรียนรู้เชิงลึก และกฎทางภาษาที่ประสานกันอย่างลงตัว ผู้คนจึงได้รับข้อมูลที่ถูกต้องในเวลาที่ต้องการ
ส่งเสริมการทำงานร่วมกันและการแบ่งปันข้อมูลในระบบนิเวศแบบเปิด

SAS Visual Text Analytics มีสภาพแวดล้อมที่ยืดหยุ่นซึ่งสนับสนุนวงจรชีวิตการวิเคราะห์ทั้งหมด ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การค้นหาข้อมูลเชิงลึกในการวิเคราะห์ ไปจนถึงการนำโมเดลเข้าสู่การผลิตเพื่อให้ได้มูลค่า สร้าง จัดการ และแชร์เนื้อหา รวมถึงไปป์ไลน์แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ในพื้นที่ทำงานร่วมกันสูงที่รวมเข้ากับระบบที่มีอยู่และเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สได้อย่างง่ายดาย
ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ด้วยระบบอัตโนมัติ

อัลกอริธึมอัจฉริยะตรวจจับความสัมพันธ์ หัวข้อ และความรู้สึกในข้อมูลข้อความโดยอัตโนมัติ ช่วยขจัดการวิเคราะห์ด้วยตนเองที่ใช้เวลานาน ผสานแม่แบบแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด การสร้างกฎอัตโนมัติ และการปรับใช้โมเดลด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียวเพื่อลดความพยายามในการสร้างแบบจำลอง

ผู้นำการวิเคราะห์ข้อความบน G2

SAS Visual Text Analytics คว้ารางวัล 'Summer 2024 Leader in Text Analysis' และ 'Summer 2024 Enterprise Leader in Text Analysis' จาก G2

องค์กรทุกขนาดทำงานอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นด้วย SAS

ค้นหาว่าผู้อื่นใช้ SAS อย่างไร

คุณสมบัติหลัก

เพิ่มความพยายามของมนุษย์ในการวิเคราะห์ข้อความที่ไม่มีโครงสร้างด้วย AI โดยใช้วิธีการสร้างโมเดลที่หลากหลาย สัมผัสพลังที่ผสานกันของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้ของเครื่อง และกฎทางภาษา

การจำแนกประเภทตามโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

ใช้โมเดลทางภาษาเพื่อคัดสรรข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับการปรับแต่ง LLM และ RAG เพิ่มการควบคุมเนื้อหา LLM เพื่อตรวจจับความเป็นพิษและอคติ และป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลส่วนตัวเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ LLM โดยไม่ปรับเปลี่ยนหรือส่งผลกระทบต่อ LLM

การปรับเทียบ LLM

วิเคราะห์แนวโน้ม

การเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่มีผู้ดูแลจัดกลุ่มเอกสารตามธีมทั่วไป คะแนนความเกี่ยวข้องจะคำนวณว่าแต่ละเอกสารเข้ากับแต่ละหัวข้อได้ดีเพียงใด และแฟล็กไบนารีจะแสดงความเป็นสมาชิกของหัวข้อเหนือเกณฑ์ที่กำหนด

การสกัดข้อมูล

ดึงข้อมูลเฉพาะหรือความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลจากข้อความโดยใช้ภาษาโปรแกรมที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ SAS ที่มีประสิทธิภาพ ยืดหยุ่น และปรับขนาดได้ ซึ่งเรียกว่าการตีความภาษาสำหรับข้อมูลที่เป็นข้อความ (LITI)

แนวทางการสร้างโมเดลแบบไฮบริด

สร้างโมเดลข้อความที่มีประสิทธิภาพโดยใช้ความสามารถที่รวมกันอย่างหลากหลาย รวมถึงกฎทางภาษาที่หลากหลาย การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก

การแจกแจงรูปประโยค

ข้อความถูกแยกออกเป็นคำ วลี เครื่องหมายวรรคตอน และองค์ประกอบอื่นๆ ของความหมาย เพื่อให้กรอบการทำงานของมนุษย์ที่เครื่องต้องการในการวิเคราะห์ข้อความตามขนาด

การวิเคราะห์คลังข้อมูลภาษา

ทำความเข้าใจโครงสร้างคลังข้อมูลศัพท์ผ่านสถิติเอาต์พุตที่เข้าถึงได้ง่ายเพื่อใช้ประโยชน์จากการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) สำหรับงานต่างๆ เช่น การล้างข้อมูล การแยกสัญญาณรบกวน การสุ่มตัวอย่างอย่างมีประสิทธิภาพ การเตรียมข้อมูลเป็นอินพุตสำหรับโมเดลเพิ่มเติม (ตามกฎและการเรียนรู้ของเครื่อง) และแนวทางการสร้างโมเดลเชิงกลยุทธ์