最好的文本分析软件平台(2022)
当你有大数据,你需要正确的分析工具来理解它!
我们一起把这个列表最好的文本分析软件平台来帮助你决定适合贵公司的供应商。
内容
- 文本分析是什么?
- 文本分析软件是什么?
- 主题
- RapidMiner
- Chattermill
- Kapiche
- Lexalytics
- 谷歌自然语言智能
- MonkeyLearn
- Qualtrics XM发现(原名卡拉桥)
- 下一个步骤:选择一个文本分析软件平台
文本分析是什么?
文本分析(也称为文本挖掘)从文本中提取意义的过程。
一个常见的例子是基于文本分析客户反馈,重点寻找共同的主题和趋势。这些主题和趋势通知公司内战略行动,来改善他们的产品和服务。
文本分析软件是什么?
超负荷效率——在规模和分析文本——公司使用文本分析软件。这些平台利用机器学习和自然语言处理算法从大量的文本表面的见解。
AI的重担,你可以专注于你的见解。
文本分析是复杂的,而不是所有的解决方案都是平等的。你可以考虑建立一个内部解决方案——但是这需要相当大的时间和资源。2022世界杯赛程安排有神奇的平台,这将有助于你更快得到你所需要的结果。
在你开始之前,确保你已经确定你所需要的功能和可用性:
- 的核心需求是什么你希望文本分析软件的地址吗?
- 你想获得什么见解?
- 你能基于你的结果采取行动?
- 你的交易断路器是什么?
记住你的核心需要你深入我们的列表的文本分析软件平台——毕竟,你不想结束无用的词云!
2022年最好的文本分析软件平台
# 1专题
主题——这是我们!——是一个文本分析平台建立专门的客户反馈。你的文本数据转化为可操作的实时的见解,方便每个人做出正确的决定。
与我们的易于使用的、集成的平台,你可以启动并运行与特定主题在几天内,无论如何你的产品是技术。不需要手动编码或培训。您可以定制主题添加业务细微差别:低努力和低维护。
主题的过滤器使它简单的放大和缩小,从一般的子主题和主题。你可以得到更细粒度的通过查看摘要和列表的具体问题,问题和请求与最初的评论。将主题从文本与定量数据得到更具体的见解。
主题还提供了自定义工作流,以便用户可以设置警报基于变化的数据,如峰值在体积或情绪,或特定的关键词在评论。
文本分析的方法:
主题使用自然语言处理自动化情绪分析和专题分析。算法学习靠自己,不需要预定义的类别或注释的数据。主题发现主题自下而上:这意味着它能识别“未知的未知”在你的数据以及新、新兴市场和现有的主题。
主题的主题模式是灵活的和可编辑——它的设计是与人类增强的输入。您可以添加、合并或删除主题确保尽可能具体、可行的见解。
需要多长时间才能启动并运行吗?
它的快速和容易设置,通常几天到一个星期。
支持的数据源是什么?
您可以添加每个来源的反馈为主题:内部(调查、呼叫中心、支持门票,抱怨,CRM笔记)和外部(评论网站、论坛、社交媒体)。我们的新员工培训是容易的和安全的数据。主题有几个本地集成连续提取数据,以及自己的API。平台支持CSV和sFTP,团队可以帮助你建立定制的集成。
自助服务/易用性:
主题是一个直观的,协作平台,整个公司可以使用,你不需要一个数据科学家!用户角色和权限可定制的所以每个人都可以访问他们需要的见解。你可以定制产品的见解,残雪,操作和管理团队在几分钟内,我们的CS团队总是能够伸出援手。
核心功能:
- 连接每一个源反馈的协作平台
- 快速识别客户体验的司机,生产或NPS
- 实时点新出现的问题
- 将原始数据转换成具体的、可操作的见解几天之内,而不是几个星期
- 易于使用的工具来调整产品的见解,操作,残雪,营销和执行团队,保持精度
- 可定制的仪表板和直观的可视化
- 显示了完整的客户图片,不限于一个预定义的模型
# 2 RapidMiner
RapidMiner是一个平台为数据科学家设计的。它适用于结构化和非结构化数据提供数据准备、特征选择、特征工程、建模、模型验证和操作化。
机器学习平台提供支持所有类型的用户通过汽车ML,视觉创作和编码与大部分客户使用RapidMiner没有代码/ low-code实现数据的科学。RapidMiner的文本挖掘能力是这个大平台的一部分。
RapidMiner统计文本分析和自然语言处理(NLP)功能允许你从许多不同的数据源加载文本,把它们通过过滤技术,最后对文本数据进行分析。文本扩展支持多种文本格式包括纯文本、HTML或PDF以及其他数据源。它提供了标准过滤器的标记,阻止,stopword过滤,或语法的一代。
帮助您的团队到速度,RapidMiner开设了一所学校,提供了一个广泛的基于角色的自学课程认证的用户数据科学学科。RapidMiner为非编码提供了完整的自动化领域专家,经验丰富的数据的一个集成JupyterLab环境科学家和可视化拖拽设计为整个团队联系起来。
文本分析的方法:
在RapidMiner,您可以选择您想要使用机器学习算法在您的数据。它有很多常见的算法可用于阻止,lemmatizing,情绪分析和主题提取。
需要多长时间才能启动并运行吗?
一至三个月。
支持的数据源是什么?
RapidMiner摄食原始数据从各种各样的来源:从Hadoop /火花,Excel,文档、社交媒体、电子邮件、数据库和云服务。
自助服务/易用性:
针对数据科学家和数据分析师,但他们通过学院提供培训,以便每个人都能学会使用平台。
核心功能:
- 一个一体化的科学数据平台
- 机器学习数据工程、机器学习和操作
- 构建和部署的机器学习模型
- 上运行现有的模板数据——即生产模型
- 人工智能应用程序构建
- 鼓励全公司的合作
- 广泛的集成
# 3 Chattermill
Chattermill是一个统一的客户反馈分析平台:它结合,措施和分析客户的反馈。Chattermill主要关注客户体验;平台使用的主题和情绪AI来帮助你看到客户的感受,掌握新兴主题和理解是什么让他们回来。
使用Chattermill的过滤器来发现潜在的内涵在您的数据和评估驾驶的客户体验。分析信号在你客户的反馈来准确地识别和预测驱动收入的机会,宣传和保留在客户接触点。
文本分析的方法:
Chattermill使用预定义的分类集中在公共客户成功的问题。他们的数据团队将如果需要定制您的数据模型。
需要多长时间才能启动并运行吗?
至少一个月:大概有两周的时间来创建最初的主题结构,和一个额外的两周评审和细化。
支持的数据源是什么?
Chattermill支持广泛的反馈渠道。它有几个集成准备以及定制集成的一个API。
自助服务/易用性:
这个平台是直观和用户友好。因为Chattermill使用预定义的分类法,对主题的任何更改结构不能由用户时,这几天可以实现这些变化。
核心功能:
- 结合客户反馈在一个地方
- 与现有的工具和过程集成
- 快速识别客户体验的司机
- 使用一个AI-driven文本分析模型
# 4 Kapiche
Kapiche反馈分析平台构建有意义的客户反馈数据。它旨在改善决策和积极影响你公司的底线。
Kapiche的文本分析模式是建立直接从您的数据,允许您快速了解新的和不断变化的数据来源。Kapiche的AI话题识别的重担,和用户建立查询出主题之间的关系。这个数据驱动的方法提供了一个真正的客户正在谈论什么。
文本分析的方法:
Kapiche不使用代码框架或分类法。他们发现突出的词在文本,然后使用这些词上下文之间的联系为用户发现感兴趣的主题。
需要多长时间才能启动并运行吗?
你可以在几天内与Kapiche启动并运行。在话题识别Kapiche的重任,然后用户添加细化和构建自己的查询。
支持的数据源是什么?
Kapiche支持CSV / Excel文件上传,并提供许多集成——它可以分析非结构化的文本数据。用户使用该平台进行分析调查,支持和聊天数据,在线评论和社交媒体数据。
自助服务/易用性:
Kapiche简单使用一旦你熟悉了它。用户报告说,如果你不使用Kapiche定期可能有点很难导航设置查询。Kapiche对抗这种良好的客户成功的支持团队。
核心功能:
- 可定制的和易于使用的统一的仪表板
- 从客户反馈实时提供了见解
- 让你进一步深入探索你的理解
- 提供可行的和有价值的见解
- 保持了所有东西,包括残雪的支持
# 5 Lexalytics
Lexalytics是一个传统的文本分析平台,将复杂的文本文档转换为数据和见解。Lexalytics利用NLP提取多层次情绪得分,主题,实体、类别、主题,总结,和意图。你可以看到人们正在谈论什么,他们的感受,他们为什么有这样的感觉。
产品主要有三个方面:
- 突出其核心文本分析和自然语言处理软件图书馆,适合数据科学家。
- Semantria需要突出的功能,将它们集成到现有的数据分析基础设施。
- 聚光灯,Lexalytics的完整的解决方案建立在Semantria API的力量。你可以想象你的结果在交互式仪表板和分享你的发现。
文本分析的方法:
Lexalytics预构建的模型创建概要,提取关键词(他们称之为主题),实体(专有名词)和分类文档主题(例如运动)。这些模型的包为特定行业和用户可以定制。
需要多长时间才能启动并运行吗?
你可以立即得到初步结果,但是如果你的行业不是由一个可用的包,定制可能需要数周。
支持的数据源是什么?
Lexalytics支持多种数据源,可以处理文本超过20种不同的语言。
自助服务/易用性:
最适合的数据科学家和数据分析师。
核心功能:
- 情绪和意图的分析
- 命名实体和主题提取
- 分类和总结
- 低级NLP函数(断词、词性标注)
- 20 +支持的语言
- 预先构建的产业配置
# 6谷歌自然语言智能
谷歌的自然语言AI见解来自非结构化文本文档使用Google机器学习。他们有三个自然语言解决方案,与您的文字:
- AutoML——训练你自己的机器学习自定义模型进行分类,提取,检测情绪。您可以使用AutoML UI上传您的训练数据和测试您的自定义模型没有一行代码。
- 自然语言API——类似于其他NLP API,它使用pre-trained模型将自然语言理解(NLU)应用到各种应用程序。包括情绪分析,分析实体、实体情绪分析、内容分类和语法分析。
- 医疗保健自然语言智能,具体模型分析非结构化医学文本。
文本分析的方法:
使用pretrained模型,构建自定义的选项。
需要多长时间才能启动并运行吗?
如果你已经熟悉数据分析,那么你可以设置和分析文本在几天内。关键延误是在学习使用系统和培训您的模型。
支持的数据源是什么?
支持广泛的文本文档,包括电子邮件、聊天、社交媒体。集成了现有的谷歌产品套件,使它容易连接你的文本数据。
自助服务/易用性:
需要时间来建立你的数据集和训练你的模型优化结果。系统为开发人员和数据分析师更用户友好的,它可以帮助如果你熟悉的api和乐于花时间定制文本分析模型。
核心功能:
- 实体分析发现在文档的字段和标签
- 情绪分析了解客户的意见
- 自定义实体提取识别特定于域的实体文件内
- “语音API来提取音频的见解
- 视觉API添加光学字符识别(OCR)扫描文档
- 多种语言的翻译API理解情绪
# 7 MonkeyLearn
MonkeyLearn是一个机器学习工具,自动分析文本,从数据中提取可行的见解。您可以使用pre-trained文本分析模型或创建自己的,让他们适合你的需求较高的准确性。
文本分析模型包括文本分类器和文本提取器,让你有机会进行情感分析,关键字提取,意图分类和语言检测。
云,提供自己的WordCloudGenerator MonkeyLearn拥抱词。
文本分析的方法:
MonkeyLearn使用预定义的文本分析模型来自动标记文本。您可以选择现有的模型,或建立您自己的自定义分类器和提取器。
需要多长时间才能启动并运行吗?
您可以立即生成一个词云从任何数据。当涉及到分类数据,这取决于你有多少类别。
支持的数据源是什么?
你会发现关键集成等日常应用Excel,谷歌床单,Zapier, RapidMiner, Zendesk,给你直接访问您的数据。数据是否需要上传之前端。
自助服务/易用性:
MonkeyLearn low-code,没有代码机器学习的平台,一个点和点击界面,便于创建您自己的文本分析工具。对于那些知道如何代码,MonkeyLearn API可用在所有主要的编程语言中,你可以将他们的文本分析模式连接到你已经在使用的工具。
核心功能:
- 一体化的文本分析和数据可视化工作室
- 提供低/不代码文本分析
- 标签和可视化客户反馈
- 创建自定义文本分析模型
- 强大的文档
# 8 Qualtrics XM发现(原名卡拉桥)
XM发现利用超过130开箱即用的行业模板和分类模型来分析非结构化文本数据。XM发现揭示为什么客户接触,他们的感受,他们计划下一步做什么。
您可以使用XM发现分析来优化你的客服聊天机器人更好地理解人。作为Qualtrics套件的一部分,它与其他Qualtrics产品集成为一个一体化的解决方案,从收集数据到分析和实现。
文本分析的方法:
XM发现有大量各种各样的行业特定的预定义的模型,使用机器学习和基于规则的方法。用户可以定制特定元素更精确地反映他们的业务。
需要多长时间才能启动并运行吗?
如果您的数据集匹配的分类法XM发现提供,需要几周开始。然而,一个实现,需要大量的定制需要六个月。这通常涉及到一个XM发现专家创建复杂的规则来捕捉的主题与商业利益相关者密切合作的兴趣。
支持的数据源是什么?
XM发现连接到多个反馈和互动渠道,与100 +预构建连接器各种数据集成。这些包括呼叫中心日志、调查、社会媒体和聊天。
自助服务/易用性:
XM发现的文本分析能力很好,但是用户界面可以挑战导航,尤其是对于新用户。实现需要六个月,和理想情况下你会有工作人员定期使用平台上保持持续的维护。
核心功能:
- 自动发现文本的主题和情绪
- 检测情感、意图,与特定于行业的NLU模型和努力
- 增加客户和雇员的经验在实时自动化工作流和触发动作
- 丰富你的客户和雇员概要文件与记录的情绪,努力,和强度
下一个步骤:选择一个文本分析软件平台
找到合适的文本分析为贵公司解决方案可能会非常棘手。希望我们的列表帮助缩小你的选择范围。最终,最优秀的软件是满足你所有的需求和公司提供可信、准确的见解。
从这里去哪里?书与供应商演示,帮助指导你的选择。理想情况下,请求审判的软件;你要确定它在您的数据。
一旦你确定了主要的竞争者,您可以开始制作提案(RFP)的请求。如果你想要一些帮助,我们已经创建了专为文本分析软件rfp指南。
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