輕鬆集成到現有分析應用程式中,並使用 40 多個預構建的、可定製的 NLP、NLU、音訊、圖像和視頻圖像 AI 模型進行定製。
利用自然語言處理功能高效地進行子文檔、文檔和跨文档分析,從而全面了解組織內容。
使用用於文字的 NLP 和用於視頻和圖像的 AI 從非結構化內容中獲取知識,以自動對內容進行分類並識別關係和情緒。
發現使用 Magellan Text Mining.
快速、一致且高度完整地解锁复杂的非结构化内容,以获得丰富的元数据和有意义的业务见解。
不斷調整 AI 以提供見解或採取低風險行動,使員工能夠專注於高價值任務,從而實現更智慧、更高效的流程。
識別冗餘、過時和瑣碎 (ROT) 內容,以加快遷移速度、降低存儲成本並改進內容檢索。
利用情绪和意图分析来找到沟通和内容中的含义,包括个人的感受或意图。
使用近 40 種語言的多語言 NLP 實現概念和實體提取,例如英語、中文和德語的高級 NLP 或俄語的概念和名稱。
使用 API 與電子數據展示、工作力自动化、記錄管理以及资讯管理系統的其他用途無縫集成。
使用 AI 生成的分類和相關性對儲存的文件進行索引和排序,並使用就地元數據豐富新內容,以幫助記錄管理和可查找性。
提供強大的 NLP、NLU 和電腦視覺技术,這些技术超越了文本並分析視覺效果,無論是在專用圖像檔中還是在文檔中嵌入。
使用自动提取核心概念的演算法从文档中识别有意义的术语和名词短语。
检测文档是否传达了积极、消极或中立的语气,是客观的还是基於意见的,它们表达情绪的程度,如喜悦、愤怒或信任,以及信息背后的因果关係或商业意图。
結合多種 AI 和機器學習技术,最大限度地提高自動分類和分類的相關性,使 IT 能夠調整複合 AI 規則並整合外部 AI 模型。
自動應用 10 種語言的自然語言處理和開箱即用的註釋器,並支援其他 25 種語言的基本概念和命名實體提取。
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