Text Analysis
텍스트 분류·군집·감성·추세·연관 분석을 다룹니다. 기존 홈페이지의 Text Classifier와 같은 소개입니다.
THE QUESTION
많은 텍스트에서 구조를 찾습니다
분류와 군집, 감성과 추세 등 여러 관점에서 텍스트를 살펴봅니다.
핵심 기능과 접근
- Classification · Clustering
- Sentiment · Trend
- Association Analysis
SOURCE & CURRENT STATUS
기록과 현재의 구분
원자료는 분석 접근을 소개합니다. 현재 지원 언어·범위·운영 방식은 확인이 필요합니다.
현재 제공 범위와 도입·지원 가능 여부는 확인이 필요합니다. 과거의 연구 수치나 설명은 오늘의 성능 또는 효과를 보장하지 않습니다.
기존 자료의 전체 내용 보기
TEXT ANALYSIS
자체 학습 언어모델을 통한 텍스트 분석
1.Classification
CLASSIFICATION
주어진 여러 문서에 대해정해진 카테고리 값으로분류하는 것
2.Clustering
CLUSTERING
여러 문서가 주어졌을 때,비슷한 주제의 문서끼리그룹핑을 하는 것
3.SentimentAnalysis
SENTIMENT ANALYSIS
문서 또는 텍스트로부터기본적으로 '긍정','부정','중립'의 감성을 추출하는 방법
4.TrendAnalysis
TREND ANALYSIS
어떤 주제(제품, 이슈, 인물 등)에 대해 단어 또는 구문 단위로어떤 변화가 있는지 분석
5.AssociationAnalysis
ASSOCIATION ANALYSIS
같이 출현하는 단어 간의관계를 분석
Low-Level부터 High-Level까지 다루는 다양한 Know-how
방대한 텍스트를 통한 DINN 학습을 통해 의미, 키워드, 유사도 분석, 벡터 표현 등에 대한 다양한 노하우를 보유하고 있습니다.
Self-Learning Language Model
자체적으로 학습하는 BERT 언어모델을 통해 관련 업무에 최적화 된 방법으로 Fine-tuning 하여 제공합니다.
Text Analysis
활용사례