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商業智慧、視覺化和報告

OpenText Intelligent Classification Magellan 文字挖掘)

使用 AI 文字分析，從非結構化內容到可操作的洞察力

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電腦上OpenText Intelligent Classification 介面的儀表板

AI 驅動的文字分析工具

利用 AI 文本挖掘軟體，讓非結構化內容變得更有意義。OpenText™ Intelligent Classification Magellan Text Mining) 使用自然語言處理 (NLP) 分析文字資料 - 擷取情感、主題和關鍵實體，以支援智慧型決策並加速自動化。

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OpenText Intelligent Classification 使用 AI 和機器學習來分析非結構化內容並進行規模分類。它可以擷取上下文、應用文字分析、識別關鍵洞察力，並支援更好的決策與治理。此文本挖掘工具還可協助組織減少手動工作、改善合規性，並透過自動化內容理解，從不斷增加的非結構化資料中釋放價值。

為什麼OpenText Intelligent Classification ？

OpenText Intelligent Classification 利用人工智能驅動的文字挖掘技術，自動對非結構化資料進行大規模萃取與分類，將大量內容轉換為精確、可行的洞察力，讓企業決策更精明。

  • 80%
    的企業資料是非結構化的
    使用功能強大的文字挖掘工具來挖掘這些未充分利用的資料，以獲得可行的洞察力。
  • 70%
    減少分類時間
    利用 AI 驅動的自動化功能縮短文件分類和標記所花費的時間，騰出資源執行更高價值的工作。
  • 90%+
    實體和情感萃取的準確度
    利用先進的 NLP 模型，精確辨識多種內容類型和語言中的關鍵實體、主題和情感。

主要特點

OpenText Intelligent Classification 使用 AI 驅動的文字挖掘技術來分析、標記和分類非結構性內容，可大規模提升企業資訊的發現、合規性和風險減緩能力。

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文字自動分類

利用人工智能產生的分類和相關性對儲存的文件進行索引和排序。它利用原位元資料豐富新內容，以協助記錄管理並改善可尋找性。

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影像和視訊分析

提供功能強大的 NLP、Natural Language Understanding (NLU) 和電腦視覺技術，不論是在專用的影像檔案或內嵌在文件中，都能超越文字，分析視覺效果。

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概念提取

使用演算法從文件中識別有意義的詞彙和名詞短語，自動擷取核心概念。

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情緒、情緒和意圖分析

檢測文件是否傳達正面、負面或中性的語調，是客觀的還是以意見為基礎，它們表達了多少情感（如喜悅、憤怒或信任），以及其訊息背後的意圖。

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語言偵測與多語言處理

自動應用十種語言的 NLP 與開箱即用的注釋器，並支援其他 25 種語言的基本概念與命名實體萃取。

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複合人工智慧

結合多種人工智慧與機器學習技術，最大化自動分類與歸類的相關性。可讓 IT 調整複合式 AI 規則，並整合外部 AI 模型。

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OpenText Intelligent Classification

使用文本挖掘、情感分析和高級分析提取有價值的見解。
概念提取 “資訊”圖示
命名實體識別 “資訊”圖示
文字分類和摘要器 “資訊”圖示
情緒和情緒分析 “資訊”圖示
語言偵測 “資訊”圖示
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多個數據連接 “資訊”圖示
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        OpenText Intelligent Classification 資源

        加拿大政府徽標

        加拿大政府獲得寶貴的 AI 驅動洞察力並提升透明度

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        美國縣府優化電子郵件管理，以提升公共服務與合規性

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        • 我們可以處理各式各樣的內容，包括電子郵件、文件、PDF、社交媒體文章、客戶回饋、通話記錄等，協助從大量的文字來源中擷取意義和洞察力。

        • 資料分析中的文字挖掘是利用 NLP、機器學習和統計等技術從非結構化文字資料中萃取有意義資訊的過程。

        • OpenText Intelligent Classification 透過使用 AI 和自然語言處理，可發現隱藏在非結構化內容中的關鍵實體、情感和主題，從而做出更聰明的決策、更快的回應時間，以及更符合法規要求。

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          2024 年 7 月 9 日

          文字挖掘可釋放被困在非結構化內容中的客戶洞察力

          OpenText Intelligent Classification 使用 AI 將非結構化資料轉換為可操作的 洞察力。

          閱讀博客
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          2019 年 3 月 13 日

          資料挖掘與文字挖掘有何差異？

          資料挖掘和文字挖掘通常被視為互補的分析流程，但 以下是它們的差異。

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