사전 정의된 범주(예: 사람, 조직, 장소 등)로 레이블을 지정하여 텍스트 문서에 표시된 명명된 엔터티를 식별 및 분류하도록 기계 학습 알고리즘을 훈련합니다.
사기 탐지
개인, 조직, 위치 등과 같은 문서에서 명명된 엔터티 간의 링크를 식별하는 데 존재하는 증거를 검색하여 악의적인 사기 패턴을 식별할 수 있는 NLP를 개발 및 제공합니다.
의도 및 대화 분석
고객 경험을 향상하고 차세대 챗봇, 디지털 비서 및 대화형 AI의 개발을 정확하게 추진하기 위한 사용자 의도를 더 잘 이해합니다.
고객 리뷰 모니터링
고객 리뷰 모니터링 어플리케이션 개발을 위한 고객 피드백의 감정 분석(기쁨, 좌절, 분노, 슬픔)
위험 완화
중요한 질병을 다양한 범주로 매핑하여 임상 NLP를 개발하면 실측 데이터에 주석을 달 수 있습니다.
방사선과 보고서 분류
중요한 질병을 다양한 범주로 매핑하여 임상 NLP를 개발하면 실측 데이터에 주석을 달 수 있습니다.
영상의학과 영상진단
영상 진단 및 이상 감지를 개선하기 위해 방사선 영상 내의 선택 영역을 분할 및 분류합니다.
주제 분석
주제 분석 또는 주제 라벨링은 고려 중인 반복되는 주제/주제를 식별하여 주어진 텍스트에서 의미를 식별하고 추출하는 것입니다.
콘텐츠 분류
분류는 분류 또는 태깅이라고도 하며 관심 있는 기능에 따라 텍스트를 조직화된 그룹으로 분류하고 레이블을 지정하는 프로세스입니다.
클라이언트 서비스 자동화
강력하고 잘 훈련된 가상 챗봇 또는 디지털 어시스턴트는 고객이 판매자와 통신하는 방식을 혁신하여 고객 경험을 크게 개선했습니다.