소개
이 모듈에서는 AI를 사용하여 문서 및 기타 작성된 자산의 텍스트를 이해하는 방법을 살펴봅니다.
텍스트 처리 및 분석은 NLP(자연어 처리)를 통해 가능합니다. NLP를 사용하면 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하고 응답할 수 있습니다. NLP의 목표는 기존 텍스트에서 의미 또는 구조를 분석하고 추출하는 것입니다.
텍스트 분석은 기록된 텍스트를 자동으로 검사하여 감정, 키워드, 엔터티 또는 토픽과 같은 유용한 정보를 추출하는 프로세스입니다. 텍스트 분석은 NLP를 사용하여 구조화되지 않은 텍스트를 의미 있는 인사이트로 바꿉니다.
텍스트 분석의 다음 애플리케이션 중 일부를 고려합니다.
고객 피드백 분석: 기업은 대량의 고객 리뷰, 지원 티켓 및 설문 조사 응답을 분석해야 합니다. 텍스트 분석 기술을 사용하면 추세를 식별하고, 불만을 조기에 감지하고, 고객 환경을 개선할 수 있습니다.
의료 텍스트 분석: 의료 시스템은 구조화되지 않은 의료 문서에서 임상 정보를 추출해야 합니다. 텍스트 분석 기술은 증상, 약물 및 진단을 식별하여 더 빠르고 정확한 의사 결정을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.
금융 문서 처리: 은행과 금융 기관은 대량의 계약, 대출 신청 및 규제 문서를 처리합니다. 텍스트 분석 기술은 금리, 대출자 정보 및 규정 준수 위험과 같은 주요 세부 정보를 자동으로 추출하여 수동 검토 시간을 줄이고 정확도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
법률 문서 요약: 법률 회사는 긴 사례 파일, 법원 판결 및 계약을 관리합니다. 텍스트 분석 기법을 사용하면 복잡한 법률 텍스트를 요약하고, 중요한 조항을 강조 표시하고, 문서를 항목별로 분류하여 변호사가 보다 효율적으로 작업하고 정보에 입각한 의사 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.
다음으로, Microsoft Foundry에서 텍스트 분석 기능을 살펴보겠습니다.
비고
우리는 다른 사람들이 다른 방법으로 배우는 것을 좋아한다는 것을 알고 있습니다. 이 모듈을 비디오 기반 형식으로 완료하도록 선택하거나 콘텐츠를 텍스트 및 이미지로 읽을 수 있습니다. 텍스트는 비디오보다 더 자세한 내용을 포함하므로 경우에 따라 비디오 프레젠테이션에 대한 추가 자료로 참조할 수 있습니다.