ナレッジ ディスカバリ

データを構造化して、重要な情報を使いやすい形式で抽出できます。
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目の前に積まれた膨大な資料を読んで理解する作業を想像してみてください。毎日、ビッグデータの処理に追われるのは大変ですね。文書(PDFや画像を含む)、メール、音声、ニュース記事、インタビュー、ウェブサイト、さらに外部の資料もあります。

あるいは、銀行などの金融機関から重要な財務情報を受け取り、そこから、人名、組織名、為替レートのようなキーとなる情報を集めます。

Knowledge Engineering and Discovery ツール

そこで、PangeaMT のナレジ エンジアリングとディスカバリ ツールが力を発揮します。データの形式を問わず、文字に変換して処理をおこないます。自然言語処理により、データを構造化して重要な情報を使いやすいフォーマットで抽出します。

キーワード リストのテキストから情報を抽出するだけでなく、ソースをそのまま残すため、e-Discovery とは異なります。

Knowledge Engineering and Discoveryの事例

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為替予測について中央銀行や金融機関からの財務データを使用して、CSV/スプレッドシートを作成します。

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複数の情報源からテーマに該当するデータを抽出して要約を作成

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機械学習用に一般的な自然言語処理タグでビッグデータにタグを付ける

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はじめに音声テキスト変換を用いて、テレビ番組、インターネットビデオ、またはラジオインタビューから名前、場所、そしてアクションを抽出

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ツイートやコメントに肯定的または否定的なタグを付け、ソーシャルメディアの投稿内容から感情部分を特定します。

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事前に定義された分野に従って文書を自動的に分類し、要約を作成します

AI を応用したサービス: e-Discovery
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