API לכריית טקסט

פתרון כריית הטקסט שלנו, שאומן בקפידה על מערכי הנתונים הקנייניים שלנו, מספק ביצועים טובים יותר ב-30%* בממוצע בהשוואה לחלופות קוד פתוח, תוך הבטחת שקיפות מלאה ונגישות מהיום הראשון.

ראו כיצד ניתוח הסנטימנטים של Standupcode עולה על אפשרויות אחרות

קראו ניתוח מפורט של הביצועים של המודלים הנפוצים ביותר בעולם עבור משימות ניתוח סנטימנטים. ראו כיצד Standupcode משתווה ועולה על השאר.

הגבירו את התובנות בעזרת ניתוח סנטימנטים

השתמשו בניתוח הסנטימנטים המופעל על ידי למידה עמוקה של Standupcode, המדויק ב-30% יותר* ממודל קוד פתוח דומה.

הפתרון המתקדם שלנו מפענח ומכמת סנטימנטים מ-1 עד 1 ומזהה סנטימנטים שונים בחלקים שונים של אותו משפט, ומאפשר לך לקבל החלטות מושכלות, לייעל את המוניטין של המותג ולשפר את חוויית הלקוח בעזרת תובנות רבות ערך.

השתמשו בניתוח רגשות מתקדם

העצימו את העסק שלכם עם ניתוח הרגשות המופעל על ידי למידה עמוקה של Standupcode, המסוגל לזהות עד 28 רגשות ברורים בטקסט. משנה משחק עבור העלאת שביעות רצון הלקוחות, הערכת סנטימנט הציבור והעשרת חוויות המשתמש.

הבינו משמעות עם זיהוי ישויות

יכולות זיהוי הישויות של Standupcode חורגות הרבה מעבר לכלי NER סטנדרטיים בקוד פתוח. באותו טקסט, תוכלו לזהות ישויות רגילות, ישויות מספריות, כמו גם משמעויות.

זהו קפוצ'ינו כ-'משקה חם' או מקבוק כ-'מכשיר אלקטרוני', תוך חילוץ מזהי דוא"ל, מספרי טלפון ומדידות מדעיות מהטקסט שלכם. האפשרויות הן אינסופיות.

מודולים נוספים

חבילת מודולי NLP המעולים שלנו

זיהוי הנחות

חשפו את ההנחות הבסיסיות והעמיקו את ניתוח הטקסט שלכם.

זיהוי סוג משפט

סווגו סוגי משפטים להבנה דקויות יותר של התוכן.

ניתוח תחבירי

פתחו את המבנה הדקדוקי של הטקסט שלכם עם זיהוי של למות, תגי חלקי דיבר ותגי תלות.

חילוץ קוהרנטיות

פענחו קשרים טקסטואליים על ידי זיהוי חלקים בטקסט המפנים זה לזה.

זיהוי שפה

זהו את השפה העיקרית של כל טקסט, וחזקו את מאמצי התקשורת הגלובליים שלכם.

משוב לקוחות

הביקורות הבאות נאספו באתר שלנו.

4 כוכבים מבוסס על 100 ביקורות
API יוצא דופן לכריית טקסט
API לכריית טקסט משנה את כללי המשחק עבור חילוץ תובנות חשובות מערכות נתונים גדולות. שיפרנו משמעותית את זמני עיבוד הנתונים והדיוק שלנו, מה שהוביל לקבלת החלטות טובה יותר.
נבדק על ידי מר שגיא קדם (מדען נתונים)
אמין וידידותי למשתמש
גיליתי ש-API לכריית טקסט אמין להפליא וקל לשילוב עם המערכות הקיימות שלנו. התיעוד מקיף, מה שהופך את זה לפשוט להתחיל.
נבדק על ידי מר רותם ברק (מהנדס תוכנה)
ביצועים נהדרים עם נתונים גדולים
ה-API פועל היטב אפילו עם כמויות גדולות של נתוני טקסט. זה הפך לכלי חיוני לפרויקטים של ניתוח טקסט שלנו, אם כי היינו רוצים שיהיו עוד אפשרויות התאמה אישית.
נבדק על ידי מר דן זיו (אנליסטית נתונים)
תכונות רבות עוצמה עבור משימות NLP
API זה לכריית טקסט מציע חבילה של תכונות רבות עוצמה ששיפרו משמעותית את יכולות עיבוד השפה הטבעית שלנו. מומלץ מאוד לחובבי NLP.
נבדק על ידי גברת יעל שטיינר (חוקר NLP)
טוב, אבל יכול להשתמש בדוגמאות נוספות
בעוד שה-API יעיל ורב עוצמה, דוגמאות מעשיות נוספות בתיעוד יהיו מועילות למשתמשים חדשים. לקח קצת זמן להתרגל לכל התכונות.
נבדק על ידי מר אורי סגל (מהנדסת נתונים)
ניתוח טקסט מהיר ויעיל
הצוות שלנו ראה שיפור עצום ביעילות מאז שהתחלנו להשתמש ב-API לכריית טקסט. הוא מטפל בפורמטים ובשפות טקסט שונות בצורה חלקה.
נבדק על ידי גברת מיכל אורן (מנהל IT)
תוצאות מדויקות ביותר
הדיוק של ניתוח הטקסט שמספק API זה מרשים. זה איפשר לנו להשיג תובנות אמינות יותר, שהן קריטיות לפרויקטים המחקריים שלנו.
נבדק על ידי מר חיים טל (אנליסט מחקרי שוק)
API טוב עם שיפורים קלים הדרושים
API לכריית טקסט טוב באופן כללי, אך נתקלנו בכמה בעיות קלות עם שפות מסוימות. תמיכה בשפה רחבה יותר תהפוך אותו לטוב עוד יותר.
נבדק על ידי מר שמעון גרשון (בלשנית)
מעולה לניתוח סנטימנטים
השתמשנו ב-API זה בעיקר לניתוח סנטימנטים, והתוצאות היו מדויקות מאוד. זה עזר לנו להבין טוב יותר את משוב הלקוחות ואת מגמות השוק.
נבדק על ידי מר נדב רון (מומחית שיווק)
מועיל לסיווג טקסט אוטומטי
API זה הקל על אוטומציה של משימות סיווג טקסט. זה יעיל אבל לפעמים מתקשה בקטגוריות פחות נפוצות או במונחים ספציפיים לתעשייה.
נבדק על ידי מר יאיר אברהם (אסטרטגית תוכן)

יש לכם שאלות? מצאו תשובות כאן!

שאלות נפוצות

API לכריית טקסט הוא סט של כלים ופרוטוקולים המאפשרים למפתחים לחלץ, לעבד ולנתח כמויות גדולות של נתוני טקסט לא מובנים באופן אוטומטי. סוג זה של API משתמש בטכניקות עיבוד שפה טבעית (NLP) כדי להפיק תובנות משמעותיות, לזהות דפוסים ולאחזר מידע רלוונטי ממקורות טקסט כגון מיילים, מסמכים, פוסטים במדיה חברתית ועוד.
API לכריית טקסט פועל בדרך כלל על ידי קבלת קלט טקסט, עיבודו באמצעות אלגוריתמים שונים של NLP ופלט מידע מובנה. הוא משתמש בטכניקות כמו אסימוניזציה, ניתוח סנטימנטים, זיהוי ישויות ומידול נושאים כדי להפוך טקסט גולמי לנתונים פעילים. תהליך זה מאפשר לעסקים לנתח משוב מלקוחות, לנטר סנטימנט מותג ולזהות מגמות מתפתחות.
כן, רוב ממשקי ה-API לכריית טקסט נועדו להשתלב בקלות במערכות קיימות במאמץ מינימלי. הם מגיעים עם תיעוד מקיף, ערכות SDK וקודי דוגמה כדי לעזור למפתחים ליישם אותם במהירות ביישומים שלהם. קלות האינטגרציה הזו מפשטת עבור עסקים להתחיל ולנצל יכולות כריית טקסט מבלי להזדקק למומחיות טכנית נרחבת.