비구조적 텍스트를 그래프로 변환

조직 데이터의 80%는 비구조적이므로 사용되지 않습니다.

비구조적인 원시 텍스트 데이터를 가져와서 감지된 모든 엔터티 및 관계가 있는 지식 그래프를 쉽게 구축하고 텍스트를 최대한 활용하세요. 단 몇 번의 클릭만으로 코드 없이 가능합니다.

AP-HP가 환자 데이터를 귀중한 정보의 금광으로 바꾼 방법 알아보기

AP-HP에서 지식 그래프를 사용하여 환자 데이터를 구조화하는 방법

지식 그래프 구축 및 강화

Standupcode를 사용하면 비구조적 데이터에서 엔터티와 관계를 찾고 더 많은 정보로 지식 그래프를 자동으로 풍부하게 할 수 있습니다.

대부분의 그래프는 구조화된 표 형식 데이터를 사용하여 구축되지만 Standupcode를 사용하면 한 단계 더 나아가 비즈니스의 나머지 데이터를 활용할 수 있습니다.

Standupcode의 고도로 개발된 온톨로지를 사용하거나 자체 온톨로지를 사용하세요.

1,000,000개가 넘는 단어와 개념으로 이루어진 내부 온톨로지를 사용하여 지식 그래프를 구축하세요.

또는 더 많은 사용자 지정 사용 사례를 위해 조직 고유의 온톨로지를 사용할 수 있습니다. 모든 표준 형식을 허용합니다.

적합한 그래프 DB 사용

플랫폼에서 그래프를 시각화하기 위해 neo4j를 사용하는 동안 이론적으로 TigerGraph, ArangoDB, MongoDB, Amazon Neptune 등 원하는 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 귀하에게 맞게 조정할 수 있습니다.

당사는 플랫폼에 구애받지 않습니다. 중요한 것은 지식에 대한 액세스입니다.

단계별로 그래프로 만든 텍스트:

4단계로 제공되는 내용은 다음과 같습니다.

1. 원시 텍스트 가져오기

첫 번째 단계는 그래프를 만드는 데 사용할 모든 원시 텍스트를 가져오는 것입니다.

2. 온톨로지 가져오기

다음 단계는 식별하려는 관계 및 노드의 정확한 유형을 포함하여 온톨로지를 가져오는 것입니다.

3. 온톨로지 정렬

그런 다음 최대한의 정확도를 위해 두 가지 모두를 최대한 활용할 수 있도록 온톨로지를 내부적으로 보유한 온톨로지와 정렬합니다.

4. 텍스트를 그래프로 처리

마지막으로 원시 텍스트의 모든 정보를 기반으로 그래프 데이터베이스를 구축합니다.

그래프 데이터베이스는 무엇에 사용할 수 있습니까?

데이터 간의 관계 활용

그래프 데이터베이스를 사용하면 데이터에서 서로 다른 개념 간의 관계에 대한 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 무엇이 무엇과 연결되어 있는지 확인하세요.

더 높은 품질의 데이터 기반 의사 결정

데이터의 다양한 측면 간의 관계를 사용하여 의사 결정과 예측을 수행하는 더 정확한 예측 모델을 구축합니다.

텍스트를 그래프로 변환 데모를 직접 확인하세요.

플랫폼에서 이미 라이브로 제공되는 텍스트를 그래프로 변환 데모를 구축했습니다.다음은 모습입니다.

텍스트를 그래프로 변환

원시 텍스트를 입력하고 그래프를 출력합니다.

Standupcode의 텍스트를 그래프로 변환 데모를 사용하면 모든 원시 텍스트를 입력하고 자동으로 지식 그래프를 생성할 수 있습니다.

비즈니스 기사

비즈니스 기사를 스캔하고 더 깊은 정보를 얻으세요.

Standupcode의 텍스트를 그래프로 변환 데모를 사용하면 비즈니스 기사에서 더 깊은 정보와 인사이트를 수집할 수 있습니다.

짧은 이야기

이야기를 입력하고 관계를 이해합니다.

Standupcode의 텍스트를 그래프로 변환 데모를 사용하면 이야기를 입력하고 캐릭터, 관계, 이벤트 및 개체에 대한 정보를 쉽게 이해할 수 있습니다.

의료 기록

의료 기록을 입력하고 더 많은 맥락을 얻으세요.

Standupcode의 텍스트를 그래프로 변환 데모를 사용하면 의료 기록을 입력하고 환자의 병력에 대한 더 깊고 자세한 맥락에 액세스할 수 있습니다.

고객 피드백

다음 리뷰는 우리 웹사이트에서 수집된 것입니다.

4 별점 기반 100 리뷰

탁월한 서비스 및 지원

텍스트 그래프 변환 도구 덕분에 데이터 시각화가 매우 수월해졌습니다. 도입 후 팀의 생산성이 30% 증가했습니다.

리뷰 작성자 박재훈 씨 (데이터 과학자)

적극 추천하는 도구

데이터를 이해하기 쉬운 그래프로 변환하여 보고 시간도 25% 단축되었습니다.

리뷰 작성자 박서현 여사 (비즈니스 분석가)

데이터 분석에 적합

텍스트를 그래프로 전환하는 도구가 보고 정확도를 20% 향상시켰습니다.

리뷰 작성자 김태영 씨 (데이터 엔지니어)

좋지만 개선 여지 있음

도구가 안정적이지만 사용자 정의 옵션이 더 많으면 좋겠습니다. 프레젠테이션이 18% 개선되었습니다.

리뷰 작성자 오준영 씨 (프로젝트 관리자)

만족스러운 경험

도구가 잘 작동하지만 몇 가지 문제가 발생하여 지원이 필요했습니다. 분석 속도가 15% 빨라졌습니다.

리뷰 작성자 한지은 양 (리서치 분석가)

사용자 친화적인 인터페이스

인터페이스가 직관적이고 탐색이 쉬워 팀이 빠르게 적응했습니다. 보고 프로세스가 28% 빨라졌습니다.

리뷰 작성자 최수빈 여사 (마케팅 관리자)

안정적인 성능

데이터 시각화 요구를 모두 충족하며 다운타임이 거의 없습니다. 효율성이 35% 향상되었습니다.

리뷰 작성자 이현우 씨 (운영 관리자)

데이터 팀의 필수 도구

도구가 대규모 데이터 세트를 효과적으로 처리하며 데이터 처리 속도가 40% 빨라졌습니다.

리뷰 작성자 김재훈 씨 (IT 이사)

효과적이고 효율적

텍스트 데이터를 그래픽으로 쉽게 변환할 수 있어 워크플로가 단순해졌습니다. 분석 속도가 22% 향상되었습니다.

리뷰 작성자 임준식 씨 (데이터 분석가)

훌륭한 지원과 견고한 제품

고객 지원이 항상 도움을 주었고 제품 자체도 매우 견고합니다. 도입 후 보고 시간이 32% 단축되었습니다.

리뷰 작성자 이서연 양 (제품 관리자)

궁금한 점이 있나요? 아래에서 답변을 찾으세요!

가장 자주 묻는 질문

텍스트를 그래프로 변환하는 파이프라인은 텍스트 데이터를 차트나 그래프와 같은 구조화된 그래픽 표현으로 변환하는 프로세스 또는 시스템입니다. 이 파이프라인은 일반적으로 텍스트에서 관련 정보를 추출하기 위해 자연어 처리(NLP) 기술을 사용한 다음 해당 정보를 그래프 또는 차트 형식으로 표현하기 위해 데이터 시각화 방법을 사용합니다.

텍스트를 그래프로 변환하는 파이프라인의 핵심 구성 요소에는 텍스트 전처리(텍스트 데이터 정리 및 준비), 정보 추출(NLP 기술을 사용하여 주요 엔터티 및 관계 식별), 데이터 변환(추출된 정보를 구조화된 형식으로 변환), 데이터 시각화(차트, 그래프 또는 네트워크와 같은 그래픽 표현 생성)가 포함됩니다.

일반적인 사용 사례에는 비즈니스 인텔리전스 보고, 감정 분석, 콘텐츠 요약, 경쟁 분석 및 시장 조사가 포함됩니다. 텍스트 데이터를 시각적 그래프로 변환함으로써 기업은 추세, 패턴 및 인사이트를 빠르게 파악할 수 있습니다.

일반적으로 사용되는 기술에는 spaCy 또는 NLTK와 같은 자연어 처리(NLP) 프레임워크, Matplotlib 또는 D3.js와 같은 데이터 시각화 라이브러리, 엔터티 인식 및 관계 추출을 위한 머신 러닝 모델이 포함됩니다. 또한 Pandas와 같은 데이터 처리 도구와 Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스가 포함될 수 있습니다.