Zet ongestructureerde tekst om in een grafiek

80% van de data van uw organisatie is ongestructureerd, en dus ongebruikt.

Neem ongestructureerde, ruwe tekstdata en bouw eenvoudig een kennisgrafiek met alle gedetecteerde entiteiten en relaties, en haal meer uit uw tekst. In slechts een paar klikken, zonder code.

Ontdek hoe AP-HP van patiëntgegevens een goudmijn van informatie heeft gemaakt

Hoe AP-HP kennisgrafieken gebruikt om patiëntgegevens te structureren

Bouw en verrijk uw kennisgrafiek.

Met Standupcode kunt u entiteiten en relaties in ongestructureerde data vinden en uw kennisgrafiek automatisch verrijken met meer informatie.

Terwijl de meeste grafieken worden gebouwd met behulp van gestructureerde, tabelvormige data, kunt u met Standupcode een stap verder gaan en de rest van de data in uw bedrijf gaan gebruiken.

Gebruik de hoogontwikkelde ontologie van Standupcode, of gebruik uw eigen.

Gebruik onze interne ontologie - meer dan 1.000.000 woorden en concepten over de wereld - om uw kennisgrafiek te bouwen.

Of u kunt de ontologie van uw eigen organisatie gebruiken voor meer aangepaste use-cases. Wij accepteren alle standaardformaten.

Gebruik de grafiekdatabase die voor u werkt.

Hoewel we neo4j gebruiken om de grafiek op ons platform te visualiseren, kunt u theoretisch elk platform gebruiken dat u wilt - TigerGraph, ArangoDB, MongoDB, Amazon Neptune - wij kunnen ons aan u aanpassen.

Wij zijn platformonafhankelijk. Het belangrijkste is dat u toegang heeft tot uw kennis.

Uw tekst omgezet in een grafiek, stap voor stap:

Dit is wat we in vier stappen aanbieden:

1. Import van ruwe tekst

De eerste stap is het importeren van al uw ruwe tekst die u wilt gebruiken om uw grafiek te bouwen.

2. Import van ontologie

De volgende stap is het importeren van uw ontologie - inclusief de exacte soorten relaties en knooppunten die u wilt identificeren.

3. Afstemming van ontologie

We zullen dan uw ontologie afstemmen op die van ons intern, om er zeker van te zijn dat we het beste van beide gebruiken voor maximale nauwkeurigheid.

4. Tekst-naar-grafiek verwerking

Tot slot bouwen we de grafiekdatabase op basis van alle informatie in uw ruwe tekst.

Waar kunt u grafiekdatabases voor gebruiken?

Maak gebruik van de relaties tussen uw data

Met grafiekdatabases kunt u dieper inzicht krijgen in de relaties tussen verschillende concepten in uw data - zie wat met wat anders verbonden is.

Neem betere datagestuurde beslissingen

Bouw nauwkeurigere voorspellende modellen die de relaties tussen verschillende aspecten van uw data gebruiken om beslissingen te nemen en voorspellingen te doen.

Bekijk onze tekst-naar-grafiek demo in actie

Tekst naar grafiek

Voer ruwe tekst in, krijg er een grafiek uit

Met de tekst-naar-grafiek demo van Standupcode kunt u elke ruwe tekst invoeren en er automatisch een kennisgrafiek van genereren.

Zakelijk artikel

Scan een zakelijk artikel, krijg diepere informatie

Met de tekst-naar-grafiek demo van Standupcode kunt u diepere informatie en inzichten halen uit zakelijke artikelen.

Kort verhaal

Voer een verhaal in, begrijp relaties

Met de tekst-naar-grafiek demo van Standupcode kunt u een verhaal invoeren en gemakkelijk te begrijpen informatie krijgen over personages, relaties, gebeurtenissen en objecten.

Medisch dossier

Voer een medisch dossier in, krijg meer context

Met de tekst-naar-grafiek demo van Standupcode kunt u een medisch dossier invoeren en toegang krijgen tot een diepere en meer gedetailleerde context over de geschiedenis van de patiënt.

Klantenfeedback

De volgende beoordelingen zijn verzameld op onze website.

4 sterren gebaseerd op 100 beoordelingen
Uitstekende service en ondersteuning
De text-to-graph pipeline van dit bedrijf heeft ons data visualisatie proces enorm verbeterd. Het is gebruiksvriendelijk en zeer efficiënt. Onze teamproductiviteit is met 30% gestegen sinds de implementatie.
Beoordeeld door De heer Klaas Hoekstra (Data Scientist)
Sterk aanbevolen tool
Deze tool is revolutionair! Het vereenvoudigt complexe data tot eenvoudig te begrijpen grafieken, wat ons veel tijd bespaart. We zagen een vermindering van 25% in de tijd die we aan data rapportage besteedden.
Beoordeeld door Mevrouw Annemieke de Jong (Business Analist)
Geweldig voor data-analyse
De text-to-graph pipeline is een solide tool voor iedereen die data visualisatie wil stroomlijnen. De installatie was eenvoudig en onze rapportage nauwkeurigheid is met 20% verbeterd.
Beoordeeld door De heer Jan Hendriks (Data Engineer)
Goed, maar ruimte voor verbetering
Hoewel de tool effectief en betrouwbaar is, zouden meer aanpassingsmogelijkheden het nog beter maken. Het heeft onze data presentatie met 18% verbeterd.
Beoordeeld door De heer Hans de Vries (Projectmanager)
Bevredigende ervaring
De text-to-graph pipeline doet zijn werk, maar we kwamen een paar kleine problemen tegen waarvoor we contact moesten opnemen met de klantenservice. Desondanks heeft het onze analyse met 15% versneld.
Beoordeeld door Mevrouw Elise van der Linden (Research Analist)
Gebruiksvriendelijke interface
De interface is intuïtief en gemakkelijk te navigeren. Ons team heeft zich snel aangepast en ons rapportageproces is nu 28% sneller.
Beoordeeld door Mevrouw Marijke Bos (Marketing Manager)
Betrouwbare prestaties
We vertrouwen op deze text-to-graph pipeline voor al onze data visualisatie behoeften. Het is robuust en heeft zelden downtime, waardoor onze efficiëntie met 35% is verbeterd.
Beoordeeld door De heer Arjan van Dijk (Operations Manager)
Een must-have voor data teams
Deze tool is essentieel geworden voor ons team. Het verwerkt grote datasets soepel en presenteert ze in een gemakkelijk te begrijpen formaat. Onze data verwerkingssnelheid is met 40% toegenomen.
Beoordeeld door De heer Robert van der Veen (IT Director)
Effectief en efficiënt
Deze tool heeft onze workflow gestroomlijnd, waardoor het gemakkelijker is om tekstdata om te zetten in grafische weergaven. Het heeft onze analysesnelheid met 22% verbeterd.
Beoordeeld door De heer Jeroen de Vries (Data Analist)
Solide product met geweldige ondersteuning
Het klantenserviceteam staat altijd klaar om te helpen, en het product zelf is solide. We hebben onze rapportage doorlooptijd met 32% verbeterd sinds we deze tool gebruiken.
Beoordeeld door Mevrouw Nienke de Vos (Product Manager)

Heb je Vragen? Vind Antwoorden Hier!

Onze Meest Gestelde Vragen

Een Text to Graph Pipeline is een proces of systeem dat ongestructureerde tekstdata omzet in gestructureerde grafische weergaven, zoals diagrammen of grafieken. Deze pijpleiding maakt doorgaans gebruik van Natural Language Processing (NLP) technieken om relevante informatie uit de tekst te halen, gevolgd door data visualisatie methoden om die informatie in een grafiek- of diagramformaat weer te geven.
De belangrijkste componenten van een Text to Graph Pipeline zijn tekstvoorbewerking (het opschonen en voorbereiden van de tekstdata), informatie-extractie (met behulp van NLP-technieken om belangrijke entiteiten en relaties te identificeren), data transformatie (het omzetten van geëxtraheerde informatie in een gestructureerd formaat), en data visualisatie (het creëren van grafische weergaven zoals diagrammen, grafieken of netwerken).
Veelvoorkomende use-cases zijn onder meer business intelligence rapportage, sentimentanalyse, samenvatting van content, concurrentieanalyse en marktonderzoek. Door tekstuele data om te zetten in visuele grafieken, kunnen bedrijven snel trends, patronen en inzichten identificeren.
Technologieën die vaak worden gebruikt zijn Natural Language Processing (NLP) frameworks zoals spaCy of NLTK, data visualisatie bibliotheken zoals Matplotlib of D3.js, en machine learning modellen voor entiteitsherkenning en relatie-extractie. Daarnaast kunnen data processing tools zoals Pandas en grafiek databases zoals Neo4j betrokken zijn.