Превратите неструктурированный текст в граф
80% данных вашей организации неструктурированы и, следовательно, не используются.
Берите неструктурированные необработанные текстовые данные и с легкостью создавайте граф знаний, содержащий все обнаруженные сущности и отношения, чтобы извлекать больше пользы из вашего текста. Всего за несколько кликов, без написания кода.
Узнайте, как AP-HP превратила данные о пациентах в золотой рудник информации
Создавайте и обогащайте свой граф знаний.
С помощью Standupcode вы можете находить сущности и отношения в неструктурированных данных и автоматически обогащать свой граф знаний дополнительной информацией.
В то время как большинство графов строятся с использованием структурированных табличных данных, Standupcode позволяет вам сделать шаг вперед и начать использовать остальные данные в вашем бизнесе.
Используйте тщательно разработанную онтологию Standupcode или свою собственную.
Используйте нашу внутреннюю онтологию — более 1 000 000 слов и понятий о мире — для построения вашего графа знаний.
Или вы можете использовать онтологию вашей собственной организации для более специализированных вариантов использования. Мы принимаем все стандартные форматы.
Используйте графовую базу данных, которая подходит именно вам.
Хотя мы используем neo4j для визуализации графа на нашей платформе, теоретически вы можете использовать любую платформу, которая вам нравится, — TigerGraph, ArangoDB, MongoDB, Amazon Neptune — мы можем адаптироваться к вам.
Мы не зависим от платформы. Важен ваш доступ к своим знаниям.
Ваш текст, преобразованный в граф, шаг за шагом:
Вот что мы предлагаем в четыре этапа:
1. Импорт необработанного текста
Первый шаг — импортировать весь ваш необработанный текст, который вы хотите использовать для построения графа.
2. Импорт онтологии
Следующий шаг — импортировать вашу онтологию, включая точные типы отношений и узлов, которые вы хотите определить.
3. Согласование онтологии
Затем мы согласуем вашу онтологию с нашей внутренней, чтобы убедиться, что мы используем лучшее из обоих вариантов для максимальной точности.
4. Обработка «Текст в граф»
Наконец, мы построим графовую базу данных на основе всей информации в вашем необработанном тексте.
Для чего можно использовать графовые базы данных?
Используйте отношения между вашими данными
С помощью графовых баз данных вы можете глубже понять взаимосвязь между различными концепциями в ваших данных — увидеть, что с чем связано.
Принимайте более качественные решения на основе данных
Создавайте более точные прогнозные модели, которые используют отношения между различными аспектами ваших данных для принятия решений и прогнозирования.
Посмотрите на нашу демоверсию «Текст в граф» в действии
Введите любой необработанный текст, получите граф
С помощью демоверсии «Текст в граф» от Standupcode вы можете ввести любой необработанный текст и автоматически сгенерировать из него граф знаний.
Просканируйте деловую статью, получите более глубокую информацию
С помощью демоверсии «Текст в граф» от Standupcode вы можете получить более глубокую информацию и идеи из деловых статей.
Отзывы клиентов
Следующие отзывы были собраны на нашем веб-сайте.
Есть вопросы? Найдите ответы ниже!
Наиболее часто задаваемые вопросы
© Copyright 2022-2024 Standupcode