Förvandla ostrukturerad text till en graf

80% av din organisations data är ostrukturerad och därför oanvänd.

Ta ostrukturerad rå textdata och bygg enkelt en kunskapsgraf med alla upptäckta enheter och relationer och utnyttja mer av din text. Med bara några klick, utan kod inblandad.

Upptäck hur AP-HP förvandlade patientdata till en guldgruva av information

Hur AP-HP använder kunskapsgrafer för att strukturera patientdata

Bygg och berika din kunskapsgraf.

Med Standupcode kan du hitta enheter och relationer i ostrukturerad data och automatiskt berika din kunskapsgraf med mer information.

Medan de flesta grafer byggs med hjälp av strukturerad, tabellformad data kan du med Standupcode gå ett steg längre och börja utnyttja resten av datan i ditt företag.

Använd Standupcodes högutvecklade ontologi eller använd din egen.

Använd vår interna ontologi - över 1 000 000 ord och begrepp om världen - för att bygga din kunskapsgraf.

Eller så kan du använda din egen organisations ontologi för mer anpassade användningsfall. Vi accepterar alla standardformat.

Använd den grafdatabas som fungerar för dig.

Medan vi använder neo4j för att visualisera grafen på vår plattform kan du teoretiskt använda vilken plattform du vill - TigerGraph, ArangoDB, MongoDB, Amazon Neptune - vi kan anpassa oss till dig.

Vi är plattformsagnostiska. Det viktiga är din tillgång till din kunskap.

Din text förvandlad till en graf, steg för steg:

Här är vad vi erbjuder i fyra steg:

1. Import av rå text

Det första steget är att importera all din råa text som du vill använda för att bygga din graf.

2. Import av ontologi

Nästa steg är att importera din ontologi - inklusive de exakta typerna av relationer och noder som du vill identifiera.

3. Justering av ontologi

Vi kommer sedan att anpassa din ontologi till den vi har internt, för att se till att vi använder det bästa av båda för maximal noggrannhet.

4. Text till grafbehandling

Slutligen bygger vi grafdatabasen baserat på all information i din råa text.

Vad kan du använda grafdatabaser till?

Utnyttja relationer mellan dina data

Med grafdatabaser kan du få djupare insikt i relationerna mellan olika begrepp i din data - se vad som är kopplat till vad annat.

Fatta bättre datadrivna beslut

Bygg mer exakta prediktiva modeller som använder relationerna mellan olika aspekter av din data för att fatta beslut och förutsägelser.

Se vår text-till-graf-demo i aktion

Text till graf

Mata in valfri rå text, få ut en graf

Med Standupcodes text-till-graf-demo kan du mata in vilken rå text som helst och automatiskt generera en kunskapsgraf utifrån den.

Affärsartikel

Skanna en affärsartikel, få djupare information

Med Standupcodes text-till-graf-demo kan du samla in djupare information och insikter från affärsartiklar.

Novell

Mata in en berättelse, förstå relationer

Med Standupcodes text-till-graf-demo kan du mata in en berättelse och få lättförståelig information om karaktärer, relationer, händelser och objekt.

Medicinsk journal

Mata in en medicinsk journal, få mer kontext

Med Standupcodes text-till-graf-demo kan du mata in en medicinsk journal och få tillgång till djupare och mer detaljerad kontext om patientens historia.

Kundfeedback

Följande omdömen samlades in på vår webbplats.

4 stjärnor baserat på 100 omdömen
svUtmärkt service och support
Text-till-graf-pipelinen som tillhandahålls av detta företag har avsevärt förbört vår datavisualiseringsprocess. Den är enkel att använda och mycket effektiv. Vårt teams produktivitet har ökat med 30% sedan implementeringen.
Recenserad av Herr Erik Svensson (Data Scientist)
svRekommenderas starkt
Det här verktyget är banbrytande! Det förenklar komplex data till lättförståeliga grafer, vilket sparar oss mycket tid. Vi såg en minskning med 25% av tiden som spenderades på datarapportering.
Recenserad av Fru Maria Andersson (Business Analyst)
svUtmärkt för dataanalys
Text-till-graf-pipelinen är ett gediget verktyg för alla som behöver effektivisera datavisualisering. Installationen var okomplicerad och vår rapporteringsnoggrannhet förbättrades med 20%.
Recenserad av Herr Mikael Bergström (Data Engineer)
svBra men utrymme för förbättring
Även om verktyget är effektivt och tillförlitligt skulle det bli ännu bättre om man lade till fler anpassningsalternativ. Det har förbättrat vår datapresentation med 18%.
Recenserad av Herr Johan Lind (Project Manager)
svTillfredsställande upplevelse
Text-till-graf-pipelinen gör sitt jobb, men vi stötte på några mindre problem som krävde kundsupport. Trots det har det påskyndat vår analys med 15%.
Recenserad av Fröken Emma Johansson (Research Analyst)
svAnvändarvänligt gränssnitt
Gränssnittet är intuitivt och lätt att navigera. Vårt team anpassade sig snabbt och vår rapporteringsprocess är nu 28% snabbare.
Recenserad av Fru Lisa Berg (Marketing Manager)
svPålitlig prestanda
Vi förlitar oss på denna text-till-graf-pipeline för alla våra datavisualiseringsbehov. Den är robust och har sällan driftstopp, vilket ökar vår effektivitet med 35%.
Recenserad av Herr Erik Lund (Operations Manager)
svEtt måste för datateam
Det här verktyget har blivit oumbärligt för vårt team. Det hanterar stora datamängder smidigt och presenterar dem i ett lättförståeligt format. Vår databehandlingshastighet ökade med 40%.
Recenserad av Herr Johan Berg (IT Director)
svEffektivt och kraftfullt
Det här verktyget har effektiviserat vårt arbetsflöde och gjort det lättare att förvandla textdata till grafiska representationer. Det har förbättrat vår analyshastighet med 22%.
Recenserad av Herr Henrik Olsson (Data Analyst)
svSolid produkt med bra support
Kundsupportteamet är alltid redo att hjälpa till, och själva produkten är solid. Vi har förbättrat vår rapporteringstid med 32% sedan vi antog detta verktyg.
Recenserad av Fröken Anna Svensson (Product Manager)

Har du frågor? Hitta svar nedan!

Våra mest frekvent ställda frågor

En Text till Graf Pipeline är en process eller ett system som omvandlar ostrukturerad textdata till strukturerade grafiska representationer, till exempel diagram. Denna pipeline involverar vanligtvis tekniker för behandling av naturligt språk (NLP) för att extrahera relevant information från texten, följt av datavisualiseringsmetoder för att representera den informationen i ett graf- eller diagramformat.
De viktigaste komponenterna i en Text till Graf Pipeline inkluderar textförbehandling (rengöring och förberedelse av textdata), informationsutvinning (användning av NLP-tekniker för att identifiera viktiga enheter och relationer), datatransformation (omvandling av extraherad information till ett strukturerat format) och datavisualisering (skapa grafiska representationer som diagram, grafer eller nätverk).
Vanliga användningsområden inkluderar rapportering av affärsintelligens, sentimentanalys, sammanfattning av innehåll, konkurrensanalys och marknadsundersökningar. Genom att omvandla textdata till visuella grafer kan företag snabbt identifiera trender, mönster och insikter.
Tekniker som vanligtvis används inkluderar ramverk för behandling av naturligt språk (NLP) som spaCy eller NLTK, datavisualiseringsbibliotek som Matplotlib eller D3.js och maskininlärningsmodeller för enhetsigenkänning och relationsutvinning. Dessutom kan databehandlingsverktyg som Pandas och grafdatabaser som Neo4j vara inblandade.