เปลี่ยนข้อความที่ไม่ได้จัดระเบียบให้เป็นกราฟ

80% ของข้อมูลในองค์กรของคุณเป็นข้อมูลที่ไม่ได้จัดระเบียบและจึงไม่ได้ถูกใช้งาน

นำข้อมูลข้อความที่ไม่ได้จัดระเบียบและเป็นดิบ มาสร้างกราฟความรู้ที่มีการตรวจจับทุกเอนทิตีและความสัมพันธ์ได้อย่างง่ายดาย ใช้ประโยชน์จากข้อความของคุณได้มากขึ้น เพียงไม่กี่คลิก โดยไม่ต้องใช้โค้ด

ค้นพบวิธีที่ AP-HP เปลี่ยนข้อมูลผู้ป่วยให้กลายเป็นขุมทรัพย์ของข้อมูล

วิธีที่ AP-HP ใช้กราฟความรู้ในการจัดโครงสร้างข้อมูลผู้ป่วย

สร้างและเสริมความสมบูรณ์ให้กับกราฟความรู้ของคุณ

ด้วย Standupcode คุณสามารถค้นหาเอนทิตีและความสัมพันธ์ในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและเสริมความสมบูรณ์ให้กับกราฟความรู้ของคุณโดยอัตโนมัติด้วยข้อมูลเพิ่มเติม

ในขณะที่กราฟส่วนใหญ่ถูกสร้างขึ้นจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและเป็นตาราง แต่ด้วย Standupcode คุณสามารถก้าวไปข้างหน้าและใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เหลือในธุรกิจของคุณได้

ใช้ระบบออนโทโลยีที่พัฒนามาอย่างสูงของ Standupcode หรือใช้ของคุณเอง

ใช้ระบบออนโทโลยีภายในของเรา — ที่ประกอบด้วยคำและแนวคิดเกี่ยวกับโลกมากกว่า 1,000,000 รายการ — เพื่อสร้างกราฟความรู้ของคุณ

หรือคุณสามารถใช้ระบบออนโทโลยีขององค์กรคุณเองสำหรับกรณีการใช้งานที่ปรับแต่งได้มากขึ้น เรารองรับรูปแบบมาตรฐานทั้งหมด

ใช้ Graph DB ที่เหมาะกับคุณ

แม้ว่าเราจะใช้ neo4j เพื่อแสดงกราฟบนแพลตฟอร์มของเรา แต่ในทางทฤษฎีคุณสามารถใช้แพลตฟอร์มใดก็ได้ที่คุณชอบ — TigerGraph, ArangoDB, MongoDB, Amazon Neptune — เราสามารถปรับตัวเข้ากับคุณได้

เราไม่มีการยึดติดกับแพลตฟอร์มใด สิ่งสำคัญคือการเข้าถึงความรู้ของคุณ

ข้อความของคุณถูกแปลงเป็นกราฟทีละขั้นตอน:

นี่คือสิ่งที่เรานำเสนอในสี่ขั้นตอน:

1. การนำเข้าข้อความดิบ

ขั้นตอนแรกคือการนำเข้าข้อความดิบทั้งหมดที่คุณต้องการใช้เพื่อสร้างกราฟของคุณ

2. การนำเข้าออนโทโลยี

ขั้นตอนต่อไปคือการนำเข้าออนโทโลยีของคุณ — รวมถึงประเภทของความสัมพันธ์และโหนดที่คุณต้องการระบุ

3. การจัดแนวออนโทโลยี

จากนั้นเราจะจัดแนวออนโทโลยีของคุณกับของเราที่มีอยู่ภายใน เพื่อให้แน่ใจว่าเราใช้สิ่งที่ดีที่สุดจากทั้งสองฝ่ายเพื่อความแม่นยำสูงสุด

4. การประมวลผลจากข้อความเป็นกราฟ

สุดท้ายเราจะสร้างฐานข้อมูลกราฟจากข้อมูลทั้งหมดในข้อความดิบของคุณ

คุณสามารถใช้ฐานข้อมูลกราฟเพื่ออะไรได้บ้าง?

เจาะลึกความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลของคุณ

ด้วยฐานข้อมูลกราฟ คุณสามารถทำความเข้าใจลึกซึ้งเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างแนวคิดต่างๆ ในข้อมูลของคุณได้ — เห็นได้ชัดว่าอะไรเชื่อมโยงกับอะไร

ตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงขึ้น

สร้างโมเดลการทำนายที่แม่นยำยิ่งขึ้นโดยใช้ความสัมพันธ์ระหว่างแง่มุมต่างๆ ของข้อมูลเพื่อทำการตัดสินใจและทำนาย

ดูการสาธิตการแปลงข้อความเป็นกราฟของเราในขณะใช้งาน

ข้อความเป็นกราฟ

ใส่ข้อความดิบใด ๆ ก็ได้ รับกราฟออกมา

ด้วยการสาธิตข้อความเป็นกราฟของ Standupcode คุณสามารถใส่ข้อความดิบใด ๆ และสร้างกราฟความรู้ได้โดยอัตโนมัติ

บทความธุรกิจ

สแกนบทความธุรกิจ รับข้อมูลเชิงลึก

ด้วยการสาธิตข้อความเป็นกราฟของ Standupcode คุณสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกและรายละเอียดจากบทความธุรกิจได้

เรื่องสั้น

ใส่เรื่องราว ทำความเข้าใจความสัมพันธ์

ด้วยการสาธิตข้อความเป็นกราฟของ Standupcode คุณสามารถใส่เรื่องราวและได้รับข้อมูลที่เข้าใจง่ายเกี่ยวกับตัวละคร ความสัมพันธ์ เหตุการณ์ และวัตถุ

ประวัติทางการแพทย์

ใส่ประวัติทางการแพทย์ รับบริบทเพิ่มเติม

ด้วยการสาธิตข้อความเป็นกราฟของ Standupcode คุณสามารถใส่ประวัติทางการแพทย์และเข้าถึงบริบทที่ลึกซึ้งและละเอียดขึ้นเกี่ยวกับประวัติของผู้ป่วย

ความคิดเห็นของลูกค้า

รีวิวต่อไปนี้จะถูกรวบรวมบนเว็บไซต์ของเรา

4 ดาว ขึ้นอยู่กับ 100 รีวิว
บริการและการสนับสนุนยอดเยี่ยม
กระบวนการเปลี่ยนข้อความเป็นกราฟที่บริษัทนี้ให้บริการได้พัฒนากระบวนการการแสดงข้อมูลของเราอย่างมาก ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพมาก ผลิตภาพของทีมเราเพิ่มขึ้นถึง 30% นับตั้งแต่เริ่มใช้
รีวิวโดย Mr. Kitja Hall Raksa (Data Scientist)
เครื่องมือที่แนะนำอย่างสูง
เครื่องมือนี้เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่! มันทำให้ข้อมูลที่ซับซ้อนกลายเป็นกราฟที่เข้าใจง่าย ประหยัดเวลาให้เราได้มาก เราเห็นการลดลงของเวลาที่ใช้ในการรายงานข้อมูลถึง 25%
รีวิวโดย Mrs. Anongrat Phasawong (Business Analyst)
เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
กระบวนการเปลี่ยนข้อความเป็นกราฟนี้เป็นเครื่องมือที่มั่นคงสำหรับผู้ที่ต้องการปรับปรุงการแสดงข้อมูล การตั้งค่าเป็นไปอย่างราบรื่น และความแม่นยำในการรายงานของเราดีขึ้นถึง 20%
รีวิวโดย Mr. Jessada Weeraphong (Data Engineer)
ดีแต่ยังมีที่ให้ปรับปรุง
แม้ว่าเครื่องมือนี้จะมีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้ แต่การเพิ่มตัวเลือกการปรับแต่งเพิ่มเติมจะทำให้ดียิ่งขึ้น มันได้พัฒนาการนำเสนอข้อมูลของเราขึ้นถึง 18%
รีวิวโดย Mr. Jirat Traitrakulchai (Project Manager)
ประสบการณ์ที่น่าพอใจ
กระบวนการเปลี่ยนข้อความเป็นกราฟนี้ทำหน้าที่ของมันได้ แต่เราพบปัญหาเล็กน้อยบางประการที่ต้องการการช่วยเหลือจากทีมสนับสนุนลูกค้า แม้กระนั้น มันยังช่วยเร่งการวิเคราะห์ของเราได้ถึง 15%
รีวิวโดย Miss Nitchamon Chulcharoen (Research Analyst)
อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย
อินเทอร์เฟซใช้งานง่ายและนำทางสะดวก ทีมของเราใช้เวลาไม่นานในการปรับตัว และกระบวนการรายงานของเราตอนนี้เร็วขึ้นถึง 28%
รีวิวโดย Mrs. Thanyapat Nanphan (Marketing Manager)
ประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้
เราพึ่งพากระบวนการเปลี่ยนข้อความเป็นกราฟนี้สำหรับทุกความต้องการในการแสดงข้อมูล มันมีความเสถียรและแทบไม่มีเวลาหยุดทำงาน เพิ่มประสิทธิภาพของเราถึง 35%
รีวิวโดย Mr. Asuo Wada (Operations Manager)
สิ่งที่ต้องมีสำหรับทีมข้อมูล
เครื่องมือนี้กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับทีมของเรา มันจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างราบรื่นและนำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่าย ความเร็วในการประมวลผลข้อมูลของเราเพิ่มขึ้นถึง 40%
รีวิวโดย Mr. Rewat Suriyaphananon (IT Director)
มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิผล
เครื่องมือนี้ช่วยปรับปรุงการทำงานของเรา ทำให้การเปลี่ยนข้อมูลจากข้อความเป็นรูปแบบกราฟทำได้ง่ายขึ้น มันช่วยเพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์ของเราได้ถึง 22%
รีวิวโดย Mr. Jun Sik Im (Data Analyst)
ผลิตภัณฑ์ที่มั่นคงพร้อมการสนับสนุนที่ยอดเยี่ยม
ทีมสนับสนุนลูกค้าพร้อมช่วยเสมอ และตัวผลิตภัณฑ์เองก็มั่นคง เราได้ปรับปรุงการรายงานของเราให้เร็วขึ้นถึง 32% ตั้งแต่ที่เริ่มใช้เครื่องมือนี้
รีวิวโดย Miss Narinat Ekahitanon (Product Manager)

หากคุณมีข้อสงสัย สามารถหาคำตอบจากด้านล่างนี้!

นี่คือคำถามที่พบบ่อยที่สุดที่เราได้รวบรวมมา

Text to Graph Pipeline คือกระบวนการหรือระบบที่เปลี่ยนข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างให้กลายเป็นตัวแทนกราฟิกที่มีโครงสร้าง เช่น แผนภูมิหรือกราฟ กระบวนการนี้มักเกี่ยวข้องกับเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากข้อความ และตามด้วยวิธีการแสดงข้อมูลเพื่อแสดงข้อมูลนั้นในรูปแบบกราฟหรือแผนภูมิ
องค์ประกอบหลักของ Text to Graph Pipeline ประกอบด้วย การเตรียมข้อความล่วงหน้า (การทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลข้อความ), การดึงข้อมูล (ใช้เทคนิค NLP เพื่อระบุหน่วยและความสัมพันธ์ที่สำคัญ), การแปลงข้อมูล (แปลงข้อมูลที่ดึงออกมาให้เป็นรูปแบบที่มีโครงสร้าง), และการแสดงข้อมูล (สร้างตัวแทนกราฟิก เช่น แผนภูมิ กราฟ หรือเครือข่าย)
กรณีการใช้งานทั่วไป ได้แก่ การรายงานธุรกิจอัจฉริยะ, การวิเคราะห์ความคิดเห็น, การสรุปเนื้อหา, การวิเคราะห์การแข่งขัน, และการวิจัยตลาด โดยการแปลงข้อมูลข้อความให้เป็นกราฟภาพ ธุรกิจสามารถระบุแนวโน้ม รูปแบบ และข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว
เทคโนโลยีที่มักใช้ ได้แก่ เฟรมเวิร์กการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เช่น spaCy หรือ NLTK, ไลบรารีการแสดงข้อมูล เช่น Matplotlib หรือ D3.js, และโมเดลการเรียนรู้เครื่องสำหรับการรู้จำหน่วยและการดึงความสัมพันธ์ นอกจากนี้ อาจมีการใช้เครื่องมือประมวลผลข้อมูล เช่น Pandas และฐานข้อมูลกราฟ เช่น Neo4j