Yapılandırılmamış Metni Grafiğe Dönüştürün

Kurumunuzdaki verilerin %80'i yapılandırılmamış ve bu nedenle kullanılmıyor.

Yapılandırılmamış, ham metin verilerini alın ve tespit edilen tüm varlıklar ve ilişkilerle kolayca bir bilgi grafiği oluşturun ve metninizden daha fazlasını elde edin. Sadece birkaç tıklamayla, kod yazmadan.

AP-HP'nin hasta verilerini bir bilgi madenine nasıl dönüştürdüğünü keşfedin

AP-HP, hasta verilerini yapılandırmak için bilgi grafiklerini nasıl kullanıyor?

Bilgi grafiğinizi oluşturun ve zenginleştirin.

Standupcode ile, yapılandırılmamış verilerdeki varlıkları ve ilişkileri bulabilir ve bilgi grafiğinizi otomatik olarak daha fazla bilgiyle zenginleştirebilirsiniz.

Grafiklerin çoğu yapılandırılmış, tablo biçimindeki veriler kullanılarak oluşturulurken, Standupcode ile bir adım öteye geçebilir ve işletmenizdeki verilerin geri kalanını kullanmaya başlayabilirsiniz.

Standupcode'un yüksek gelişmiş ontolojisini kullanın veya kendi ontolojinizi kullanın.

Bilgi grafiğinizi oluşturmak için dahili ontolojimizi kullanın - dünya hakkında 1.000.000'dan fazla kelime ve kavram.

Veya daha özel kullanım durumları için kendi kuruluşunuzun ontolojisini kullanabilirsiniz. Tüm standart formatları kabul ediyoruz.

Sizin için uygun olan Grafik Veritabanını kullanın.

Platformumuzda grafiği görselleştirmek için neo4j'yi kullanırken, teorik olarak istediğiniz platformu kullanabilirsiniz - TigerGraph, ArangoDB, MongoDB, Amazon Neptune - size uyum sağlayabiliriz.

Platformdan bağımsızız. Önemli olan bilginize erişiminizdir.

Metniniz adım adım grafiğe dönüştürülür:

Dört adımda sunduklarımız:

1. Ham metin içe aktarma

İlk adım, grafiğinizi oluşturmak için kullanmak istediğiniz tüm ham metninizi içe aktarmaktır.

2. Ontoloji içe aktarma

Bir sonraki adım, ontolojinizin içe aktarılmasıdır - tanımlamak istediğiniz kesin ilişki ve düğüm türleri dahil.

3. Ontoloji hizalama

Daha sonra, maksimum doğruluk için her ikisinin de en iyisini kullandığımızdan emin olmak için ontolojiniz ile dahili olarak sahip olduğumuz ontolojiyi hizalayacağız.

4. Metinden grafiğe işleme

Son olarak, ham metninizdeki tüm bilgilere dayanarak grafik veritabanını oluşturaceğız.

Grafik veritabanlarını ne için kullanabilirsiniz?

Verileriniz arasındaki ilişkileri keşfedin

Grafik veritabanlarıyla, verilerinizdeki farklı kavramlar arasındaki ilişkilere daha derin bir bakış açısı kazanabilirsiniz - neyin neye bağlı olduğunu görün.

Daha kaliteli veriye dayalı kararlar alın

Kararlar ve tahminlerde bulunmak için verilerinizin farklı yönleri arasındaki ilişkileri kullanan daha doğru tahmine dayalı modeller oluşturun.

Metinden grafiğe demomuzu iş başında görün

Metinden grafiğe

Herhangi bir ham metni girin, bir grafik elde edin

Standupcode'un metinden grafiğe demosuyla, herhangi bir ham metni girebilir ve ondan otomatik olarak bir bilgi grafiği oluşturabilirsiniz.

İş makalesi

Bir iş makalesini tarayın, daha derin bilgiler elde edin

Standupcode'un metinden grafiğe demosuyla, iş makalelerinden daha derin bilgiler ve içgörüler toplayabilirsiniz.

Kısa hikaye

Bir hikaye girin, ilişkileri anlayın

Standupcode'un metinden grafiğe demosuyla, bir hikaye girebilir ve karakterler, ilişkiler, olaylar ve nesneler hakkında anlaşılması kolay bilgiler edinebilirsiniz.

Tıbbi kayıt

Bir tıbbi kayıt girin, daha fazla bağlam elde edin

Standupcode'un metinden grafiğe demosuyla, bir tıbbi kayıt girebilir ve hastanın geçmişi hakkında daha derin ve daha ayrıntılı bağlama erişebilirsiniz.

Müşteri Geri Bildirimleri

Aşağıdaki yorumlar web sitemizde toplandı.

4 yıldız üzerinden 100 inceleme
Mükemmel Hizmet ve Destek
Bu şirket tarafından sağlanan metinden grafiğe geçiş hattı, veri görselleştirme sürecimizi büyük ölçüde iyileştirdi. Kullanımı kolay ve çok verimli. Uygulamaya koyduğumuzdan beri ekip verimliliğimiz %30 arttı.
İnceleyen Bay Ahmet Toprak (Veri Bilimcisi)
Şiddetle Önerilen Araç
Bu araç bir oyun değiştirici! Karmaşık verileri anlaşılması kolay grafiklere dönüştürerek bize çok zaman kazandırıyor. Veri raporlamaya harcanan sürede %25'lik bir azalma gördük.
İnceleyen Bayan Ayşe Demir (İş Analisti)
Veri Analizi İçin Harika
Metinden grafiğe geçiş hattı, veri görselleştirmeyi kolaylaştırmak isteyen herkes için sağlam bir araçtır. Kurulumu basitti ve raporlama doğruluğumuz %20 arttı.
İnceleyen Bay Mehmet Yıldız (Veri Mühendisi)
İyi ama Geliştirilebilir
Araç etkili ve güvenilir olsa da, daha fazla özelleştirme seçeneği eklemek onu daha da iyi hale getirecektir. Veri sunumumuzda %18'lik bir iyileşme sağladı.
İnceleyen Bay Ömer Uzun (Proje Yöneticisi)
Tatmin Edici Deneyim
Metinden grafiğe geçiş hattı işini yapıyor, ancak müşteri desteğinin müdahalesini gerektiren birkaç küçük sorunla karşılaştık. Buna rağmen analizimizi %15 hızlandırdı.
İnceleyen Bayan Sevda Çelik (Araştırma Analisti)
Kullanıcı Dostu Arayüz
Arayüz sezgisel ve kullanımı kolay. Ekibimiz hızla adapte oldu ve raporlama sürecimiz artık %28 daha hızlı.
İnceleyen Bayan Zeynep Aksoy (Pazarlama Müdürü)
Güvenilir Performans
Tüm veri görselleştirme ihtiyaçlarımız için bu metinden grafiğe geçiş hattına güveniyoruz. Sağlamdır ve nadiren aksama süresi vardır, verimliliğimizi %35 artırır.
İnceleyen Bay Hakan Yalçın (Operasyon Müdürü)
Veri Ekipleri İçin Olmazsa Olmaz
Bu araç ekibimiz için olmazsa olmaz haline geldi. Büyük veri kümelerini sorunsuz bir şekilde işler ve kolay anlaşılır bir biçimde sunar. Veri işleme hızımız %40 arttı.
İnceleyen Bay Cemil Eren (BT Direktörü)
Etkili ve Verimli
Bu araç, metin verilerini grafiksel temsillere dönüştürmeyi kolaylaştırarak iş akışımızı kolaylaştırdı. Analiz hızımızı %22 artırdı.
İnceleyen Bay Cem Aslan (Veri Analisti)
Mükemmel Destekli Sağlam Ürün
Müşteri destek ekibi her zaman yardıma hazır ve ürünün kendisi sağlam. Bu aracı benimsediğimizden beri raporlama geri dönüş süremizi %32 iyileştirdik.
İnceleyen Bayan Derya Taşkın (Ürün Yöneticisi)

Sorularınız mı var? Cevapları Aşağıda Bulun!

En Sık Sorulan Sorular

Verisiz veri organizasyonunuzun %80'ini oluşturur ve bu nedenle kullanılmaz.
Metinden Grafiğe Geçiş Hattının temel bileşenleri arasında metin ön işleme (metin verilerini temizleme ve hazırlama), bilgi çıkarma (ana varlıkları ve ilişkileri belirlemek için NLP tekniklerini kullanma), veri dönüştürme (çıkarılan bilgileri yapılandırılmış bir biçime dönüştürme) ve veri görselleştirme (grafikler, şemalar veya ağlar gibi grafiksel temsiller oluşturma) yer alır.
Yaygın kullanım durumları arasında iş zekası raporlaması, duygu analizi, içerik özetleme, rekabet analizi ve pazar araştırması yer alır. Metinsel verileri görsel grafiklere dönüştürerek, işletmeler hızla trendleri, kalıpları ve içgörüleri belirleyebilir.
Yaygın olarak kullanılan teknolojiler arasında spaCy veya NLTK gibi doğal dil işleme (NLP) çerçeveleri, Matplotlib veya D3.js gibi veri görselleştirme kitaplıkları ve varlık tanıma ve ilişki çıkarma için makine öğrenimi modelleri yer alır. Ek olarak, Pandas gibi veri işleme araçları ve Neo4j gibi grafik veritabanları da kullanılabilir.