Biến Văn bản Phi cấu trúc thành Biểu đồ

80% dữ liệu của tổ chức bạn không có cấu trúc, và vì thế không được sử dụng.

Lấy dữ liệu văn bản thô, phi cấu trúc và dễ dàng xây dựng biểu đồ tri thức với tất cả các thực thể và mối quan hệ được phát hiện, đồng thời tận dụng tối đa văn bản của bạn. Chỉ trong vài cú nhấp chuột, không cần viết mã.

Khám phá cách AP-HP biến dữ liệu bệnh nhân thành mỏ vàng thông tin

Cách AP-HP sử dụng biểu đồ tri thức để cấu trúc dữ liệu bệnh nhân

Xây dựng và làm phong phú thêm biểu đồ tri thức của bạn.

Với Standupcode, bạn có thể tìm thấy các thực thể và mối quan hệ trong dữ liệu phi cấu trúc và tự động làm phong phú thêm biểu đồ tri thức của mình bằng nhiều thông tin hơn.

Mặc dù hầu hết các biểu đồ được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu có cấu trúc, dạng bảng, nhưng với Standupcode, bạn có thể tiến thêm một bước nữa và bắt đầu tận dụng phần còn lại của dữ liệu trong doanh nghiệp của mình.

Sử dụng bản thể học được phát triển cao của Standupcode hoặc sử dụng bản thể học của riêng bạn.

Sử dụng bản thể học nội bộ của chúng tôi - hơn 1.000.000 từ và khái niệm về thế giới - để xây dựng biểu đồ tri thức của bạn.

Hoặc bạn có thể sử dụng bản thể học của chính tổ chức của mình cho các trường hợp sử dụng tùy chỉnh hơn. Chúng tôi chấp nhận tất cả các định dạng tiêu chuẩn.

Sử dụng DB Biểu đồ phù hợp với bạn.

Mặc dù chúng tôi sử dụng neo4j để trực quan hóa biểu đồ trên nền tảng của mình, nhưng về mặt lý thuyết, bạn có thể sử dụng bất kỳ nền tảng nào bạn muốn - TigerGraph, ArangoDB, MongoDB, Amazon Neptune - chúng tôi có thể điều chỉnh cho phù hợp với bạn.

Chúng tôi không phụ thuộc vào nền tảng. Điều quan trọng là bạn có quyền truy cập vào kiến thức của mình.

Văn bản của bạn được tạo thành biểu đồ, từng bước:

Đây là những gì chúng tôi cung cấp trong bốn bước:

1. Nhập văn bản thô

Bước đầu tiên là nhập tất cả văn bản thô của bạn mà bạn muốn sử dụng để xây dựng biểu đồ của mình.

2. Nhập bản thể học

Bước tiếp theo là nhập bản thể học của bạn - bao gồm các loại mối quan hệ và nút chính xác mà bạn muốn xác định.

3. Căn chỉnh bản thể học

Sau đó, chúng tôi sẽ căn chỉnh bản thể học của bạn với bản thể học mà chúng tôi có trong nội bộ, để đảm bảo rằng chúng tôi sử dụng tốt nhất cả hai để có độ chính xác tối đa.

4. Xử lý văn bản thành biểu đồ

Cuối cùng, chúng tôi sẽ xây dựng cơ sở dữ liệu biểu đồ dựa trên tất cả thông tin trong văn bản thô của bạn.

Bạn có thể sử dụng cơ sở dữ liệu biểu đồ để làm gì?

Khai thác các mối quan hệ giữa dữ liệu của bạn

Với cơ sở dữ liệu biểu đồ, bạn có thể hiểu sâu hơn về mối quan hệ giữa các khái niệm khác nhau trong dữ liệu của mình - xem nội dung nào được kết nối với nội dung nào khác.

Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chất lượng cao hơn

Xây dựng các mô hình dự đoán chính xác hơn sử dụng mối quan hệ giữa các khía cạnh khác nhau của dữ liệu của bạn để đưa ra quyết định và dự đoán.

Xem bản demo văn bản thành biểu đồ của chúng tôi hoạt động

Văn bản thành biểu đồ

Nhập bất kỳ văn bản thô nào, nhận được một biểu đồ

Với bản demo văn bản thành biểu đồ của Standupcode, bạn có thể nhập bất kỳ văn bản thô nào và tự động tạo biểu đồ tri thức từ đó.

Bài báo kinh doanh

Quét một bài báo kinh doanh, nhận thông tin sâu hơn

Với bản demo văn bản thành biểu đồ của Standupcode, bạn có thể thu thập thông tin và thông tin chi tiết sâu hơn từ các bài báo kinh doanh.

Truyện ngắn

Nhập một câu chuyện, hiểu các mối quan hệ

Với bản demo văn bản thành biểu đồ của Standupcode, bạn có thể nhập một câu chuyện và nhận được thông tin dễ hiểu về các nhân vật, mối quan hệ, sự kiện và đối tượng.

Hồ sơ bệnh án

Nhập hồ sơ bệnh án, nhận thêm ngữ cảnh

Với bản demo văn bản thành biểu đồ của Standupcode, bạn có thể nhập hồ sơ bệnh án và truy cập ngữ cảnh sâu hơn và chi tiết hơn về lịch sử của bệnh nhân.

Phản Hồi Khách Hàng

Các đánh giá sau đây được thu thập trên trang web của chúng tôi.

4 sao dựa trên 100 đánh giá
Dịch vụ và Hỗ trợ Tuyệt vời
Dòng xử lý văn bản thành biểu đồ do công ty này cung cấp đã cải thiện đáng kể quy trình trực quan hóa dữ liệu của chúng tôi. Nó rất dễ sử dụng và hiệu quả. Năng suất nhóm của chúng tôi đã tăng 30% kể từ khi triển khai.
Được Đánh Giá Bởi Ông Lê Hoàng Khánh (Nhà khoa học dữ liệu)
Công cụ được Đề xuất Nhiều
Công cụ này là một công cụ thay đổi cuộc chơi! Nó đơn giản hóa dữ liệu phức tạp thành các biểu đồ dễ hiểu, giúp chúng tôi tiết kiệm rất nhiều thời gian. Chúng tôi đã thấy giảm 25% thời gian dành cho báo cáo dữ liệu.
Được Đánh Giá Bởi Bà Trần Thị Mai Lan (Nhà phân tích kinh doanh)
Tuyệt vời để Phân tích Dữ liệu
Dòng xử lý văn bản thành biểu đồ là một công cụ vững chắc cho bất kỳ ai cần hợp lý hóa trực quan hóa dữ liệu. Việc thiết lập rất đơn giản và độ chính xác báo cáo của chúng tôi đã được cải thiện thêm 20%.
Được Đánh Giá Bởi Ông Vũ Minh Nhật (Kỹ sư dữ liệu)
Tốt nhưng Vẫn còn Chỗ để Cải thiện
Mặc dù công cụ này hiệu quả và đáng tin cậy, nhưng việc thêm nhiều tùy chọn tùy chỉnh hơn sẽ làm cho nó thậm chí còn tốt hơn. Nó đã cải thiện khả năng trình bày dữ liệu của chúng tôi thêm 18%.
Được Đánh Giá Bởi Ông Trần Văn Quang (Quản lý dự án)
Trải nghiệm Hài lòng
Dòng xử lý văn bản thành biểu đồ thực hiện công việc của nó, nhưng chúng tôi đã gặp phải một số vấn đề nhỏ cần sự can thiệp của bộ phận hỗ trợ khách hàng. Mặc dù vậy, nó đã tăng tốc độ phân tích của chúng tôi thêm 15%.
Được Đánh Giá Bởi Bà Nguyễn Thị Thanh Bình (Nhà phân tích nghiên cứu)
Giao diện Thân thiện với Người dùng
Giao diện trực quan và dễ điều hướng. Nhóm của chúng tôi đã thích nghi nhanh chóng và quy trình báo cáo của chúng tôi hiện nhanh hơn 28%.
Được Đánh Giá Bởi Bà Lê Thị Kim Ngọc (Giám đốc tiếp thị)
Hiệu suất Đáng tin cậy
Chúng tôi dựa vào dòng xử lý văn bản thành biểu đồ này cho tất cả các nhu cầu trực quan hóa dữ liệu của mình. Nó mạnh mẽ và hiếm khi ngừng hoạt động, nâng cao hiệu quả của chúng tôi thêm 35%.
Được Đánh Giá Bởi Ông Hồ Hữu An (Giám đốc vận hành)
Công cụ Phải có cho các Nhóm Dữ liệu
Công cụ này đã trở nên thiết yếu cho nhóm của chúng tôi. Nó xử lý các bộ dữ liệu lớn một cách trơn tru và trình bày chúng ở định dạng dễ hiểu. Tốc độ xử lý dữ liệu của chúng tôi đã tăng 40%.
Được Đánh Giá Bởi Ông Nguyễn Xuân Minh (Giám đốc CNTT)
Hiệu quả
Công cụ này đã hợp lý hóa quy trình làm việc của chúng tôi, giúp việc biến dữ liệu văn bản thành biểu diễn đồ họa trở nên dễ dàng hơn. Nó đã cải thiện tốc độ phân tích của chúng tôi thêm 22%.
Được Đánh Giá Bởi Ông Lê Thanh Tùng (Nhà phân tích dữ liệu)
Sản phẩm Vững chắc với Hỗ trợ Tuyệt vời
Nhóm hỗ trợ khách hàng luôn sẵn sàng trợ giúp và bản thân sản phẩm rất chắc chắn. Chúng tôi đã cải thiện thời gian hoàn thành báo cáo thêm 32% kể từ khi áp dụng công cụ này.
Được Đánh Giá Bởi Bà Nguyễn Thị Ngọc Lan (Quản lý sản phẩm)

Có Câu Hỏi? Tìm Câu Trả Lời Dưới Đây!

Các Câu Hỏi Thường Gặp Nhất Của Chúng Tôi

Dòng xử lý Văn bản thành Biểu đồ là một quy trình hoặc hệ thống chuyển đổi dữ liệu văn bản phi cấu trúc thành các biểu diễn đồ họa có cấu trúc, chẳng hạn như biểu đồ hoặc đồ thị. Dòng xử lý này thường liên quan đến các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để trích xuất thông tin liên quan từ văn bản, sau đó là các phương pháp trực quan hóa dữ liệu để biểu diễn thông tin đó ở định dạng biểu đồ hoặc đồ thị.
Các thành phần chính của Dòng xử lý Văn bản thành Biểu đồ bao gồm tiền xử lý văn bản (làm sạch và chuẩn bị dữ liệu văn bản), trích xuất thông tin (sử dụng các kỹ thuật NLP để xác định các thực thể và mối quan hệ chính), chuyển đổi dữ liệu (chuyển đổi thông tin được trích xuất thành định dạng có cấu trúc) và trực quan hóa dữ liệu (tạo biểu diễn đồ họa như biểu đồ, đồ thị hoặc mạng).
Các trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm báo cáo thông tin kinh doanh, phân tích tình cảm, tóm tắt nội dung, phân tích cạnh tranh và nghiên cứu thị trường. Bằng cách chuyển đổi dữ liệu văn bản thành biểu đồ trực quan, các doanh nghiệp có thể nhanh chóng xác định các xu hướng, mẫu và thông tin chi tiết.
Các công nghệ thường được sử dụng bao gồm các framework xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như spaCy hoặc NLTK, các thư viện trực quan hóa dữ liệu như Matplotlib hoặc D3.js và các mô hình học máy để nhận dạng thực thể và trích xuất mối quan hệ. Ngoài ra, các công cụ xử lý dữ liệu như Pandas và cơ sở dữ liệu đồ thị như Neo4j có thể được sử dụng.