Text Analytics Toolbox
Analisi e modellazione di dati di testo
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Text Analytics Toolbox fornisce algoritmi e visualizzazioni per pre-elaborazione, analisi e modellizzazione di dati di testo. I modelli creati con il toolbox possono essere utilizzati in applicazioni per sentiment analysis, manutenzione predittiva e topic modeling.
Text Analytics Toolbox include strumenti per elaborare testi grezzi da sorgenti come registri delle attrezzature, elenco dei contenuti, report di operatori e social media. È possibile estrarre il testo da formati di file più noti, pre-elaborare testi grezzi, estrarre parole singole, convertire testi in rappresentazioni numeriche e costruire modelli statistici.
Attraverso l’uso di tecniche di Machine Learning come LSA, LDA e word embedding, è possibile trovare cluster e creare funzionalità da set di dati di testo di grandi dimensioni. Le funzionalità create con Text Analytics Toolbox possono essere unite alle funzionalità da altre sorgenti di dati per costruire modelli di Machine Learning che sfruttino dati testuali, numerici e di altri tipi.
Importazione e visualizzazione di testi
Importa dati di testo in MATLAB da file singoli o da insieme di file di grandi dimensioni, inclusi PDF, HTML e file Microsoft® Word. Esplora visivamente set di dati di testo usando nuvole di parole e diagrammi di dispersione di testo.
Pulizia e pre-elaborazione di testo
Applica funzioni di filtraggio di alto livello per rimuovere contenuti estranei, come URL, tag HTML e punteggiatura. Correggi spelling, filtra stop word e normalizza parole alla loro forma radice.
Conversione di testo in un formato strutturato
Estrai funzionalità linguistiche utilizzando un algoritmo di tokenizzazione, calcola le statistiche di frequenza di parole per rappresentare i dati di testo in forma numerica e addestra modelli di word embedding come word2vec e skip-gram.
Applicazione di IA per l’analisi testuale
Applica modelli di Machine Learning o Deep Learning come LSA, LDA e LSTM ai dati di testo. Sfrutta i modelli di trasformatore come BERT, FinBERT e GPT-2 per eseguire il Transfer Learning con i dati di testo.
Modelli linguistici di ampie dimensioni
Connetti MATLAB all’API Chat Completions di OpenAI™. Sfrutta le funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale dei modelli di GPT all’interno del tuo ambiente MATLAB per attività come sintesi di testi e chat.
Analisi testuale per ingegneri
Sviluppa programmi di manutenzione predittiva basati su sensori e dati di registro di testo. Automatizza la formalizzazione di requisiti e il controllo di conformità.
Analisi dei documenti
Analizza testi con topic modeling per scoprire e visualizzare pattern sottostanti, trend e relazioni complesse. Riassumi documenti, estrai parole chiave e valuta l’importanza di un documento e la similarità.
Sentiment analysis
Identifica gli atteggiamenti e le opinioni espressi nei dati di testo per classificare le affermazioni come positive, neutre o negative. Costruisci modelli che possono prevedere il sentiment in tempo reale.
Generazione di testi e classificazione
Utilizza il Deep Learning per generare nuovi testi basati sui testi osservati e per classificare le descrizioni di testi con word embedding che possono identificare le categorie.
Risorse sui prodotti:
FAQ su Text Analytics Toolbox
Text Analytics Toolbox fornisce algoritmi e visualizzazioni per il pretrattamento, l'analisi e la modellazione dei dati testuali in MATLAB.
È possibile estrarre il testo da file PDF, HTML, Microsoft Word, Microsoft Excel e CSV.
La toolbox offre filtri di alto livello per rimuovere URL, tag HTML e punteggiatura, oltre a correzione ortografica, rimozione delle stop word e normalizzazione delle parole alla forma di base.
La toolbox include LSA, LDA, word embeddings (word2vec e skip-gram) e supporta modelli di deep learning come LSTM e modelli transformer come BERT, FinBERT e GPT-2.
Sì, le caratteristiche create con Text Analytics Toolbox possono essere combinate con caratteristiche provenienti da sorgenti numeriche, audio e altri tipi di dati per costruire modelli di machine learning completi.
Le applicazioni comuni includono sentiment analysis, manutenzione predittiva, topic modeling, classificazione dei documenti, sintesi del testo ed estrazione di parole chiave.
La toolbox fornisce word cloud per mostrare la frequenza delle parole e grafici di dispersione del testo per esplorare le relazioni tra le parole e visualizzare i word embeddings.
Sì, è possibile connettere MATLAB all'OpenAI Chat Completions API per sfruttare i modelli GPT per attività come la sintesi del testo e la chat.
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