Text Analytics Toolbox

 

Text Analytics Toolbox

Analisi e modellazione di dati di testo

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.

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