Babel Street を活用したエンティティおよび関係性のマッピング
非構造化テキストから生み出される構造化インテリジェンス
Babel StreetのAIテキスト分析モジュールは、言語を超えて人物、場所、組織、イベントを抽出して関連付けます。類似した名称の曖昧性を解消し、言及を相互に関連付け、エンティティをナレッジベースに接続することで、より深いインサイトを提供します。
多言語データから関連情報を抽出
多言語対応の強み
40以上の言語と文字体系でNLP分析を実行し、非構造化テキスト内のイベントとエンティティを識別
コンテキスト認識による精度向上
文脈を理解してエンティティの曖昧性を解消し、それらをナレッジベースの項目にリンクして同一性解決を実施
リアルタイム&スケーラブル
超高速のパフォーマンスと伸縮自在のクラウドの拡張性で、数百万の文書を処理
基本データのその先へ
人物、組織、場所を含む約20種類のエンティティを抽出
360° イベントインテリジェンス
特定のイベントの日時を、関与した主要な人物、場所、組織とともに検出
迅速なモデルチューニング
ドメイン固有のエンティティやイベントに合わせたモデルのトレーニングと微調整で、精度の向上が可能
製品の特徴
エンティティインテリジェンスを念頭に置いた設計
抽出性能
- マルチエンティティ抽出 — 人物、組織、場所、日付、時刻、製品、役職、住所、国籍、宗教など、幅広いエンティティを識別・抽出
- イベント検出 — イベントを抽出して分類し、参加者、時間、場所などの関連エンティティや属性と紐づけ
- センチメントと関係抽出 — テキストを分析し、センチメント、意見保有者、およびエンティティ間の関係を検出
- 入れ子構造を持つエンティティの認識 — 大きなエンティティ内に埋め込まれた複雑なエンティティを識別
