Automatiza la comprensión profunda de documentos complejos
La Analítica de Texto convencional permite alcanzar un primer nivel de comprensión automática del contenido no estructurado, gracias a su capacidad para extraer menciones de entidades y conceptos, asignar categorías generales o identificar la polaridad de opiniones y hechos que aparecen en el texto. Sin embargo, estos elementos aislados de información no reflejan la riqueza informativa que proporcionan estos documentos e imponen limitaciones a la hora de encontrarlos, relacionarlos o analizarlos automáticamente.
Deep Semantic Analytics representa un paso más allá de la analítica de texto convencional al proporcionar prestaciones como la categorización granular a nivel de fragmento, la detección de patrones complejos y la extracción de relaciones semánticas entre los elementos de información del documento.
Por ejemplo, estas herramientas pueden tomar una memoria financiera e identificar los distintos apartados que lo componen, categorizándolos, y dentro de ellos extraer relaciones significativas entre los elementos que aparecen tales como: identificación y porcentaje accionarial de los principales inversores, empresas participadas y cantidades invertidas, concentración de la cifra de negocio en ciertos clientes, etc.
Deep Semantic Analytics significa la posibilidad de acceder a la parte hasta ahora sumergida del “iceberg de significado” de un documento.
La extracción de estos insights profundos permite hacer estos documentos mucho más “inteligentes”: más encontrables, relacionables, analizables y explotables.
Las herramientas de Deep Semantic Analytics abren la puerta a una nueva generación de aplicaciones semánticas contextuales. Descubre sus posibilidades en nuestro webinar que tendrá lugar el miércoles, 12 de julio, a las 11:00 CET.
ACTUALIZACIÓN: este webinar ya ha tenido lugar. Ver la grabación aquí.
(This webinar was delivered in English, too. See the recording here.)
