저희 NLP 솔루션
익명화
Masker를 사용하여 귀하의 데이터, 고객의 개인정보 및 회사의 명성을 보호하세요.
텍스트 분류
문서를 자동으로 분류하세요 지식 분류기를 기준으로. 귀하의 조직의 구조, 용어 및 프로세스에 따라 맞춤화할 수 있습니다.
명명된 개체 인식기
저희 인식기는 개인 이름, 조직 이름 또는 지리적 위치를 성공적으로 식별하며, 다른 개체를 추출하고 식별할 수도 있습니다.
감정 분석
사용자의 의견에 대한 정보를 수집하세요 저희 감정 분석 도구를 사용하여. 맞춤화 가능하며, 다양한 주제에 대한 경험과 모든 언어에 대응합니다.
요약
가장 중요한 개념으로 자동 요약을 생성하세요. 추출적 또는 생성적 요약이 가능합니다.
기타 언어 기술
비즈니스에 필요한 다른 NLP 솔루션을 찾고 계신다면, Pangeanic에서 개발한 나머지 언어 프로세스를 확인하세요: 챗봇 시스템, e-Discovery, AI 데이터 및 기타 다양한 솔루션이 있습니다.
조직에 NLP 솔루션을 도입해야 하는 이유
우리의 AI 덕분에 품질과 속도
효율성
안전한 저장
RGPD 준수
경쟁력 있는 가격 및 맞춤형 구독
우리는 Pangeanic의 업무 철학과 전문성을 좋아합니다. 고객에 대한 지속적인 경청은 그들이 매일 더욱 발전할 수 있도록 해주며, 이는 제 생각에 그들의 큰 장점 중 하나입니다.
빠르고 효율적인 서비스. Pangeanic이 수행한 번역 데이터베이스를 만드는 것은 다른 경우나 유사한 작업에 매우 유용한 도구라는 것을 발견했습니다.
품질은 언제나처럼 우수합니다. 원본 텍스트는 번역 과정 동안 여러 번 변경되었습니다. Pangeanic은 변화에 신속하게 대응하여 많은 도움이 되었습니다.
이러한 기관들은 이미 AI 데이터, AI 번역 및 ECOChat 가상 비서 생태계를 위해 Pangeanic을 신뢰하고 있습니다
자연어 처리
자연어 처리 (NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하며 생성하는 방법에 중점을 둔 인공지능의 한 분야입니다. 여기에는 컴퓨터가 자연어 데이터를 처리, 이해 및 생성할 수 있도록 하는 알고리즘 및 통계 모델 개발이 포함됩니다. Pangeanic의 모든 개발은 언어의 확장 가능한 처리를 목표로 하여, 문서 및 이메일 분류(텍스트 분류), 감정 분석, 자동 번역, 질문 응답, 삭제를 위한 개인 정보 감지(익명화), 요약 등과 같이 일반적으로 인간의 언어 이해가 필요한 작업을 수행하기 위한 컴퓨터 모델을 생성합니다.
자연어 처리 (NLP)는 여러 핵심 작업을 포함합니다
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토큰화: 텍스트를 단어 또는 개별 토큰으로 분할합니다.
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품사 태깅 (part-of-speech tagging): 문장에서 각 단어의 품사(명사, 동사, 형용사 등)를 식별합니다.
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명명된 개체 인식: 텍스트에서 사람, 장소, 조직과 같은 개체를 식별합니다.
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의존 분석: 문장의 문법 구조를 분석하고 단어 간의 관계를 식별합니다.
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감정 분석: 텍스트나 텍스트 조각의 감정적 톤이나 감정을 결정합니다.
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기계 번역: 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역합니다.
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질문 응답: 질문에 대한 답변을 추출합니다.
위에서 언급한 저희 솔루션처럼, 자연어 처리 (NLP)는 많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다, 그 중 일부는 다음과 같습니다:
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텍스트 분류: 텍스트 문서를 미리 정의된 범주(예: 스팸 이메일 vs. 비스팸 이메일, 특정 주제)로 분류합니다.
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감정 분석: 제품이나 서비스에 대한 여론을 판단하기 위해 고객 피드백이나 소셜 미디어 메시지를 분석합니다.
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정보 검색: 쿼리에 기반하여 관련 문서나 텍스트 구문을 검색합니다. Pangeanic은 대량의 데이터가 있는 경우 전자 발견 및 지식 추출, 맞춤형 개발을 제공합니다.
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명명된 개체 인식: 개인 데이터, 행위자, 주소 등을 식별하여 삭제(익명화)하거나 후속 처리를 위해 내보냅니다.
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챗봇: 사용자 쿼리를 이해하고 응답할 수 있는 대화형 인터페이스를 생성합니다.
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음성 인식: 음성 언어를 텍스트로 전사합니다.
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언어 생성: 구조화된 데이터나 공식 표현에서 자연스러운 텍스트를 생성합니다.
자연어 처리 (NLP)는 끊임없이 진화하는 분야로, 새로운 기술과 응용 프로그램이 지속적으로 개발되고 있습니다. 최근 NLP의 트렌드는 다음과 같습니다:
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딥러닝: NLP 작업의 정확성을 향상시키기 위해 심층 신경망을 사용합니다.
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사전 훈련된 언어 모델: 방대한 텍스트 데이터 세트에서 대형 언어 모델을 훈련하고 특정 NLP 작업에 맞게 조정합니다.
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다중 모드 NLP: NLP를 컴퓨터 비전 또는 다른 모드와 결합하여 다중 모드 콘텐츠를 분석하고 생성합니다.
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설명 가능한 AI: NLP 시스템의 결정에 대해 설명하고 해석할 수 있는 기술을 개발합니다.