Text Analytics Toolbox ofrece algoritmos y visualizaciones para preprocesar, analizar y modelar datos de texto. Los modelos creados con esta toolbox se pueden utilizar en aplicaciones tales como análisis de sentimiento, mantenimiento predictivo y modelado de temas.
Text Analytics Toolbox incluye herramientas para procesar texto sin formato procedente de registros de equipos, canales de noticias, encuestas, informes de operadores y redes sociales. Puede extraer texto de archivos con formatos populares, preprocesar texto sin formato, extraer palabras específicas, convertir texto en representaciones numéricas y crear modelos estadísticos.
Aplicando técnicas de Machine Learning tales como LSA, LDA y word embeddings, puede identificar grupos y crear características a partir de conjuntos de datos de texto de alta dimensionalidad. Las características creadas con Text Analytics Toolbox se pueden combinar con características procedentes de otras fuentes de datos para desarrollar modelos de Machine Learning que aprovechen datos numéricos, de texto y de otros tipos.
Importe y visualice texto
Importe datos de texto a MATLAB desde archivos individuales o conjuntos de archivos de gran tamaño, tales como archivos de Microsoft Word®, PDF y HTML. Explore visualmente conjuntos de datos de texto empleando nubes de palabras y diagramas de dispersión de texto.
Limpie y preprocese texto
Aplique funciones de filtrado de alto nivel para eliminar contenido superfluo, como direcciones URL, etiquetas HTML y puntuación. Corrija la ortografía, filtre palabras no significativas y reduzca las palabras a su raíz.
Convierta texto a formato estructurado
Extraiga características lingüísticas utilizando un algoritmo de tokenización, calcule estadísticas de frecuencia de palabras para representar datos de texto numéricamente, y entrene modelos de word embedding, como word2vec y skip-gram.
Utilice IA en análisis de texto
Ajuste modelos de Machine Learning o Deep Learning, como LSA, LDA y LSTM, a datos de texto. Utilice modelos de transformador, como BERT, FinBERT y GPT-2, para realizar transferencia del aprendizaje con datos de texto.
Modelos de lenguaje de gran tamaño
Conecte MATLAB a la API Chat Completions de OpenAI™. Aproveche las prestaciones de procesamiento del lenguaje natural de modelos de GPT dentro del entorno de MATLAB, para tareas de resumen de textos y chat.
Análisis de texto para tareas de ingeniería
Desarrolle programas de mantenimiento predictivo basados en sensores y datos de registro de texto. Automatice la formalización de requisitos y la comprobación de conformidad.
Análisis de documentos
Analice texto con modelado de temas para descubrir y visualizar patrones, tendencias y relaciones complejas subyacentes. Resuma documentos, extraiga palabras clave, y evalúe la importancia y similitud de documentos.
Análisis de sentimiento
Identifique las posturas y opiniones expresadas en datos de texto para categorizar las oraciones como positivas, negativas o neutrales. Cree modelos para identificar el sentimiento en tiempo real.
Generación y clasificación de texto
Utilice Deep Learning para generar texto nuevo basado en texto observado y clasificar descripciones de texto con word embeddings que identifican categorías.
Recursos del producto:
Preguntas frecuentes sobre Text Analytics Toolbox
Text Analytics Toolbox proporciona algoritmos y visualizaciones para el preprocesamiento, análisis y modelado de datos de texto en MATLAB.
Puede extraer texto de archivos PDF, HTML, Microsoft Word, Microsoft Excel y CSV.
Text Analytics Toolbox ofrece filtrado de alto nivel para eliminar URL, etiquetas HTML y signos de puntuación, así como corrección ortográfica, filtrado de palabras vacías y normalización de palabras a su forma raíz.
Text Analytics Toolbox incluye LSA, LDA, word embeddings (word2vec y skip-gram) y admite modelos de deep learning como LSTM y modelos transformer como BERT, FinBERT y GPT-2.
Sí, las características creadas con Text Analytics Toolbox se pueden combinar con características de fuentes de datos numéricos, de audio y otras para crear modelos de machine learning completos.
Las aplicaciones comunes incluyen análisis de sentimientos, mantenimiento predictivo, modelado de temas, clasificación de documentos, resumen de texto y extracción de palabras clave.
Text Analytics Toolbox proporciona nubes de palabras para mostrar la frecuencia de palabras y gráficos de dispersión de texto para explorar relaciones entre palabras y visualizar word embeddings.
Sí, puede conectar MATLAB a la OpenAI Chat Completions API para aprovechar los modelos GPT en tareas como resumen de texto y chat.
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