Text Analytics Toolbox

 

Text Analytics Toolbox

Analice y modele datos de texto

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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.
Introducción a Text Analytics Toolbox
Código de MATLAB que extrae datos de texto de documentos de Microsoft Word y los guarda en un almacén de datos.

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.

Extracción de datos de texto de archivos de Microsoft Word, Microsoft Excel, PDF, HTML y CSV

Documentación | Ejemplos

Resultados de la tarea Preprocess Text Data de Live Editor en forma de nube de palabras.

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.

Limpieza y preprocesamiento de datos de texto en Live Editor

Documentación | Ejemplos

Código de MATLAB para crear un diagrama de dispersión junto con el diagrama t-SNE de word embedding resultante.

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.

Exploración y visualización de word embeddings

Documentación | Ejemplos

Flujo de trabajo para identificar actitudes positivas y negativas utilizando modelos de transformador FinBERT para realizar transferencia del aprendizaje con datos de texto.

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.

Entrenamiento del clasificador de documentos BERT

Documentación | Ejemplos

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.

Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) con MATLAB

Documentación | Ejemplos

Limpieza de datos de texto para procesamiento del lenguaje natural. A la izquierda: nube de palabras de datos no procesados. A la derecha: nube de palabras de datos procesados.

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.

Ejemplo de recuperación de datos de órdenes de trabajo

Documentación | Ejemplos

Utilice análisis de texto para resumir múltiples documentos en uno solo.

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.

Clasificación de datos de texto con una red neuronal convolucional

Documentación | Ejemplos

Nubes de palabras divididas en palabras positivas y negativas.

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.

Análisis de sentimiento en MATLAB

Documentación | Ejemplos

Nube de palabras de texto generado del libro Orgullo y prejuicio.

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.

Generación de texto con autoencoders

Documentación | Ejemplos

Recursos del producto:

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