Het vinden van relevante informatie, zonder precies te weten wat er is of waarnaar u op zoek bent
Tekst analyse, wat de volgende stap in zoektechnologie is, verwijst naar het proces van extraheren van interessante en niet-triviale informatie en kennis uit ongestructureerde tekst. ZyLAB's analyse van de tekst verschilt van het traditionele zoeken omdat het traditionele zoeken vereist dat een gebruiker weet wat hij of zij zoekt. Tekst analyse probeert om informatie te ontdekken in een patroon dat niet van tevoren bekend was. Dit kan door het gebruik van geavanceerde technieken zoals patroonherkenning, natuurlijke taalverwerking, machine learning, enzovoort. Door zich te concentreren op patronen en kenmerken kan een tekstanalyse betere zoekresultaten en een grondigere analyse van de gegevens opleveren. Hierdoor kan informatie die anders verscholen zou blijven toch ontdekt worden.
Tekst Analyse voor een hoge recall en een optimale precisie
ZyLAB's tekst analyse is met name interessant in gebieden waar de gebruikers nieuwe informatie, moeten ontdekken, zoals een strafrechtelijk onderzoek, juridische onderzoek, en bij het uitvoeren van due diligence onderzoeken. Dergelijke onderzoeken vereisen dat ALLE relevante documenten gevonden worden (100% recall), omdat de gebruikers het zich niet kunnen veroorloven om maar enig stuk relevante informatie te missen. Dit in tegenstelling tot iemand die gebruik maakt van een standaard zoekmachine om op het internet achtergrond informatie te doorzoeken en er alleen een noodzaak is om wat informatie te vinden zolang het maar betrouwbaar is. Tijdens eDiscovery of due diligence moet een advocaat of de onderzoeker alle mogelijke risico's bloot leggen, niet alleen de voor de hand liggende.
ZyLAB's tekst analyse technologie heeft een verscheidenheid aan instrumenten om de resultaten te verfijnen en te filteren, sorteren op relevantie, de-dupliceren van resultaten, patronen te vinden en zo te voorkomen dat gebruikers zich door grote hoeveelheden irrelevante informatie moeten worstelen . Onze technologie maakt gebruik van diverse wiskundige, statistische, linguïstische en patroon-herkenning technieken die een automatische analyse van ongestructureerde informatie mogelijk maken, alsmede de extractie van hoge kwaliteit en relevante data.
Tekst Analyse ondersteuning door ZyLAB
Voorbeelden van text-mining en tekst-analyses die door de ZyLAB-software kunnen worden uitgevoerd zijn: automatische samenvattingen, entiteit en reguliere expressie extractie voor meer dan 200 verschillende soorten entiteiten (namen, functies, bedrijven, adressen, landen, sofi-nummers, credit card nummers, data, betalingen, bankrekeningen en veel meer), event en feitenonderzoek, concept extractie, extractie van document en bestands eigenschappen, detectie van grafische bestanden, automatische taal herkenning (ook voor herkenning van niet-OCR-ed bitmaps), en exacte en near deduplication. ZyLAB's voortgaande R & D-inspanningen in text-mining resulteren in meer analytische functionaliteit bij elke grote release van onze systemen.
Tekst Analyse voor meertalige collecties
ZyLAB's tekst analyse ondersteunt meerdere talen, dat is van belang wanneer onderzoeken in meerdere landen uitgevoerd worden en zodoende zorgen voor document collecties in verschillende talen. ZyLAB kan erg goed omgaan met verschillen in karakter sets en woorden, maar maakt ook intensief gebruik van statistieken en de taalkundige eigenschappen (dwz, vervoeging, grammatica, betekenissen) van een taal.
