Document Mining System(ドキュメントマイニングシステム)
Document Mining System(ドキュメントマイニングシステム)
Document Mining System(ドキュメントマイニングシステム)のイメージ画像

大量テキストを自動解析する情報ハンドリングエンジン/テキストマイニングツール

【終了しました】
FIT2019(金融国際情報技術展)に出展いたします。
○データ分析サービス AIデータ分析ソリューション・テキストマイニングツールをご紹介します。
  • データマイニングでは、解約予備軍抽出、顧客別レコメンド、業務効率化、従業員の生産性向上のための分析をご紹介します。
  • テキストマイニングでは、コールセンターの応対履歴やアンケート結果の分析を行うためのツールとして「Document Mining System」をご紹介します。
ご来場ありがとうございました。

操作画面

概要 / 特徴

概要

文書情報を言語処理技術を用いて解析・蓄積し、自然文など自由な入力による検索、文書の重要語抽出、クラスタリング・分類機能による文書整理など、知的活動を幅広く支援するテキストマイニングツールです。

特徴

機能概要
  • 意味概念学習
     機械学習により、利用者が保有している文書群から、単語や文書の知識データ(概念ベース)を自動作成します。
     約100~100万文書の幅広い文書数に対応し、その文書群の中での単語の意味合いを高速に学習します。
  • 意味検索/キーワード連想/類似文書検索
     自然文で質問を入力するだけで、意味が似た文書を探せます。事例のコピー&ペーストやうろ覚えの表現などから、類似文書を抽出できます。
  • クラスタリング/カテゴライズ
     大量の文書をクラスタリング(グループ化)して内容を把握したり、予め用意した分類項目へ仕分け(カテゴライズ)て分析できます。
  • キーワード抽出
     文書の特徴となる語をキーワード(重要語)として抽出します。長文や難解な文書の理解を支援します。
  • 属性検索/集計
     文書に付与された年齢や金額、日付などの定量情報を用いた検索や集計ができます。クラスタリング等と組み合わせることで、属性毎の傾向が把握できます。
  • 共起分析
     文中に出現する名詞と動詞または形容詞のペアを抽出し、集計・検索に利用できます。
  • ファイルアップロード/ダウンロード
     コマンドラインでのバッチ処理のほか、Webブラウザからの分析対象ファイルアップロードでもデータベースを構築できます。また、検索等の結果はXLSX形式等でダウンロードできます。
  • データ加工/ストップワード/ユーザ辞書
     設定ファイルにより、データ取り込み時の文字列加工や、定型表現の削除等ができます。また、特殊用語等のユーザ辞書登録が可能です。

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PAGETOP

仕様 / 動作環境

仕様

インタフェース CLIコマンドインタフェース, WEB操作画面
入力データ形式 CSV, TSV
出力データ形式 TXT, CSV, TSV, XLSX
対応データ量 1データベースあたり約100文書~100万文書(※テキストデータ量に依存します)

動作環境

サーバ
  • OS: Red Hat Enterprise Linux / CentOS 6 / 7(※その他OSについてはご相談ください)
  • メモリ: 512MB以上(4GB以上推奨)
  • ストレージ: 空き容量10GB以上(100GB以上推奨。テキストデータ量に依存します)
クライアント
  • OS: Microsoft® Windows 7以上
  • SSHターミナルソフト(※CLIコマンドインタフェース利用の場合)
  • Webブラウザ(Internet Explorer 11 / Mozilla Firefox / Google Chrome)(※Web操作画面利用の場合)
  • Microsoft® Excel 2007以上(※XLSX形式ダウンロードファイル閲覧の場合)
※ 本ページに記載されております製品、サービス名または固有名詞は、各社の商標または登録商標です。

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ラインナップ

基本パッケージ

  • 意味検索、キーワード連想、類似文書検索、クラスタリング、キーワード抽出

オプション

  • カテゴライズ、文内共起検索、属性検索

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適用例 / 導入事例

適用例

  • コールセンター応対履歴の自動分類・集計・危険兆候検知システム
  • ブログ、SNSデータ等からのスパムデータ除去
  • メール、社内文書、特許、論文等の意味検索・口コミ分析
  • データウェアハウスでの事例検索・分類
インサイト分析を経営戦略に活用!
分析システム例

導入事例

  • 大手化学メーカ、電気メーカ、小売事業者、通信サービス事業者、官公庁等に導入実績があります。

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膨大なビッグデータ分析を売上拡大へと結びつけた秘密とは?
花王株式会社 様

洗濯洗剤や住居用洗剤のみならず、ビューティケアやヒューマンヘルスケアなども幅広く手掛ける花王は、常に市場調査や消費者の声に耳を傾け、それを最大限に生かすデータ経営によって業界のリーディングカンパニーとしての地位を築いて来た。
その市場の声を拾う役割を担っている情報分析の専門部隊「デジタルビジネスマネジメント室(以下DBM室)」が、SNSやブログなどネット上に散らばる膨大な情報の中から“消費者のホンネ”を抽出・分析する手段として選んだのが、NTT-ATのテキストマイニングツール「ドキュメントマイニングシステム」だ。
ネットに溢れる玉石混交の情報を、どのようにスクリーニングして経営戦略に役立てているのだろうか?その真相に迫った。

詳細につきましては、以下のPDFをご覧ください。

事例 568KB

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価格

基本パッケージ 400万円 (税別)
カテゴライズオプション 100万円 (税別)
年間保守 製品価格の15%
システム構築・カスタマイズ 応相談(日次自動データ登録システム、カスタムコマンド・画面開発等実績あり)

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資料ダウンロード

パンフレット 280KB


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