Công cụ phân tích nhận thức

Bigdata Suite

Công cụ phân tích nhận thức CAS

Từ góc độ phân tích dữ liệu, “nhận thức” là khái niệm đề cập tới việc tìm ra những chức năng được lựa chọn để thể hiện các quy tắc đã được định sẵn hay đối tượng nhất định. Công cụ nhận thức của Saltlux là một trong những công cụ tối tân trên thế giới nhờ sở hữu công nghệ machine learning và deep learning kết hợp với trí thông minh nhân tạo. Những yếu tố tích hợp trên cung cấp cho công cụ những khả năng tương tự con người khi có thể học tập, nhận biết và sự đoán các dạng thức khác nhau của thông tin. Bằng cách phân tích dung lượng lớn big data bằng machine learning và deep learning, công cụ nhận thức có thể nhanh chóng tìm thấy các đặc điểm, ý nghĩa và mối liên hệ giữa các dữ liệu mà con người gặp khó khăn trong việc tìm kiếm hoặc phân tích. Công cụ cũng cung cấp khả năng phân tích hệ thống phức tạp cho dữ liệu dung lượng lớn, phân tích hợp nhất giữa giọng nói và văn bản và phân tích hợp nhất giữa hình ảnh và văn bản.

19

< Sơ đồ khái niệm công cụ phân tích nhận thức >

Chức năng chính

  • Chức năng phân tích nhận thức kết hợp AI

Công cụ phân tích mạng ngữ nghĩa trong dữ liệu bằng cách áp dụng machine learning, deep learning và công nghệ AI bằng cách tìm phân tích hội tụ thông minh, phân tích chủ đề liên kết, phân tích cảm xúc, phân tích xu hướng và phân tích phát hiện vấn đề. Việc phân tích này cung cấp những phân tích sâu sắc tới người dùng những phát hiện về những mô hình ẩn và đưa ra những dự đoán trong tương lại.
  • Cung cấp những hiểu biết về nhận thức thông qua phân tích nhận thức

Thông qua công nghệ và khả năng phân tích nhận thức dựa trên AI của Saltlux, người dùng có thể tìm thấy các mô hình phức tạp mà con người dễ nhận biết trong dữ liệu của họ và hỗ trợ đưa ra quyết định tốt hơn và đưa ra dự đoán chính xác.

Các chức năng chính và thông số kĩ thuật


Công cụ cung cấp chức năng phân tích chuyên sâu sử dụng machine learning và deep learning để phân tích mạng ngữ nghĩa trong dữ liệu như phân tích nhận dạng tên đối tượng, phân tích nhận thức cảm xúc, phân tích kiến ​​thức/mạng xã hội, phân tích tích hợp nhận dạng giọng nói và nhận dạng hình ảnh thông qua machine learning và deep learning.

Chức năng phân tích nhận diện tên đối tượng


Chức năng phân tích nhận diện tên cá thể dựa trên machine learining có thể tự động trích xuất (phân chia biên giới) các đối tượng (tên công ty, tên người, tên vùng, ngày, thời gian, số tiền) từ dữ liệu và phân loại các loại đối tượng được trích xuất từ dữ liệu và tự động xác định mối quan hệ giữa những đối tượng đó trong thời gian thực.

bigdata13

< Chức năng nhận dạng tên đối tượng>

Chức năng phân tích nhận dạng cảm xúc


Chức năng phân tích nhận thức cảm xúc với chất lượng và độ tin cậy dựa trên machine learning và deep learning có thể phân tích tình cảm theo chủ đề và phân tích xu hướng cảm xúc tích cực/tiêu cực bằng cách nhận biết các hình thái, cấu trúc câu, tên đối tượng và ý nghĩa.

bigdata14

< Chức năng phân tích nhận dạng cảm xúc >

Chức năng phân tích mạng xã hội / kiến ​​thức


Công cụ trích xuất các mạng xã hội ngữ nghĩa và phân tích cấu trúc của nó từ dữ liệu được sở hữu bởi web lớn, phương tiện truyền thông xã hội, email và các công ty lớn. Đây là chức năng sử dụng machine learning cho phép phân tích kiến ​​thức và ảnh hưởng lẫn nhau chảy qua mạng như sau: phân tích trung tâm, phân tích cụm, phân tích đường dẫn ngắn nhất, phân tích trình phát khóa, phân tích nút lõi, phân tích nút liên quan theo chủ đề, phân tích nút lõi liên quan, v.v. Chức năng này cho phép phân tích thời gian thực dữ liệu lưu thông trên mạng kiến ​​thức.

bigdata15

<Chức năng phân tích mạng xã hội/ kiến thức – Phân tích thống kê và phân tích trọng tâm xu hướng >

Chức năng nhận dạng giọng nói và phân tích tổng hợp văn bản


Đây là chức năng nhận dữ liệu giọng nói theo thời gian thực của người dùng, chuyển đổi nó thành văn bản và thực hiện phân tích kết hợp với chức năng phân tích big data phi cấu trúc và chức năng phân tích tích hợp dữ liệu thử nghiệm do người dùng sở hữu và nhận dạng giọng nói để chuyển đổi data thành. Và sau đó, dữ liệu thử nghiệm mà người dùng sở hữu và nhận dạng âm thanh, dữ liệu được chuyển đổi thành văn bản sử dụng nhận dạng giọng nói được tích nhất và phân tích.

bigdata16

< Phân tích văn bản thông qua nhận dạng giọng nói thời gian thực – phân tích vấn đề >

Màn hình công cụ chính

1
2