テキスト(文章)仕分け(クラスタリング)とは

SMART ANNOTATORにおける「テキスト仕分け」では、大量のテキストをそのテキストのみを用いて意味的に類似するグループに分けることができます。

例えば、アンケートの自由回答文や問い合わせのログなどの大量のテキストデータを分析する際に、自動仕分けツールを用いて意味的に類似するグループに分類してから分析した方が、テキストデータの全容も掴みやすく、遥かに効率的に分析作業が行えます。

テキスト(文章)分類とは

SMART ANNOTATORにおける「テキスト分類」では、例えばお問い合わせ内容の種別やカテゴリ分類など、あらかじめ分類先(クラス)が決まっている場合、その分類先にテキストを分類することができます。

テキストをどのように分類したら良いかわからない場合に利用する「テキスト仕分け」に対し、過去のテキスト分類結果や人手で作成したテキストと分類先を紐付けたデータ(アノテーションデータ)を用いることで、自動でテキストの分類が可能となります。

SMART ANNTATORでは、クラスタリングの結果を用いて簡単にアノテーションをおこなう機能もあり、テキスト仕分けからテキスト分類まで一貫しておこなうことができます。

使い方はカンタン 3ステップ!ほぼマウスで完結!

CSVファイルをアップロードします
いくつのクラスに分けたいか、クラス数を選びます
あとは実行ボタンを押すだけ!分類したリストを出力します

こんなときに便利!

チャットボット運営に

チャットボット運営に

質問と答えを
簡単に分類・紐付け!

大量の問い合わせデータを自動的に仕分け、用意されているFAQ回答データと紐づけることができます。
従来の方法と比べて教師データ作成の手間と時間を大幅に削減することができます。

ユーザーサポート管理に

ユーザーサポート管理に

問い合わせ内容を自動で分類!
分析がラク!

大量の問い合わせデータを自然言語処理技術を用いて分類することができます。
分類結果からユーザーニーズの種類と量を把握し、FAQ更新等の適切な対策を施すことができます。

マーケティング戦略立案に

マーケティング戦略立案に

アンケートや口コミの
可視化・仕分けが簡単!

大量のテキスト文章を任意のクラス数に分別し、クラスごとの文章数を数えることを容易にすることができます。ニーズの種類と大きさを理解することで、より効果的なマーケティング戦略を立案することができます。

特徴

ディープラーニングによる
言語理解AI

ディープラーニングを用いた最先端の言語理解AIをいち早く製品に実装しています。
大量のテキストから事前学習したディープラーニングモデルが、高精度にテキストの意味を理解します。

使いやすい
ウェブ画面

CSVでデータをアップロードするだけで使い始められる、わかりやすいウェブ画面を提供しています。
また、クラスタ毎のキーワード表示など、作業効率を高めるさまざまな工夫が実装されています。

クラス情報との
突合も簡単に

クラス情報をアップロードし、テキストデータの仕分け結果と突合を行うことができます。
あらかじめ設定した分類項目やFAQ回答などと仕分け結果との紐づけをWEB上で確認することで、
データセット作成の作業効率を一層高めることができます。

SMART ANNOTATORの使い方をご紹介

このような方におすすめです




日々大量のテキスト(文章)から意味を見いだす分析業務をされている方

アンケート自由回答の分析コストを削減したいと考えている方

問い合わせログから効率的にFAQ作成をおこないたいと考えている方

顧客からのフィードバックがテキスト形式で大量に蓄積されているが、分析にあたりどこから手をつけて良いのかわからない方

テキスト(文章)を人手で決まったパターンに振り分けているが、量が多いため自動化したいと考えている方

社内ヘルプデスクやカスタマーサポートなど、問い合わせ内容の傾向を把握し、意思決定や対応改善に生かしたいと考えている方

具体的なユースケース




消費財メーカー様

社員向けアンケートの
分析に活用


“従来の手集計と比べて、分析の時間が半分になりました”

大手総合スーパー様

各店舗からの
お客様の声分析に活用


“利用期間内でデータの入れ替えや仕分け回数が無制限で便利”

IT企業様

ヘルプデスクへの
通話ログ分析に活用


“1か月単位でニーズに合わせた利用期間が選択できてよい”

導入にあたってのご相談、お問い合わせはお気軽にどうぞ!