Text Analytics Toolbox

 

Text Analytics Toolbox

Analyse und Modellierung von Textdaten

Jetzt beginnen:

Importieren und Visualisieren von Textdaten

Extrahieren Sie Textdaten aus Quellen wie Social Media, Newsfeeds, Geräteprotokollen, Berichten und Umfragen.

Extrahieren von Textdaten

Importieren Sie Textdaten in MATLAB® aus Einzeldateien oder großen Dateisammlungen, einschließlich PDF-, HTML- und Microsoft® Word®- und Excel®-Dateien.

Textextraktion aus einer Sammlung von Microsoft Word-Dokumenten.

Visualisieren von Text

Untersuchen Sie Textdatensätze mittels Wortwolken und Textstreudiagrammen.

Wortwolke, zur Anzeige der relativen Häufigkeit von Wörtern mithilfe von Größe und Farbe.

Sprachunterstützung

Die Text Analytics Toolbox bietet sprachspezifische Vorverarbeitungsfunktionen für Englisch, Japanisch, Deutsch und Koreanisch. Die meisten Funktionen können auch für Text in anderen Sprachen genutzt werden.

Importieren, Vorbereiten und Analysieren von japanischem Text.

Vorverarbeiten von Textdaten

Extrahieren Sie sinntragende Wörter aus Rohtext.

Bereinigen von Textdaten

Wenden Sie Filterfunktionen auf hoher Abstraktionsebene an, um irrelevante Inhalte wie URLs, HTML-Tags und Interpunktion zu entfernen, und korrigieren Sie Rechtschreibfehler.

Vereinfachen von Rohtext (links), um mit den bedeutungsvollsten Wörtern arbeiten zu können (rechts).

Herausfiltern von Stoppwörtern und Normalisieren von Wörtern zu ihrem Wortstamm

Priorisieren Sie sinntragende Textdaten in Ihren Analysen, indem Sie allgemeinsprachliche-, zu häufig oder zu selten vorkommende- sowie sehr lange oder sehr kurze Wörter herausfiltern. Reduzieren Sie das Vokabular, und konzentrieren Sie sich auf die allgemeinere Bedeutung oder Stimmung eines Dokuments, indem Sie den Wortstamm oder die Grundform (Lemma) von Wörtern ermitteln.

Stoppwörter wie „ein“ oder „von/des“ aus Dokumenten entfernen.

Identifizieren von Token, Sätzen und Wortarten

Teilen Sie Rohtexte mithilfe eines Tokenisierungs-Algorithmus automatisch in eine Auflistung von Wörtern auf. Fügen Sie Satzgrenzen, Wortartdetails und andere relevante Informationen als Kontext hinzu.

Hinzufügen von Wortart- und Satzdetails zu tokenisierten Dokumenten.

Konvertieren von Text in numerische Formate

Konvertieren Sie Textdaten in eine numerische Form, die Sie für Machine Learning und Deep Learning verwenden können.

Identifikation und Visualisierung der am häufigsten vorkommenden Wörter in einem Modell.

Worteinbettung und -codierung

Trainieren Sie Word-Embedding-Modelle wie die Word2vec-Modelle Continuous Bag-of-Words (CBOW) und Skip-Gram. Importieren Sie vortrainierte Modelle wie fastText und GloVe.

Visualisieren von Clustern in einem Textstreudiagramm mithilfe eines Word-Embeddings. 

Machine Learning mit Textdaten

Führen Sie Themamodellierung, Stimmungsanalyse, Klassifikation, Dimensionalitätsreduktion und die Extraktion von Dokumentenzusammenfassungen mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen durch.

Topic Modelling

Erkennen und visualisieren Sie zugrunde liegende Muster, Trends und komplexe Beziehungen in großen Textdatensätzen mithilfe von Machine Learning-Algorithmen wie der latenten Dirichlet Allokation (LDA) und der latenten semantischen Analyse (LSA).

Identifizieren von Themen in Sturmberichtsdaten.

Dokumentenzusammenfassung und Schlüsselwort-Extraktion

Automatisches Extrahieren einer Zusammenfassung und relevanter Schlüsselwörter aus einem oder mehreren Dokumenten und Bewerten der Ähnlichkeit und Bedeutung von Dokumenten.

Extrahieren von Zusammenfassungen aus Texten.

Stimmungsanalyse

Ermitteln Sie die in Textdaten ausgedrückten Haltungen und Meinungen, um Aussagen als positiv, neutral oder negativ zu kategorisieren. Erstellen Sie Modelle, mit denen Sie eine Stimmung in Echtzeit vorhersagen können.

Identifizieren Sie Wörter, die eine positive oder negative Stimmung vorhersagen.

Deep Learning mit Textdaten

Führen Sie eine Stimmungsanalyse, -klassifikation, -zusammenfassung und Textgenerierung mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen durch.

Transformer-Modelle

Nutzen Sie Transformer-Modelle wie BERT und GPT-2, um Transfer Learning mit Textdaten für Aufgaben wie Stimmungsanalyse, -klassifikation und -zusammenfassung durchzuführen.

Transformer-Modelle für Transfer Learning mit Textdaten.

Text Classification

Classify text descriptions using word embeddings that can identify categories of text through deep learning.

Training a deep neural network to classify text data.

Texterzeugung

Verwenden Sie Deep Learning, um neuen Text auf der Grundlage von betrachtetem Text zu erzeugen.

Texterzeugung mit Jane Austens Pride and Prejudice und einem Deep-Learning-LSTM-Netz.