Text Analytics Toolbox

 

Text Analytics Toolbox

텍스트 데이터 분석 및 모델링

텍스트 가져오기 및 시각화

PDF, HTML 및 Microsoft® Word 파일 등 단일 파일 또는 대규모 파일 모음의 텍스트 데이터를 MATLAB으로 가져올 수 있습니다. 워드 클라우드 및 텍스트 산점도 플롯을 사용하여 텍스트 데이터셋을 시각적으로 살펴볼 수 있습니다.

텍스트 정리 및 전처리

상위수준의 필터링 함수를 적용하여 URL, HTML 태그 및 구두점 등의 불필요한 콘텐츠를 제거할 수 있습니다. 철자를 교정하고 불용어를 필터링하며 단어를 원형으로 정규화할 수 있습니다.

구조화된 형식으로 텍스트 변환

토큰화 알고리즘을 사용하여 언어적 특징을 추출하고, 단어 빈도 통계를 계산하여 텍스트 데이터를 수치적으로 표현하고, word2vec 및 skip-gram 같은 단어 임베딩 모델을 훈련시킬 수 있습니다.

AI를 적용한 텍스트 분석

LSA, LDA 및 LSTM 등의 머신러닝 또는 딥러닝 모델을 텍스트 데이터에 피팅할 수 있습니다. BERT, FinBERT, GPT-2 등의 트랜스포머 모델을 활용하여 텍스트 데이터를 사용한 전이 학습을 수행할 수 있습니다.

대규모 언어 모델

OpenAI™ Chat Completions API에 MATLAB을 연결할 수 있습니다. MATLAB 환경 내에서 GPT 모델의 자연어 처리 기능을 활용하여 텍스트 요약 및 채팅 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

엔지니어를 위한 텍스트 분석

센서 및 텍스트 로그 데이터를 기반으로 예측 정비 일정을 개발할 수 있습니다. 요구사항 정형화 및 규정 준수 검사를 자동화할 수 있습니다.

문서 분석

토픽 모델링으로 텍스트를 분석하여 숨겨진 패턴, 추세 및 복잡한 관계를 발견하고 시각화할 수 있습니다. 문서를 요약하고 키워드를 추출하며 문서 중요도 및 유사도를 평가할 수 있습니다.

감성 분석

텍스트 데이터로 표현된 태도와 의견을 식별하여 긍정적, 중립적 또는 부정적 진술로 분류할 수 있습니다. 실시간으로 감성을 예측할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다.

텍스트 생성 및 분류

관측된 텍스트에 기반한 새로운 텍스트 생성 작업 및 범주를 식별할 수 있는 단어 임베딩을 통한 텍스트 설명 분류 작업에 딥러닝을 사용할 수 있습니다.

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