意味カテゴリAPI


意味カテゴリAPIとは

  意味カテゴリAPIは、10万以上の日本語語彙を約1万種の意味カテゴリ―に区別して認識します。

活用例:ビックデータ分析

ソーシャルメディアデータや、アンケート回答データなどのビックデータ分析に活用できます。 例えば、余暇活動についてのデータを分析する際、「ドライブ」や「キャンプ」、「遠出」などの単語が頻出するときに、 同じ言葉が含まれていなくても、同じ意味の言葉が含まれたデータを一括りにすることを可能にします。

意味カテゴリAPIの有用性

  意味カテゴリAPIは機械学習テキスト自動分類に応用することでさらなる可能性を秘めており、 当社のVoC分析サーバにも応用されています。 莫大なテキストデータに人間が目を通して意味を判断するという手間が省かれ、逆に、機械による分類から新たな発見を期待できます。 


技術説明およびご使用のご案内はこちらより


利用例


他のAPI

「性格診断API」は、顧客・消費者の性格、人柄、心理の傾向を自然言語処理AIで診断します。 マーケティング、メンタルヘルス管理、エンタメ等にお役立ち。
日本語のテキスト中に含まれている日時・地名・人名といったイベントのメタデータを抽出します。
文章を解析しスコアリングすることで、文章全体のネガポジ値(肯定的/否定的の度合い)を点数化します。
日本語文章を「好ましい―嫌い」「嬉しい―悲しい」「怒り―怖 れ」の3軸・6種の感情で解析します。
入力された特定の単語に対して、そこから連想される・関連度の高い単語のリストを提示します。
テキストデータ内に含まれる、わいせつ・誹謗中傷・犯罪・暴力等10ジャンルのNG表現を自動判断します。
10万以上の日本語語彙を、約1万種の意味カテゴリ―に区別して認識します。
画像に類似する猫の種類上位5種の名前とその確率値を、呼び出したアプリケーションに返します。
ツイ性格診断 は、twilogでダウンロードしたツイートのログデータを対象とした、ツイートからわかるビッグファイブ要素の傾向を表示するサービスです。操作手順は以下の通りです。 準備・twilog で「ログイン」をクリック […]

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