它包括根據文字內容為其分配預先定義的標籤或類別。文字分類的主要用途是：
主題分析：此文本分類模型識別文本中的常見主題。用於對傳入的支援票證、產品評論和淨推薦值回應以及其他類型的文字進行分類。
情緒分析：辨識文本中主觀的訊息，並將觀點分類為正面、負面或中立。使用情緒分析工具，您可以分析社交媒體提及、客戶服務互動、調查回复，並深入了解人們對您的品牌的感受。
語言偵測：語言偵測器會根據語言自動對文字進行分類。這對於票證分發非常有用，例如將票證發送給了解票證的團隊。
意圖偵測：此分類器可偵測文字背後的意圖，以便立即採取行動。例如，您可能會收到要求取消訂閱您的產品的電子郵件或表示對其感興趣的訊息，因此請立即採取行動。
文字擷取：
它是從非結構化文字中提取關鍵字、公司名稱、價格和產品規格等相關資訊的過程。
關鍵字擷取：它包括識別和提取文本中最相關的單字和表達方式，提供對內容的總結和洞察。
實體提取：該應用程式可以幫助公司收集重要訊息，例如姓名、電子郵件、電話號碼和公司名稱，或輕鬆檢測哪些分支機構最常被提及。
組織每天都面臨大量資 丹麥電報數據 料收集的過程，從電子郵件、聊天和社群媒體提及，到客戶服務票和調查回覆。然而，這些資訊不是結構化的，這使得處理變得困難。
透過分析，我們能夠檢測大量數據中可能被忽視的聯繫和相似性，從而提供相關資訊來改善決策過程。
例如，分析允許組織分析客戶回饋（例如調查回應），並根據客戶的第一手資訊進行改進。
公司還可以使用此分析來自動執行團隊手動執行的內部任務。在客戶服務中，分析可以幫助您自動化票務流程，透過將問題分配給最合適的客服人員來協助解決問題。
文字分析使公司的工作更有效率，節省大量時間和資源，從而提供更好的客戶體驗。
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