企业已经成功地利用分析平台等商业智能(BI),预测分析基于机器学习(PAML),认知搜索和其他几十年来用于多个应用程序和用例。没有与文本分析或自然语言处理(NLP)技术。Forrester的音轨一百年供应商的平台主要是基于文本挖掘和NLP,但他们中的大多数人选择去市场狭窄的用例后如客户或员工的经验(CX和前女友),社会倾听,文档和文件分析、智能合约,eDiscovery和大量的其他用例。

好吧,“《纽约时报》《”。“在我们最近的技术景观——我们现在称之为技术——我们确认30文本分析/ NLP供应商其客户部署多个用例和应用程序的平台。我们斗他们分为三大类:

  1. 文本分析平台,主要支持取信应用程序。这类供应商通常专注于残雪,前女友,市场调研、品牌管理、营销人员和其他应用程序,研究人员,残雪优点,和人力资源专业人士。
  2. 文本分析平台,主要支持document-focused用例。这些厂商专注于文档分类和分类,eDiscovery、合同分析、和其他document-focused用例。
  3. 通用文本分析平台,覆盖多个用例。这类平台解决广泛的文本分析用例和document-focused——两个人。包括功能摄取、集成、净化、矿丰富,分析文本最流行的非结构化和半结构式数据来源和数据类型。

在我们最近Forrester波™评估,我们单独评估的通用平台,但仍,因为取信和document-focused应用和用例有一些独特的需求。例如:

  • 取信应用程序通常使用声音/演讲作为一个源(如呼叫中心电话录音),因为客户,前景,和员工回答调查和发布在社交媒体上通常不拼写检查或校对语法,这些平台一定的语言规则和本体分析之前正确的拼写和语法错误。
  • Document-focused应用程序,主要用于接收和处理数以千计甚至数以百万计的文件,必须有强大的文档摄取能力如高速和精确的光学字符识别(OCR)和形式处理(数字化文本和数字中发现形式发票、保险索赔的形式,和其他人)。

我们的研究确认了7个供应商与强大的功能来支持用例,我们评估他们在这两个报告。一个厂商只是评估取信波和两只document-focused波,因为即使在幕后这三个供应商的技术可以解决所有用例,供应商主要追求特定的机会。

我们的广泛的评估研究的关键发现:文本分析/ NLP平台已经长大了。是时候企业考虑单个文本分析/ NLP平台地址在许多领域中多个用例。随时与客户接触调查为进一步的问题。