定性データ(社内文書・Twitter・顧客アンケート・ユーザーレビュー)を一から見てそれぞれの意見に分けていくことは手間も時間もかかります。 そこで頂いた定性データを当社で意味解析し、数量・内容ともわかりやすい定量データとしてご提供しています。 ① 《自立語辞書(国語辞典のようなもの)》 単語の意味を決定する辞書 ② 《連語・シソーラス辞書》 類義語辞典や用法辞典のようなもの 組み合わせると良し悪しなど意味が変わる用法辞書 例:果物が甘い(良い)、検査が甘い(悪い) 例:バナナ(広義語:果物)が甘い(良い) 約1億1千万組 ③ 《付属語辞書(モダリティー)》 文の構造を決定し、否定かどうかを判定 例:飲むかも知れない(推量)・飲んでもらえないか(依頼) 約140万種類 これらの3つを使い単語の意味・文章の良し悪し、構文の把握を行い正確なデータを作り出しています。
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