NLP
自然言語処理エンジン
「BERT」を活用して自然言語処理エンジンを強化・進化させ、より高精度なテキスト分類を実現。
また、データに潜む意味を統計的に解析する「トピックモデル」を活用、文章と単語の背後にある価値観や感性を推定。
タスクに合わせ、Bertのpre-train(事前学習)・fine-tuning(学習済み)の各モデルを駆使してより高精度なテキスト分類・予測・生成タスクを実現。
活用シーン
- アンケートのテキストデータを分類・分析
- 顧客の潜在的な嗜好を購買データ(商品名・商品コピー)から可視化
- 潜在ニーズの可視化による商品開発分析
- SNSのテキストデータを分析し、キーワードやトレンド推移を可視
- 画像データからコピー生成
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