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Descubre insights inesperados con la nueva release de MeaningCloud

Acabamos de publicar una nueva release de MeaningCloud con algunas novedades que van a cambiar tu manera de hacer analítica de texto. Como complemento a las técnicas analíticas más habituales -que extraen información o clasifican un texto en función de diccionarios y categorías predefinidos- incorporamos técnicas de aprendizaje no supervisado que permiten explorar una serie de documentos para descubrir y extraer de ellos insights (temas, relaciones) no previstos.

En esta nueva release de MeaningCloud publicamos una API de Clustering de Texto que  permite descubrir la estructura implícita y los temas significativos que emergen de los contenidos de tus documentos, conversaciones sociales, etc. Esta API toma un conjunto de textos y los distribuye en grupos (clusters) en función de la similitud entre los contenidos de cada documento. El objetivo es que los documentos de un cluster sean muy parecidos entre sí y muy diferentes a los otros clusters.

El clustering es una tecnología utilizada tradicionalmente en el análisis de datos estructurados. Lo que tiene de particular nuestra API es que sus pipelines están optimizados para analizar texto no estructurado.

Text Clustering API

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Monitoriza la reputación corporativa con nuestra nueva API

¿Necesitas entender el impacto que sobre tu reputación corporativa (o la de tus clientes) tienen medios sociales y noticias? Ahora una nueva API de MeaningCloud  te permite analizar toda esa información en tiempo real y estructurarla según las dimensiones de los esquemas de reputación más habituales.

Algunos clientes han venido reclamándonos una manera precisa de entender el impacto de las opiniones en medios sociales y otros canales sobre una empresa.

Reputación CorporativaLas herramientas de monitorización social proporcionan un análisis de sentimiento básico que en el mejor de los casos llega a identificar que un cierto comentario (ej.: un tuit) expresa una opinión positiva o negativa sobre una entidad y utilizan esos datos agregados en diagramas y evoluciones temporales. Pero analizar una realidad tan poliédrica como la reputación de una empresa requiere un análisis de opinión más granular.

Aunque se suele identificar con la reputación online, la reputación corporativa es un concepto diferente: consiste en un agregado de las opiniones y percepciones que el público tiene sobre una cierta empresa. Y se trata de una característica multidimensional, ya que esas opiniones se evalúan en torno a una serie de ejes más o e menos estándar:  Situación financiera, Calidad de sus productos, Innovación, Estrategia…

Un análisis de reputación más social y en tiempo real

Hasta ahora la reputación corporativa se ha venido evaluando mediante entrevistas y encuestas a clientes y analistas, y se ha proporcionado en forma de informes periódicos estáticos. Pero cada vez son más los clientes que no se conforman con una “foto fija” a posteriori, basada en unas pocas opiniones. Ahora desean incorporar a ese cuadro el impacto que los medios sociales y tradicionales tienen sobre su reputación, y disponer de esa información en la forma más actualizada y actuable para detectar cuanto antes crisis reputacionales en gestación.

Con la presente actualización de MeaningCloud incorporamos una nueva API de Reputación Corporativa que permite abrir el análisis reputacional a la enorme cantidad de opiniones espontáneas vertidas en todo tipo de medios (redes sociales, foros, blogs, sitios de noticias) y en tiempo real.

La API realiza un etiquetado reputacional de textos: recibe un documento (tuit, noticia, comentario en encuesta), detecta las empresas de las que se habla, identifica las dimensiones reputacionales involucradas y extrae la polaridad que afecta a cada una. Y todo ello con un gran nivel de precisión y granularidad, discriminando las opiniones sobre empresas diferentes que pueden coexistir en una única frase. Este resultado se devuelve en forma de etiquetas en formato estándar que pueden utilizarse para agregar, relacionar, detectar tendencias, generar alertas, etc.…

En su interior, la API utiliza un pipeline muy optimizado que incorpora técnicas de extracción de información, clasificación automática y análisis de polaridad. Y está basada en interfaces estándar y dispone de SDKs que permiten integrarla en cualquier aplicación o herramienta de monitorización. Más información aquí.

Usando esta API puedes complementar los estudios de reputación tradicionales con un análisis más ágil e inmediato del impacto de medios sociales, noticias, etc. y así gestionar de una manera más dinámica ese activo tan importante de tu empresa.

Y no olvides que en esta actualización de MeaningCloud incorporamos dos APIs provenientes de nuestro anterior producto, MeaningCloud: Análisis Lingüístico y Corrección de Textos.


Textalytics es ahora MeaningCloud

Si has visitado recientemente el sitio de nuestro producto Textalytics te habrá sorprendido el cambio de apariencia… y de nombre. Después de un año y medio comercializando Textalytics y recibiendo un feedback continuo de nuestros usuarios y clientes hemos decidido que esta nueva iteración sea más “sustancial” y nos sirva para acercarnos más al producto que nos estáis demandando.

Durante este tiempo hemos conseguido varios miles de clientes en todo el mundo, que usan nuestras APIs en aplicaciones críticas para su negocio. A todos ellos les agradecemos su confianza y les aseguramos que dispondrán de un camino sencillo y claro de migración a MeaningCloud.

Conceptualmente no hay grandes modificaciones: queremos que MeaningCloud siga siendo la manera más sencilla, segura y económica de convertir tu contenido no estructurado en información accionable y para ello seguimos aplicando un modelo de APIs en la nube. Pero con este cambio queremos redoblar nuestra apuesta por la sencillez y en la personalización, y eso se traduce en algunas mejoras.

Un producto mejorado y más sencillo

Lo más importante a destacar es que todas las API de Textalytics van a seguir estando operativas hasta el 1 de junio de 2015, así que de momento no tenéis que hacer ningún cambio.

Por otra parte, toda la funcionalidad que usabais de Textalytics (Text Classification, Topic Extraction, Sentiment Analysis, etc.) está replicada en MeaningCloud – aunque con el inevitable cambio de nombre en los puntos de acceso-, con lo cual el esfuerzo de migración es mínimo.

Pero también hay algunas novedades significativas: la principal la constituyen las nuevas funcionalidades de personalización. Lo más importante que hemos aprendido con Textalytics es que el principal factor de éxito en una aplicación de análisis semántico radica en la personalización del las herramientas al dominio de cada cliente (sus marcas, productos, departamentos, competidores…). Y, también, que los clientes queréis ser autónomos en esa personalización e incorporar vuestros diccionarios, modelos, etc. de una manera sencilla.

Por eso MeaningCloud incorpora una nueva interfaz para la personalización y adaptación del análisis de texto. En esta release ya puedes crear tus propios modelos de clasificación. En las próximas semanas, añadiremos herramientas para que crees tus propios diccionarios o puedas ajustar el análisis de sentimiento a medida. Además, estrenamos una nueva área de usuarios,  que facilita  el acceso a la documentación, a las configuraciones personalizadas y a la información de consumo. Por último, la clave de licencia es ahora única para que aún sea más sencillo empezar a usar MeaningCloud.

Y finalmente, un cambio que va a ser muy bien recibido en un aspecto muy significativo del servicio: su precio. Hemos simplificado el esquema de tarifas, que ahora utiliza el número de consultas (requests) como variable de escalado. Este nuevo esquema, sugerido por nuestros usuarios, facilita la planificación del consumo y proporciona un criterio más sencillo de tarificación en todas las API. También es un esquema más favorable para las aplicaciones que procesan textos de mayor longitud.

Pero además, ampliamos nuestro Plan Gratis (que con 40.000 solicitudes por mes es el más generoso del mercado) y creamos un escalón de entrada con una cuota más baja, de 99 dólares. Para que nadie que quiera evaluar o prototipar sobre MeaningCloud o usarlo en aplicaciones comerciales encuentre un impedimento en el precio.

Un sitio web renovado

Atendiendo a vuestras peticiones, hemos rediseñado nuestro sitio web (tanto en interacción y arquitectura de información como en diseño gráfico) para simplificar y optimizar la experiencia de visitantes y usuarios.

Además del área de carácter más informativo, en abierto, hay un área de desarrolladores que recoge la documentación sobre las APIs y herramientas de integración y que da acceso a un área privada de usuarios renovada.

Y queremos aportaros una mejor experiencia no solo cuando os informéis sobre MeaningCloud (sus prestaciones, las soluciones que se pueden desarrollar sobre él), también durante el proceso de suscripción. Ahora, para las modalidades de contratación estándar, el proceso es totalmente automático y se puede pagar usando PayPal.

Una nueva identidad

Finalmente, pero no por eso menos importante, hemos decidido cambiar el nombre al producto. Teníamos la impresión de que el nombre Textalytics estaba demasiado asociado a una funcionalidad, la de analítica de texto, cada vez más estandarizada.

Nuestra vocación es extraer significado de los contenidos, es decir, ir más allá del reconocimiento de entidades o la clasificación básica -que constituyen la funcionalidad estándar de la analítica de texto- para analizar sentimiento, perfilar usuarios o detectar intenciones.

Y la posibilidad de disponer de esas capacidades desde la nube y de integrarlas fácilmente en cualquier aplicación mediante SDKs y plug-ins -en definitiva, nuestro concepto de Meaning as a Service- es una propuesta de valor tan clara y disruptiva que merece figurar explícitamente en el nombre. De ahí MeaningCloud.

Soy un usuario de Textalytics ¿qué debo hacer?

Si eres un usuario actual de Textalytics, probablemente te estés preguntando ¿cómo me va a afectar este cambio? Te lo explicamos en el siguiente post.