Archivo de categorías: API

Entradas sobre las API de MeaningCloud.

Ya disponible el nivel 3 de la taxonomía de contenidos de IAB en nuestra API de Categorización Profunda

IAB - Interactive Advertising BureauEl marketing digital se está convirtiendo, a pasos agigantados, en un pilar fundamental en los planes empresariales de prácticamente todos los modelos de negocio. Los métodos se refinan y la búsqueda de la conexión entre marca y usuario espera ser cada vez más precisa: un anuncio afín ya no es suficiente, ahora debe aparecer en el momento y el lugar adecuados. En esta tarea, la categorización resulta una herramienta clave. 

Por ello, en MeaningCloud hemos mejorado nuestro modelo de categorización de IAB en inglés integrado en nuestra API de Categorización Profunda

  • Añadiendo el nivel 3 de la taxonomía de contenidos a las categorías de categorización.
  • Mejorando la precisión de las categorías preexistentes.
  • Incluyendo los identificadores únicos definidos por el propio IAB para cada una de las categorías. 

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La comunicación en tiempos del coronavirus (III): Análisis temático de Twitter en España con modelo específico COVID-19

Este es el tercer artículo de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural disponible.

Este estudio es la continuación del análisis temático de Twitter en España, pero aplicando el modelo de categorización específico que desarrollamos con la temática del coronavirus (modelo COVID-19), utilizado en el análisis temático de noticias en medios digitales de España. El objetivo es analizar el interés temático en Twitter, utilizando el modelo específico desarrollado, en cada Comunidad Autónoma, en los últimos 10 días.

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La comunicación en tiempos del coronavirus (II): Análisis temático de Twitter en España

Este es el segundo artículo (ver el primero aquí) de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural.

En este caso nos centramos en intentar analizar, en la medida de lo posible, el interés temático en Twitter en cada región de España, específicamente realizando un análisis por Comunidad Autónoma, en los últimos 10 días.

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Invocando a la API de Análisis de Sentimiento de MeaningCloud desde la Onesait Platform de Minsait

La Onesait Platform de Minsait es una Plataforma IoT & Big Data pensada para facilitar y acelerar la construcción de nuevos sistemas y soluciones digitales y así lograr la transformación y disrupción de los negocios. Minsait es la marca y la unidad de negocio de Indra que aborda los retos que la transformación digital plantea a empresas e instituciones.

Minsait ha publicado un post sobre el procedimiento para invocar una API externa desde el motor de flujos integrado de Onesait Platform (antes conocida como Sofia2).

MeaningCloud integrated with Minsait Onesait Platform

El post titulado ¿CÓMO INVOCAR A UN API REST EXTERNA DESDE EL MOTOR DE FLUJOS SOFIA2? utiliza como ejemplo la integración de API de Análisis del Sentimiento de MeaningCloud.

El artículo ilustra uno de los puntos fuertes de MeaningCloud: lo fácil que es integrar sus APIs en cualquier sistema o proceso.

Captura de un interfaz de sofia2. Conexión con la API de Sentimiento de MeaningCloud

 

 

 


Grabación del webinar: Resuelve los problemas de categorización de texto más complejos

Gracias a todos por vuestro interés en nuestro webinar “Una nueva herramienta para resolver problemas complejos de categorización de texto” que celebramos el pasado 18 de junio y donde explicamos cómo utilizar nuestra herramienta de personalización de Categorización Profunda para resolver escenarios de clasificación de texto donde las tecnologías tradicionales de aprendizaje automático presentan limitaciones.

En la sesión cubrimos estos puntos:

  • Desarrollando modelos de categorización en el mundo real
  • Categorización basada en aprendizaje automático puro
  • API de Categorización Profunda. Modelos predefinidos y packs verticales
  • La nueva Herramienta de Personalización de Categorización Profunda. Lenguaje de reglas semánticas
  • Caso real: desarrollo de un modelo de categorización
  • Categorización Profunda – Clasificación de Texto. ¿Cuándo usar una u otra?
  • Proceso ágil de desarrollo de modelos. Combinación con aprendizaje automático

IMPORTANTE: este artículo es un tutorial basado en la demostración que realizamos y que incluye los datos a analizar y los resultados del análisis.

¿Interesado? A continuación tienes la presentación y la grabación del webinar.

(This webinar was also delivered in English. Please find the recording here.)
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Caso de estudio: Voz del paciente en la industria farmacéutica

Las compañías farmacéuticas están extendiendo sus proyectos de Voz del Paciente a las redes sociales: comentarios en foros web, encuestas, Twitter, etc.

El objetivo de la prueba de concepto de esta compañía farmacéutica en España fue: «Recopilar y analizar cuantitativa y cualitativamente la voz del paciente desde los canales donde se expresa», en redes sociales como foros web, Facebook, Twitter y otros sistemas.

Para la industria farmacéutica, es esencial escuchar y comprender los comentarios que sus clientes actuales y potenciales se expresan a través de todo tipo de medios y puntos de contacto.

Y los foros web reúnen millones de posts. Un foro web es un punto de encuentro para pacientes. Comparten apoyo, experiencias y sabiduría con compañeros, familiares y amigos.

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«Text mining» in poche parole: MeaningCloud in italiano

Nei nostri post precedenti abbiamo parlato dell’analisi del testo in francese e in portoghese utilizzando gli strumenti di Text Mining di MeaningCloud. Per concludere questa serie linguistica, oggi vediamo che tipo di analisi possiamo eseguire in italiano.

La lingua italiana viene parlata in diversi stati europei, tra i quali l’Italia, la Repubblica di San Marino, la Città del Vaticano, la Slovenia, la Croazia e la Svizzera, con un totale di quasi 70 milioni di parlanti. Poiché gli italiani sono emigrati in tutto il mondo, la loro lingua è presente anche dall’altra parte dell’oceano. In Sud America, per esempio, è la seconda lingua più parlata in Argentina. Negli Stati Uniti, nonostante non sia una delle lingue ufficiali, molti cittadini sono di origine italiana e quindi parlano italiano in patria. Per questo motivo abbiamo deciso di includere nel nostro pacchetto di lingue standard una lingua così diffusa.

Hello in many languages

Analogamente ai nostri post precedenti, spiegheremo da un punto di vista linguistico che cos’è l’analisi del testo (o Text Mining) e quali funzionalità fornisce MeaningCloud in italiano.

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Análise de texto explicada: MeaningCloud em português

Algumas semanas atrás falamos sobre o desempenho da análise de texto do MeaningCloud em textos franceses. Chegou a hora do português!

O Português, junto com o espanhol, tem uma presença enorme na América do Sul. É falado por mais de 200 milhões de pessoas apenas no Brasil. Não só tem uma influência imensa na economia na América do Sul, mas também na Europa, onde é usado por mais de 10 milhões de pessoas. A África também tem nativos do português. A Angola, que tem uma população de mais de 24 milhões de pessoas, reconhece o português como seu idioma oficial. A sua presença nesses três continentes o torna difícil de esquecer no nosso pacote de idiomas padrão. No MeaningCloud, oferecemos duas variantes de português: Português do Brasil e da Europa.

Hello in many languages

Se o conceito de “análise de texto” parece um pouco vago ou se você está procurando por algo mais especificamente relacionado à linguagem, este post é ideal para você. Mantemos uma diversidade de idiomas e queremos mostrar todas as funcionalidades que fornecemos em português.

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L’analyse de texte expliquée : MeaningCloud en français

En raison de l’essor des technologies de traitement automatique du langage naturel, l’analyse de texte est sur toutes les lèvres. Cependant, la plupart des services dans ce domaine sont fournis en anglais et, en fonction de la langue qui vous intéresse, il est parfois difficile de trouver les fonctionnalités que vous recherchez.

Ne vous inquiétez pas, nous sommes là pour vous aider. Par exemple, le français est une langue utilisée sur les cinq continents avec plus de 300 millions de locuteurs, mais c’est également la première ou la deuxième langue de communication de nombreuses organisations internationales [1]. Ce n’est donc pas un hasard si elle figure dans notre Pack standard de langues !

Hello in many languages

Si le concept « d’analyse automatique de texte » vous semble plutôt flou ou si vous recherchez un élément plus spécifiquement lié à la langue, ce billet vous est destiné. Nous tenons compte de la diversité des langues et nous voulons vous présenter toutes les fonctionnalités que nous fournissons en français.

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El abecé de la analítica de texto & MeaningCloud

Una de las preguntas que más recibimos es cómo se pueden aplicar a casos particulares los servicios de analítica de texto de MeaningCloud.

Nuestros usuarios conocen los beneficios de la analítica de texto y quieren incorporarla en su flujo de trabajo, pero no están seguros de cómo canalizar sus necesidades empresariales a una solución que puedan integrar con facilidad. Si además se incluye el hecho de que cada proveedor denomina de manera diferente a los productos de analítica de texto, se convierte en una odisea no solo empezar a integrar estos productos en tu flujo de trabajo, sino también llegar a saber qué es lo que necesitas exactamente en tu caso.

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