Babel Street を活用したエンティティおよび関係性のマッピング

エンティティ抽出は、構造化されていないテキストから人物、組織、場所、日付などの主要なエンティティを識別・分類するAI技術です。

重要な情報は、ニュース記事、SNSの投稿、報告書など、構造化されていないテキストの中に埋もれていることが多々あります。エンティティ抽出は、このコンテンツから「誰」「何」「どこ」「いつ」を抽出します。これにより、脅威インテリジェンス、コンプライアンス、競合分析などの分野​​において、意思決定の迅速化、リスク検知の精度向上、ワークフローの効率化を実現します。

当社の抽出モデルは多様な言語データセットで訓練されており、言語や文字体系を超えてエンティティを認識するように設計されています。このシステムは音訳、略語、よくある誤字にも対応し、ノイズの多いテキストや非公式なテキストであっても、見逃しを防ぎます。

初期設定では、Babel Streetは以下のような標準エンティティタイプを抽出します。

• 人物
• 組織
• 場所
• 日時
• 国籍と宗教団体
• イベント

また、自社の領域に合わせてカスタマイズされた辞書、分類体系、または機械学習モデルを使用してカスタムエンティティタイプを定義することもできます。

できます。Babel Streetはエンティティのリンク付けと曖昧性解消をサポートし、抽出されたエンティティを外部ナレッジベース（例：Wikidata、監視リスト、顧客データベース）にマッピングすることを可能にします。これにより曖昧さが解消され、抽出されたデータに追加の文脈が付加されます。

抽出された各エンティティには、言語的、意味的、文脈的特徴に基づいて信頼度スコアが割り当てられます。これらのスコアは、抽出に対するシステムの確実度を反映しており、組織のデータに合わせて調整可能です。

はい、可能です。ドメイン固有のエンティティを抽出するようにシステムを設定するには、以下を使用します。

• カスタム辞書とオントロジー
• パターンベースのルール
• お客様のデータで訓練した機械学習モデル

この柔軟性により、業務目標とデータ環境に沿った抽出が可能になります。

RESTful APIを介して、クラウドまたはオンプレミス環境でデプロイできます。