SMART ANNOTATORは簡単テキスト分析ツールです。テキストを意味に基づいてグルーピングし、その中でポジネガ分析をするこで、トピックスとそれに対する感情を直観的に知ることができます。
具体的には、ラベルのついてないテキスト（文章）を意味の近さに応じてグループに分ける『テキスト仕分け（クラスタリング）』、ラベルを付けたテキスト群に近いグループに振り分ける『テキスト分類』、そして文章のポジティブ・ネガティブを判定する『ポジネガ分析（感情分析）』の3つの機能があります。
CSVでまとめたテキストデータをアップロードするだけで、ブラウザ上で簡単にテキスト分析をおこなえます。
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■テキスト（文章）仕分け（クラスタリング）とは
SMART ANNOTATORにおける「テキスト仕分け」では、大量のテキストをそのテキストのみを用いて意味的に類似するグループに分けることができます。
例えば、アンケートの自由回答文や問い合わせのログなどの大量のテキストデータを分析する際に、自動仕分けツールを用いて意味的に類似するグループに分類してから分析した方が、テキストデータの全容も掴みやすく、遥かに効率的に分析作業が行えます。
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■テキスト（文章）分類とは
SMART ANNOTATORにおける「テキスト分類」では、例えばお問い合わせ内容の種別やカテゴリ分類など、あらかじめ分類先（クラス）が決まっている場合、その分類先にテキストを分類することができます。テキストをどのように分類したら良いかわからない場合に利用する「テキスト仕分け」に対し、過去のテキスト分類結果や人手で作成したテキストと分類先を紐付けたデータ（アノテーションデータ）を用いることで、自動でテキストの分類が可能となります。
SMART ANNTATORでは、クラスタリングの結果を用いて簡単にアノテーションをおこなう機能もあり、テキスト仕分けからテキスト分類まで一貫しておこなうことができます。
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■テキスト（文章）のポジネガ分析（感情分析）とは
SMART ANNOTATORの「ポジネガ分析（感情分析）」では、テキストデータに含まれる感情を分析し、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに分類することができます。
ポジネガ分析を活用することで、商品レビューやSNS投稿などから、顧客の声を感情面で簡単に把握することができ、顧客サポート品質の向上や商品改善のヒントにつなげることができます。
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■特徴：テキストを読解し、意味に基づいて仕分けます！
SMART ANNOTATORはテキストを読解するAIが意味の近さに応じて文章をまとめてくれます。しかも、辞書登録、キーワード登録などをせずにこれを実現できます。
例えば3つのクエリがあったとします：「電源が入らない」「充電できない」「電池がみつからない」
SMART ANNOTATORは「電源が入らない」「充電できない」は意味が似ている、「電源が入らない」「電池が見つからない」は意味が異なることを理解してテキスト仕分けを行います。
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■利用シーン
チャットボット運営に：質問と答えを簡単に分類・紐付け！
ユーザーサポート管理に：問い合わせ内容を自動で分類！分析がラク！
マーケティング戦略立案に：アンケートや口コミの可視化・仕分けが簡単！
※SMART ANNOTATORを利用することで分析時間が半分になったケースもございます！
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■利用方法
SMART ANNOTATORの使い方はとてもシンプル
１．分析をしたいテキストをCSV形式にしてアップロード
２．アップロードしたテキストをいくつのグループに仕分けをしたいか決定
３．【実行】ボタンを押すとAIが自動仕分け
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世界最高精度のAI技術*を活用することでどれだけデータ仕分けが楽になるのか、ぜひ検証ください！
*弊社のAIは2020年4月に、質問応答の世界で最も有名なデータセットの1つであるSQuAD v1.1において、BERT（2018年にGoogleが発表）、XLNet（2019年にGoogleが発表）、SpanBERT（2019年にFacebookが発表）などの最先端のモデルをおさえて世界最高の回答精度を獲得しました。 https://www.ousia.jp/ja/page/ja/2020/04/30/luke/
加えて、その他4つのベンチマークで最高精度を達成しています： Open Entity (entity typing), TACRED (relation classification), CoNLL-2003 (named entity recognition), ReCoRD (cloze-style question answering)。 https://www.ousia.jp/ja/page/ja/2021/03/17/soseki-openbeta/
