Solutions

Optimisation des e-mails

E-mail : gagnez une heure de temps par jour grâce à l’Assistant Prevyo !

L’e-mail est indispensable mais très « désorganisant » : plus de 300 milliards d’e-mails envoyés chaque jour dans le monde en 2021 (Statista, 2021)…

L’Assistant Prevyo extrait depuis vos e-mails toutes les informations dont vous avez vraiment besoin : demandes qui vous sont adressées, dates limites de réponse, expressions d’émotions positives ou négatives.

Prevyo les classe pour vous et apprend vos habitudes de travail : il redirige vos e-mails vers vos collaborateurs et classe vos pièces jointes automatiquement. Il alimente votre agenda et vous alerte lorsque vous recevez des e-mails qui nécessitent vraiment votre attention !

Avec Prevyo, l’e-mail devient un outil de productivité !

Contactez-moi pour plus d'informations !

Analyse de verbatims

Comprendre ce qu’expriment vos clients et vos collègues au travers d’enquêtes est fondamental.

Par exemple, pour vendre le bon produit ou le bon service, mener des enquêtes auprès des clients est nécessaire mais génère beaucoup d’informations sous la forme de textes. Parmi celles-ci, les réponses à des questions ouvertes du type :

 » Que pensez-vous de la dernière version ? “

ou bien :

 » Pouvez-vous expliquer la note que vous attribuez à notre service ? « 

Nos solutions de compréhension de texte, Text Radioscope et Semantic Services, vous permettent d’accéder rapidement et facilement aux informations clés qui se cachent dans la masse d’informations textuelles issue de vos enquêtes internes ou externes.

Connaître les opinions et les émotions exprimées dans les résultats de vos enquêtes, quoi de plus important pour comprendre vos collègues et vos clients ?

Les solutions Emvista vous apportent cette connaissance clé sous forme d’analyses très précises afin que vous puissiez apporter les meilleures réponses à tous vos partenaires !

Je souhaite essayer !

Détection de sentiments

La détection de sentiments est une fonctionnalité clé de l’analyse sémantique. Les détecter précisément et pouvoir les expliquer sont deux caractéristiques clés de notre technologie.

Visualisez facilement et rapidement les sentiments et bien d’autres informations présentes dans vos textes grâce à Text Radioscope, une solution web qui se connecte aux flux Twitter, aux tickets de support ZenDesk, aux boîtes e-mail et à de nombreuses autres sources d’informations textuelles. 

Les mots-clés, concepts, opinions, émotions détectés dans le texte sont ensuite représentés sous forme de courbes, d’histogrammes, de nuages de mots et permettent de faire émerger des connaissances qui n’apparaissaient pas au premier abord, notamment en croisant des données à grande échelle.

Programmez-moi une démo !

Services sémantiques

Nous proposons aux développeurs d’intégrer la puissance de notre technologie dans leurs propres solutions grâce à nos Semantic Services, une collection complète de web services sémantiques.

Chacun opère un traitement sur un texte fourni en entrée et restitue une analyse. Pour une utilisation industrielle, tous les Semantic Services sont accessibles au moyen d’une API REST.

Contactez-moi !

Visiter le site

Anonymisation

L’anonymiseur… anonymise dans un texte toutes les entités que l’utilisateur souhaite (par exemple les noms de personnes, de marques, d’organisations, les lieux, les dates, etc.).

Exemple

Mots-clés

L’extraction de mots clés fournit une liste ordonnée des termes les plus pertinents dans le texte analysé.

Exemple

Concepts

L’identification des concepts permet de faire émerger des concepts qui n’apparaissent pas explicitement dans le texte à analyser.

Exemple

Highlighter

La reconnaissance des entités nommées identifie dans un texte les noms de personnes, les noms de lieux, les noms d’organisations, les noms de produits, etc.

Exemple

Sentiments

L’analyse d’opinion (opinion mining ou sentiment analysis) consiste à analyser un texte pour identifier les sentiments ainsi que les émotions qui y sont exprimés.

Exemple

Parser

Le Parser identifie les catégories grammaticales et les relations syntaxiques entre les mots.

Exemple

Résumé

Le générateur de résumés crée une synthèse du texte, dont le taux de compression est paramétrable.

Exemple

Représentation sémentique

Ce service structure et représente le texte sous la forme d’un graphe de connaissances. Ce graphe permet par exemple de représenter qui fait quoi, quand, comment, etc.

Exemple

Anonymisation

L’anonymiseur... anonymise dans un texte toutes les entités que l’utilisateur souhaite (par exemple les noms de personnes, de marques, d’organisations, les lieux, les dates, etc.).

Exemple

Mots-clés

L'extraction de mots clés fournit une liste ordonnée des termes les plus pertinents dans le texte analysé.

Exemple

Concepts

L'identification des concepts permet de faire émerger des concepts qui n'apparaissent pas explicitement dans le texte à analyser.



Exemple

Highlighter

La reconnaissance des entités nommées identifie dans un texte les noms de personnes, les noms de lieux, les noms d'organisations, les noms de produits, etc.

Exemple

Sentiments

L'analyse d’opinion (opinion mining ou sentiment analysis) consiste à analyser un texte pour identifier les sentiments ainsi que les émotions qui y sont exprimés.

Exemple

Parser

Le Parser identifie les catégories grammaticales et les relations syntaxiques entre les mots.

Exemple

Résumé

Le générateur de résumés crée une synthèse du texte, dont le taux de compression est paramétrable.

Exemple

Représentation sémantique

Ce service structure et représente le texte sous la forme d'un graphe de connaissances. Ce graphe permet par exemple de représenter qui fait quoi, quand, comment, etc.

Exemple