非構造化データの多くは、Eメール、書き起こし記事、記事、文書などのテキスト形式です。これらのテキストファイルは、通常、分析と利用が難しく、時間とコストがかかります。S&P Global は、解析して構造化することで使いやすく、データの収集、クレンジング、メンテナンスのプロセスをすべて省略できる、一次的なテキスト情報源を特定します。また、メタデータのタグ付けや、財務情報や市場予想などの他のデータセットへのリンクも可能です。

テキストデータスイートには、以下のものが含まれます。

• 機械可読書き起こし記事：NLP 用途向けに構造化およびフォーマット化されています。11,600 社以上の企業の収支報告から取得しています。
• SCRIPTS アジアの書き起こし記事: 多くの場合、非公開の招待制の財務説明会や説明会からの日本語の書き起こし記事。
• テキストデータ分析：感情スコアおよび行動指標: NLP および書き起こし記事から導き出された感情および行動スコア。
• ProntoNLP 書き起こし記事分析: 業績メトリックに関するインサイトを処理・抽出し、収支報告の書き起こし記事から、重要な KPI に関する将来の企業業績の主要指標を生成します。
• マシンリーダブル・フィリングス: 10K、10Q、グローバル年次報告書などの公開書類のテキスト部分を、企業ごとにさまざまなセクションに分類します。
• ProntoNLP ファイリング分析: 企業の開示情報およびレポートから実用的な インサイトを抽出して分析し 、重要な KPI に関する将来の企業業績の重要な信号を生成します。
• 機械可読ブローカーリサーチ: レポートをクレンジングおよび解析して、パートナーブローカーから構造化されたテキストを自然言語処理（NLP）分析用に提供することで、エクイティリサーチレポートの価値を解き放ちます。
• RatingsXpress®: リサーチ: S&P クレジット・リサーチが、グローバルな発行体、財政、ストラクチャード・ファイナンスに関する独自の解説と分析を、機械可読形式で提供します。