ዝርዝር ሁኔታ[ደብቅ][አሳይ]
ቃላቶችን በምንሰማበት ወይም በምናነብበት ጊዜ በግለሰብ፣በቦታ፣በቦታ፣በእሴት እና በሌሎችም የመለየት እና የመከፋፈል ተፈጥሯዊ ችሎታ አለን። ሰዎች ቃላትን በፍጥነት መለየት፣ መለየት እና መረዳት ይችላሉ።
ለምሳሌ፣ አንድን ነገር በመደብ በመመደብ “ስቲቭ ስራዎች” የሚለውን ስም ሲሰሙ በፍጥነት ቢያንስ ከሶስት እስከ አራት ጥራቶች ማምጣት ይችላሉ።
- ሰው: "ስቲቭ ስራዎች"
- ድርጅት: "አፕል"
- ቦታ: "ካሊፎርኒያ"
ኮምፒውተሮች ይህ ተፈጥሯዊ ክህሎት ስለሌላቸው ቃላትን ወይም ጽሑፎችን በመለየት እና በመፈረጅ ልንረዳቸው ይገባል። በዚህ ሁኔታ የተሰየመው አካል እውቅና (NER) ጥቅም ላይ ይውላል።
በዚህ ጽሑፍ ውስጥ NER (ስም የተሰየመ አካል እውቅና) አስፈላጊነቱን፣ ጥቅሞቹን፣ ከፍተኛ የ NER APIs እና ሌሎችንም ጨምሮ በዝርዝር እንመረምራለን።
NER (የተሰየመ አካል እውቅና) ምንድን ነው?
የተፈጥሮ ቋንቋ ማቀናበሪያ (NLP) አካሄድ የተሰየመ አካል ማወቂያ (NER)፣ አንዳንድ ጊዜ ህጋዊ መታወቂያ ወይም ህጋዊ አካል ማውጣት በመባል የሚታወቀው፣ በጽሁፍ ውስጥ የተሰየሙ አካላትን በራስ ሰር አውቆ አስቀድሞ ወደተወሰኑ ምድቦች ይከፋፍላቸዋል።
ህጋዊ አካላት የግለሰቦችን፣ ቡድኖችን፣ ቦታዎችን፣ ቀኖችን፣ መጠኖችን፣ የዶላር መጠኖችን፣ መቶኛዎችን እና ሌሎችን ስም ያካትታሉ። በተሰየመ ህጋዊ እውቅና፣ ለዳታቤዝ ጠቃሚ መረጃ ለመሰብሰብ ወይም ሰነዱ ስለምን እንደሆነ ለመረዳት አስፈላጊ መረጃ ለማውጣት ሊጠቀሙበት ይችላሉ።
ምንም እንኳን NLP በጽሑፍ ትንተና ሂደት ውስጥ ጉልህ መሻሻልን የሚያመለክት ቢሆንም NER አንጻራዊ የትርጉም እና ስሜት ጽሑፍን ለመተንተን የ AI ስርዓት የተመካበት የማዕዘን ድንጋይ ነው።
የ NER ጠቀሜታ ምንድነው?
የጽሑፍ ትንታኔ አቀራረብ መሠረት NER ነው። የኤምኤል ሞዴል መጀመሪያ ላይ እንግሊዝኛን ከመረዳቱ በፊት በሚሊዮኖች የሚቆጠሩ ናሙናዎች በቅድሚያ የተገለጹ ምድቦች መሰጠት አለባቸው።
ኤፒአይ ለመጀመሪያ ጊዜ በሚያነባቸው ጽሑፎች ውስጥ እነዚህን ክፍሎች በመለየት ከጊዜ በኋላ ይሻሻላል። የጽሑፍ ትንታኔ ሞተር ኃይል በ NER ችሎታ ብቃት እና ጥንካሬ ይጨምራል።
እዚህ እንደሚታየው፣ በርካታ የኤምኤል ኦፕሬሽኖች በNER ይነሳሉ።
የትርጉም ፍለጋ
የትርጉም ፍለጋ አሁን ጎግል ላይ ይገኛል። ጥያቄ ማስገባት ትችላለህ፣ እና መልስ ለመስጠት የተቻለውን ሁሉ ጥረት ያደርጋል። መረጃውን ለማግኘት ተጠቃሚው እየፈለገ ነው፣ እንደ አሌክሳ፣ ሲሪ፣ ቻትቦቶች እና ሌሎች ያሉ ዲጂታል ረዳቶች የትርጉም ፍለጋ አይነት ይጠቀማሉ።
ይህ ተግባር ሊመታ ወይም ሊያመልጥ ይችላል, ነገር ግን ለእሱ ቁጥራቸው እየጨመረ የሚሄድ አጠቃቀሞች አሉ, እና ውጤታማነታቸው በፍጥነት እየጨመረ ነው.
የውሂብ ትንታኔ
ይህ ካልተዋቀረ መረጃ ትንተና ለመፍጠር ስልተ ቀመሮችን ለመጠቀም አጠቃላይ ሀረግ ነው። ይህንን መረጃ የማሳያ ዘዴዎችን ተዛማጅ መረጃዎችን ከመፈለግ እና ከመሰብሰብ ሂደት ጋር ያዋህዳል።
ይህ የውጤቶቹ ቀጥተኛ ስታቲስቲካዊ ማብራሪያ ወይም የውሂብ ምስላዊ መግለጫ መልክ ሊወስድ ይችላል። የአንድ የተወሰነ ርዕስ ፍላጎት እና ተሳትፎ ትንተና ከዩቲዩብ እይታዎች የተገኙ መረጃዎችን በመጠቀም ሊከናወን ይችላል፣ ተመልካቾች አንድን የተወሰነ ቪዲዮ ሲጫኑ ጨምሮ።
የምርት የኮከብ ደረጃ አሰጣጦች ከኢ-ኮሜርስ ድረ-ገጾች ላይ መረጃን በመቧጨር መተንተን ይቻላል ምርቱ ምን ያህል በጥሩ ሁኔታ ላይ እንደሚገኝ አጠቃላይ ውጤት ያቀርባል።
የምስል ትንታኔ
NER ተጨማሪ ማሰስ፣ ስሜት ትንተና ከኮከብ ደረጃዎች መረጃ በሌለበት ጊዜ እንኳን ጥሩ እና መጥፎ ግምገማዎችን መለየት ይችላል።
እንደ “የተጋነነ”፣ “ታማኝ” እና “ደደብ” ያሉ ቃላት አሉታዊ ፍቺዎች እንዳሏቸው እና እንደ “ጠቃሚ” “ፈጣን” እና “ቀላል” ያሉ ቃላት እንደሚያደርጉት ይታወቃል። "ቀላል" የሚለው ቃል በኮምፒውተር ጨዋታ ውስጥ በአሉታዊ መልኩ ሊተረጎም ይችላል።.
የተራቀቁ ስልተ ቀመሮች እንዲሁ በነገሮች መካከል ያለውን ግንኙነት ሊገነዘቡ ይችላሉ።
የጽሑፍ ትንታኔዎች
ከውሂብ ትንታኔ ጋር በሚመሳሰል መልኩ፣ የጽሁፍ ትንተና መረጃን ካልተዋቀሩ የጽሑፍ ሕብረቁምፊዎች ያወጣል እና NERን ይጠቀማል አስፈላጊው መረጃ ላይ።
ስለ ምርቱ የተጠቀሱ፣ አማካኝ ዋጋ፣ ወይም ደንበኞች አንድን የተወሰነ የምርት ስም ለመግለጽ በብዛት በሚጠቀሙባቸው ውሎች ላይ መረጃን ለመሰብሰብ ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል።
የቪዲዮ ይዘት ትንተና
በጣም የተወሳሰቡ ስርዓቶች የፊት ለይቶ ማወቂያን፣ የድምጽ ትንታኔን እና የምስል ማወቂያን በመጠቀም መረጃን ከቪዲዮ መረጃ የሚያወጡ ናቸው።
የቪዲዮ ይዘት ትንታኔን በመጠቀም፣ የዩቲዩብ "unboxing" ቪዲዮዎችን፣ የTwitch ጨዋታ ማሳያዎችን፣ የድምጽ ቁሳቁስዎን የከንፈር ማመሳሰል በሪልስ ላይ እና ሌሎችንም ማግኘት ይችላሉ።
የኦንላይን ቪዲዮ ቁሳቁስ መጠን እያደገ ሲሄድ ሰዎች ከእርስዎ ምርት ወይም አገልግሎት ጋር እንዴት እንደሚገናኙ ጠቃሚ መረጃ እንዳያመልጥ በNER ላይ ለተመሰረቱ የቪዲዮ ይዘት ትንተና ፈጣን እና የበለጠ የፈጠራ ቴክኒኮች አስፈላጊ ናቸው።
የእውነተኛ ዓለም የ NER መተግበሪያ
የተሰየመው የህጋዊ አካል ማወቂያ (NER) በጽሁፍ ውስጥ እንደ የሰዎች ስም፣ አካባቢዎች፣ የምርት ስሞች፣ የገንዘብ እሴቶች እና ሌሎችም ያሉ አስፈላጊ ገጽታዎችን ይለያል።
በጽሑፍ ውስጥ ዋና ዋና አካላትን ማውጣት ያልተዋቀረ መረጃን ለመደርደር እና ጠቃሚ መረጃዎችን ለማግኘት ይረዳል፣ ይህም ከትልቅ የውሂብ ስብስቦች ጋር ሲገናኝ ወሳኝ ነው።
የተሰየሙ ህጋዊ እውቅና አንዳንድ አስደናቂ የገሃዱ ዓለም ምሳሌዎች እዚህ አሉ።
የደንበኛ ግብረመልስን በመተንተን ላይ
የመስመር ላይ ግምገማዎች ደንበኞች ስለ እቃዎችዎ ስለሚወዷቸው እና ስለሚጠሉት እንዲሁም የትኞቹ የድርጅትዎ አካባቢዎች መሻሻል እንዳለባቸው ዝርዝር መረጃ ሊሰጡዎት ስለሚችሉ የደንበኛ ግብረመልስ ምንጭ ናቸው።
ይህ ሁሉ የደንበኛ ግብአት NER ስርዓቶችን በመጠቀም ሊደራጅ ይችላል፣ይህም ተደጋጋሚ ጉዳዮችን መለየት ይችላል።
ለምሳሌ፣ ኤንኤርን በመጠቀም ብዙውን ጊዜ አመቺ ባልሆኑ የደንበኛ ግምገማዎች ውስጥ የሚጠቀሱ ቦታዎችን በመለየት፣ በአንድ የተወሰነ የቢሮ ቅርንጫፍ ላይ ለማተኮር መወሰን ይችላሉ።
ለይዘት ጥቆማ
ከምታነበው ጋር የተገናኙ የጽሁፎች ዝርዝር እንደ ቢቢሲ እና ሲኤንኤን ባሉ ድህረ ገጾች ላይ አንድን ነገር ስታነብ ማግኘት ትችላለህ።
እነዚህ ድረ-ገጾች NERን በመጠቀም ከሚያነቡት ይዘት ስላወጡት አካል መረጃ ለሚሰጡ ተጨማሪ ድር ጣቢያዎች ምክሮችን ይሰጣሉ።
ቲኬቶችን በደንበኛ ድጋፍ ያደራጁ
ከደንበኞች የድጋፍ ትኬቶችን ቁጥር መጨመርን እየተቆጣጠሩ ከሆነ ለደንበኛ ጥያቄዎች በበለጠ ፍጥነት ምላሽ ለመስጠት የተሰየመ አካል ማወቂያ ስልተ ቀመሮችን መጠቀም ይችላሉ።
ጊዜ የሚፈጅ የደንበኛ እንክብካቤ ሥራዎችን እንደ የደንበኞችን ቅሬታ እና ጥያቄዎች መመደብ፣ ገንዘብን ለመቆጠብ፣ የደንበኛ ደስታን ለመጨመር እና የመፍትሄ ደረጃዎችን ለመጨመር።
ጉዳዩን ለመፍታት ትኬቶችን ወደ ትክክለኛው ወኪል ወይም ቡድን ማምራት ቀላል ለማድረግ የህጋዊ አካል ማውጣት እንደ የምርት ስሞች ወይም መለያ ቁጥሮች ያሉ ተዛማጅ መረጃዎችን ለማውጣት ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል።
የፍለጋ ስልተ ቀመር
በሚሊዮኖች የሚቆጠሩ መረጃዎች ያላቸው ድረ-ገጾች ለፍለጋዎ ጠቃሚ ውጤቶችን እንዴት እንደሚያመጡ ጠይቀህ ታውቃለህ? የዊኪፔዲያን ድህረ ገጽ ተመልከት።
ዊኪፔዲያ "ስራዎችን" ስትፈልግ ሁሉንም መጣጥፎች በውስጣቸው "ስራዎች" የሚል ቃል ከመመለስ ይልቅ የፍለጋ ቃሉ የሚያዛምዳቸውን አስቀድሞ የተገለጹ አካላትን የያዘ ገጽ ያሳያል።
ስለዚህም ዊኪፔዲያ “ሙያ”ን ለሚገልጸው መጣጥፉ አገናኝ ያቀርባል፣ስራ ለሚባሉ ሰዎች ክፍል እና እንደ ፊልሞች ያሉ ሌሎች ሚዲያዎች፣ ምስለ - ልግፃት, እና "ስራዎች" የሚለው ቃል የሚታይባቸው ሌሎች የመዝናኛ ዓይነቶች.
እንዲሁም የፍለጋ ቃሉን ለያዙ አካባቢዎች ሌላ ክፍል ያያሉ።
ከቆመበት ቀጥል እንክብካቤ ማድረግ
ተስማሚ አመልካች ፍለጋ፣ ቀጣሪዎች የቀናቸው ጉልህ ክፍል የስራ ልምድን በመገምገም ያሳልፋሉ። እያንዳንዱ የትምህርት ማስረጃ ተመሳሳይ መረጃ አለው፣ ግን ሁሉም ቀርበዋል እና በተለያየ መንገድ የተደራጁ ናቸው፣ ይህ ደግሞ ያልተዋቀረ መረጃ ምሳሌ ነው።
ስለ እጩዎች በጣም አስፈላጊው መረጃ የግል መረጃን (እንደ ስም ፣ አድራሻ ፣ ስልክ ቁጥር ፣ የልደት ቀን እና ኢሜል ያሉ) እና ስለ ትምህርታቸው እና ልምዳቸው (እንደ የምስክር ወረቀቶች ፣ ዲግሪዎች ያሉ) አካላትን የሚወስዱ ቡድኖችን በመመልመል በፍጥነት ማግኘት ይቻላል ። , የኩባንያ ስሞች, ክህሎቶች, ወዘተ).
የኢ-ኮሜርስ
የምርት ፍለጋ አልጎሪዝምን በተመለከተ በመቶዎች ወይም በሺዎች የሚቆጠሩ እቃዎች ያላቸው የመስመር ላይ ቸርቻሪዎች ከNER ተጠቃሚ ይሆናሉ።
ያለ NER፣ “ጥቁር የቆዳ ቦት ጫማዎች” ፍለጋ ጥቁር ያልሆኑትን ሁለቱንም ቆዳ እና ጫማ ያካተቱ ውጤቶችን ይመልሳል። ከሆነ የኢ-ኮሜርስ ድረ-ገጾች ደንበኞችን የማጣት ስጋት አለባቸው።
Iበእኛ ሁኔታ NER የፍለጋ ቃሉን ለቆዳ ቦት ጫማዎች እንደ የምርት አይነት እና ጥቁር እንደ ቀለም ይመድባል.
ምርጥ ህጋዊ አካል Extraction APIs
ጉግል ክላውድ NLP
ቀድሞውንም ለሠለጠኑ መሣሪያዎች፣ Google Cloud NLP የተፈጥሮ ቋንቋውን ኤፒአይ ያቀርባል። ወይም፣ የእርስዎን መሳሪያዎች በኢንዱስትሪዎ የቃላት አጠቃቀም ላይ ለማስተማር ከፈለጉ የAutoML Natural Language API ለብዙ አይነት የፅሁፍ ማውጣት እና ትንተና ተስማሚ ነው።
ኤፒአይዎቹ ከጂሜይል፣ ጎግል ሉሆች እና ሌሎች የጉግል አፕሊኬሽኖች ጋር በቀላሉ ይገናኛሉ፣ ነገር ግን በሶስተኛ ወገን ፕሮግራሞች መጠቀም የበለጠ ውስብስብ ኮድ ያስፈልገዋል።
ጥሩው የንግድ አማራጭ Google መተግበሪያዎችን እና Cloud Storageን እንደ የሚተዳደሩ አገልግሎቶች እና ኤፒአይዎች ማገናኘት ነው።
IBM Watson
አይቢኤም ዋትሰን ባለ ብዙ ደመና መድረክ ሲሆን በሚገርም ፍጥነት የሚሰራ እና ቀድሞ የተሰሩ ችሎታዎች ለምሳሌ ከንግግር ወደ ፅሁፍ ንግግር ያቀርባል ይህም የተቀዳ የድምጽ እና የስልክ ጥሪዎችን በራስ ሰር የሚመረምር አስደናቂ ሶፍትዌር ነው።
በCSV ውሂብ አጠቃቀም የዋትሰን የተፈጥሮ ቋንቋ መረዳት ጥልቅ ትምህርት AI አካላትን ወይም ቁልፍ ቃላትን ለማውጣት የማውጫ ሞዴሎችን መፍጠር ይችላል።
እና በተግባራዊነት, እጅግ በጣም የተራቀቁ ሞዴሎችን መፍጠር ይችላሉ. ምንም እንኳን ሰፊ የኮድ እውቀት ቢያስፈልግም ሁሉም ተግባራቶቹ በኤፒአይዎች ተደራሽ ናቸው።
እጅግ በጣም ብዙ የውሂብ ስብስቦችን ለመመርመር እና ውስጣዊ የቴክኒክ ግብዓቶች ላላቸው ትላልቅ ንግዶች ጥሩ ይሰራል።
Cortical.io
የ Semantic Folding በመጠቀም፣ ከኒውሮሎጂ የመጣ ሀሳብ፣ Cortical.io የፅሁፍ ማውጣት እና የ NLU መፍትሄዎችን ይሰጣል።
ይህ የሚደረገው "የትርጉም አሻራዎችን" ለማመንጨት ነው, እሱም ሁለቱንም የአንድን ጽሑፍ ትርጉም በጠቅላላ እና በተወሰኑ ቃላት ያመለክታል. በቃላት ስብስቦች መካከል ያለውን ግንኙነት ለማሳየት፣ የትርጉም አሻራዎች የጽሑፍ መረጃን ያሳያሉ።
የ Cortical.io መስተጋብራዊ ኤፒአይ ሰነድ የእያንዳንዱን የጽሑፍ ትንተና መፍትሄዎች ተግባራዊነት ይሸፍናል፣ እና Java፣ Python እና Javascript APIsን በመጠቀም ማግኘት ቀላል ነው።
ከ Cortical.io የመጣው የኮንትራት ኢንተለጀንስ መሳሪያ የተፈጠረው ለህጋዊ ትንተና በተለይ የትርጉም ፍለጋዎችን ለማድረግ፣ የተቃኙ ሰነዶችን ለመለወጥ እና በማብራራት ለመርዳት እና ለማሻሻል ነው።
የኤአይ ዕውቀት ለማይፈልጉ ለአጠቃቀም ቀላል የሆኑ ኤፒአይዎችን ለሚፈልጉ ንግዶች በተለይም በህግ ዘርፍ ተስማሚ ነው።
ዝንጀሮ ተማር
ሁሉም ዋና ዋና የኮምፒዩተር ቋንቋዎች በMonkeyLearn's APIs የሚደገፉ እና የወጡ ህጋዊ አካላትዎን የያዘ የJSON ፋይል ለማዘጋጀት በቀላሉ ጥቂት የኮድ መስመሮችን ብቻ ያዘጋጃሉ። ለኤክስትራክተሮች እና የጽሑፍ ተንታኞች ከቅድመ ስልጠና ጋር ፣በይነገጽ ለተጠቃሚ ምቹ ነው።
ወይም, በጥቂት ቀላል ደረጃዎች ውስጥ, ልዩ አውጪ መፍጠር ይችላሉ. ጊዜን ለመቀነስ እና ትክክለኛነትን ለማሻሻል የላቀ የተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት (NLP) ከጥልቅ ጋር የማሽን መማር ጽሑፍን እንደ ሰው ለመገምገም ያስችልዎታል።
በተጨማሪም የSaaS ኤፒአይዎች እንደ ጎግል ሉሆች፣ ኤክሴል፣ ዛፒየር፣ ዜንዴስክ እና ሌሎች ካሉ መሳሪያዎች ጋር ግንኙነቶችን ማቀናበር ለዓመታት የኮምፒዩተር ሳይንስ እውቀት እንደማይፈልግ ያረጋግጣሉ።
በአሁኑ ጊዜ በአሳሽዎ ውስጥ የሚገኙት ስም አውጪ፣ የኩባንያው አውጪ እና የመገኛ ቦታ አውጣው ናቸው። የራስዎን እንዴት እንደሚገነቡ ላይ መረጃ ለማግኘት የተሰየመውን የህጋዊ አካል ማወቂያ ብሎግ መጣጥፍ ይመልከቱ።
በቴክኖሎጂ፣ በችርቻሮ እና በኢ-ኮሜርስ ላይ ለሚሳተፉ ሁሉም መጠኖች ላሉ ንግዶች በጣም ቀላል እና ለመተግበር ቀላል የሆኑ ለተለያዩ የጽሁፍ ቀረጻ እና የጽሁፍ ትንተናዎች ተስማሚ ነው።
የአማዞን ይረዱ።
የ Amazon Comprehend ቅድመ-የተገነቡ መሳሪያዎችን ወዲያውኑ መሰካት እና መጠቀም ቀላል ለማድረግ፣ በመቶዎች በሚቆጠሩ የተለያዩ መስኮች የሰለጠኑ ናቸው።
ምንም የቤት ውስጥ አገልጋዮች አያስፈልግም ምክንያቱም ይህ ክትትል የሚደረግበት አገልግሎት ነው። በተለይ በአሁኑ ጊዜ የአማዞንን ደመና በተወሰነ ደረጃ የሚጠቀሙ ከሆነ፣ ኤፒአይዎቻቸው ከዚህ ቀደም ከነበሩ መተግበሪያዎች ጋር በቀላሉ ይዋሃዳሉ። እና ትንሽ ተጨማሪ ስልጠና ብቻ, የማውጣት ትክክለኛነት ከፍ ሊል ይችላል.
ከህክምና መዝገቦች እና ክሊኒካዊ ሙከራዎች መረጃን ለማግኘት በጣም አስተማማኝ ከሆኑ የፅሁፍ ትንተና ቴክኒኮች ውስጥ አንዱ Comprehend's Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERE) ነው፣ እሱም በመድኃኒቶች፣ ሁኔታዎች፣ የፈተና ውጤቶች እና ሂደቶች ላይ ዝርዝሮችን ማውጣት ይችላል።
የታካሚ መረጃን ለመገምገም እና ምርመራን ለማስተካከል ሲወዳደር በጣም ጠቃሚ ሊሆን ይችላል። በቅድሚያ በሰለጠኑ መሳሪያዎች የሚተዳደር አገልግሎት ለሚፈልጉ ንግዶች ምርጥ አማራጭ።
አይሊን
ለጠንካራ የማሽን መማሪያ ጽሑፍ ትንተና በቀላሉ ተደራሽ ለማድረግ፣ AYLIEN በሰባት ታዋቂ የፕሮግራሚንግ ቋንቋዎች ሶስት የኤፒአይ ተሰኪዎችን ያቀርባል።
የእነርሱ የዜና ኤፒአይ ከአለም ዙሪያ በአስር ሺዎች ከሚቆጠሩ የዜና ምንጮች ቅጽበታዊ ፍለጋ እና አካል ማውጣትን ያቀርባል።
አካል ማውጣት እና ሌሎች በርካታ የጽሑፍ ትንተና ተግባራት በሰነዶች ላይ የጽሑፍ ትንተና ኤፒአይን በመጠቀም ሊከናወን ይችላል ፣ ማህበራዊ ሚዲያ መድረኮች፣ የሸማቾች ዳሰሳ ጥናቶች እና ሌሎችም።
በመጨረሻም፣ የፅሁፍ ትንተና መድረክን በመጠቀም የእራስዎን ኤክስትራክተሮች መፍጠር እና በአሳሽዎ (TAP) ላይ የበለጠ ቀጥ ማድረግ ይችላሉ። በዋናነት ቋሚ ኤፒአይዎችን በፍጥነት ማዋሃድ ለሚፈልጉ ኩባንያዎች ጥሩ ይሰራል።
ስፓሲ
SpaCy ክፍት ምንጭ፣ ነጻ እና ብዙ አብሮገነብ ባህሪያት ያለው የፓይዘን የተፈጥሮ ቋንቋ ማቀነባበሪያ (NLP) ጥቅል ነው።
ለ የበለጠ እና የበለጠ የተለመደ እየሆነ መጥቷል የ NLP ውሂብ ሂደት እና ትንተና. ያልተዋቀረ የጽሑፍ መረጃ በከፍተኛ መጠን ይፈጠራል፣ ስለዚህ እሱን መተንተን እና ከሱ ግንዛቤዎችን ማውጣት አስፈላጊ ነው።
ይህንን ለማድረግ ኮምፒውተሮች በሚረዱት መንገድ እውነታውን ማሳየት አለቦት። በ NLP በኩል ማድረግ ይችላሉ. እጅግ በጣም ፈጣን ነው፣ የዘገየ ጊዜ 30ሚሴ ብቻ ነው፣ ነገር ግን በወሳኝነት፣ በ HTTPS ገጾች ለመጠቀም የታሰበ አይደለም።
ይህ የእራስዎን ሰርቨሮች ወይም ኢንተርኔት ለመቃኘት ጥሩ አማራጭ ነው ምክንያቱም በአገር ውስጥ ስለሚሰራ ነገር ግን አጠቃላይ ኢንተርኔትን ለማጥናት መሳሪያ አይደለም.
መደምደሚያ
የተሰየመ አካል ማወቂያ (NER) ንግዶች በደንበኛ ድጋፍ ጥያቄዎች ላይ ተዛማጅነት ያላቸውን መረጃዎች ለመሰየም፣ በደንበኛ ግብረመልስ ውስጥ የተጠቀሱ አካላትን ለማግኘት እና እንደ አድራሻ ዝርዝሮች፣ አካባቢዎች እና ቀኖች ያሉ ወሳኝ መረጃዎችን በፍጥነት ለማውጣት ሊጠቀሙበት የሚችሉበት ስርዓት ነው።
የህጋዊ አካልን ማወቂያ ለመሰየም በጣም የተለመደው አካሄድ የህጋዊ አካል ማውጣት ኤፒአይዎችን በመጠቀም ነው (በክፍት ምንጭ ቤተ-መጽሐፍት ወይም በSaaS ምርቶች የቀረቡ ናቸው)።
ነገር ግን፣ ምርጡን አማራጭ መምረጥ በጊዜ፣ በገንዘብ እና በክህሎት ስብስብ ላይ ይመሰረታል። ለማንኛውም አይነት ንግድ የህጋዊ አካላትን ማውጣት እና የበለጠ የተራቀቁ የፅሁፍ ትንተና ቴክኖሎጂዎች ጠቃሚ ሊሆኑ ይችላሉ።
የማሽን መማሪያ መሳሪያዎች በትክክል ሲማሩ ትክክለኛ ናቸው እና ምንም አይነት መረጃን ችላ አይሉም, ይህም ጊዜ እና ገንዘብ ይቆጥባል. ኤፒአይዎችን በማዋሃድ እነዚህን መፍትሄዎች ያለማቋረጥ እና በራስ ሰር እንዲሰሩ ማዋቀር ይችላሉ።
በቀላሉ ለድርጅትዎ የሚበጀውን የእርምጃ አካሄድ ይምረጡ።
መልስ ይስጡ