সুচিপত্র[লুকান][দেখান]
আমরা যখনই সেগুলি শুনি বা পড়ি তখনই আমাদের ব্যক্তি, স্থান, অবস্থান, মান এবং আরও অনেক কিছুতে শব্দগুলিকে চিনতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করার সহজাত ক্ষমতা রয়েছে। মানুষ দ্রুত শব্দ শ্রেণীবদ্ধ করতে, সনাক্ত করতে এবং বুঝতে সক্ষম।
উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি বস্তুকে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারেন এবং "স্টিভ জবস" নামটি শুনলে দ্রুত কমপক্ষে তিন থেকে চারটি গুণ নিয়ে আসতে পারেন।
- ব্যক্তি: "স্টিভ জবস"
- সংস্থা: "অ্যাপল"
- অবস্থান: "ক্যালিফোর্নিয়া"
যেহেতু কম্পিউটারের এই সহজাত দক্ষতার অভাব রয়েছে, তাই আমাদের অবশ্যই তাদের শব্দ বা পাঠ্য সনাক্ত করতে এবং শ্রেণীবিভাগ করতে সহায়তা করতে হবে। এই পরিস্থিতিতে নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (NER) ব্যবহার করা হয়।
এই নিবন্ধে, আমরা NER (নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি) এর গুরুত্ব, সুবিধা, শীর্ষ NER API এবং আরও অনেক কিছু সহ বিস্তারিতভাবে পরীক্ষা করব।
NER (নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি) কি?
একটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) পদ্ধতি যা নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি (NER), কখনও কখনও সত্তা সনাক্তকরণ বা সত্তা নিষ্কাশন নামে পরিচিত, স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি পাঠ্যে নামযুক্ত সত্তাকে স্বীকৃতি দেয় এবং তাদের পূর্বনির্ধারিত বিভাগে গোষ্ঠীভুক্ত করে।
সত্তার মধ্যে ব্যক্তি, গোষ্ঠী, স্থান, তারিখ, পরিমাণ, ডলারের পরিমাণ, শতাংশ এবং আরও অনেক কিছুর নাম অন্তর্ভুক্ত থাকে। নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতির সাথে, আপনি হয় এটি একটি ডাটাবেসের জন্য উল্লেখযোগ্য ডেটা সংগ্রহ করতে বা একটি নথি কী তা বোঝার জন্য গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বের করতে ব্যবহার করতে পারেন।
NER হল মূল ভিত্তি যার উপর একটি AI সিস্টেম নির্ভর করে আপেক্ষিক শব্দার্থবিদ্যা এবং অনুভূতির জন্য পাঠ্য বিশ্লেষণ করার জন্য, এমনকি যদি NLP পাঠ্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ায় একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি উপস্থাপন করে।
NER এর তাৎপর্য কি?
একটি পাঠ্য বিশ্লেষণ পদ্ধতির ভিত্তি হল NER। একটি ML মডেলকে প্রাথমিকভাবে ইংরেজি বোঝার আগে লক্ষ লক্ষ নমুনা দিতে হবে পূর্বনির্ধারিত বিভাগ সহ।
এপিআই সময়ের সাথে সাথে এই উপাদানগুলিকে পাঠ্যগুলিতে চিনতে উন্নতি করে যা এটি প্রথমবার পড়ছে। টেক্সট অ্যানালিটিক্স ইঞ্জিনের শক্তি NER ক্ষমতার দক্ষতা এবং শক্তির সাথে বৃদ্ধি পায়।
এখানে দেখা যায়, NER দ্বারা বেশ কিছু ML অপারেশন ট্রিগার হয়।
শব্দার্থিক অনুসন্ধান
শব্দার্থক অনুসন্ধান এখন গুগলে উপলব্ধ। আপনি একটি প্রশ্ন লিখতে পারেন, এবং এটি একটি উত্তর সহ উত্তর দেওয়ার জন্য যথাসাধ্য চেষ্টা করবে। তথ্য খোঁজার জন্য, একজন ব্যবহারকারী খুঁজছেন, ডিজিটাল সহকারী যেমন আলেক্সা, সিরি, চ্যাটবট এবং অন্যরা এক ধরণের শব্দার্থিক অনুসন্ধান নিযুক্ত করে।
এই ফাংশনটি আঘাত বা মিস হতে পারে, তবে এটির জন্য ক্রমবর্ধমান সংখ্যক ব্যবহার রয়েছে এবং তাদের কার্যকারিতা দ্রুত বাড়ছে।
ডেটা বিশ্লেষণ
অসংগঠিত ডেটা থেকে বিশ্লেষণ তৈরি করতে অ্যালগরিদম ব্যবহার করার জন্য এটি একটি সাধারণ বাক্যাংশ। এটি প্রাসঙ্গিক ডেটা অনুসন্ধান এবং সংগ্রহের প্রক্রিয়ার সাথে এই ডেটা প্রদর্শনের পদ্ধতিগুলিকে একীভূত করে।
এটি ফলাফলের একটি সরল পরিসংখ্যানগত ব্যাখ্যা বা ডেটার একটি ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনার রূপ নিতে পারে। একটি নির্দিষ্ট বিষয়ের প্রতি আগ্রহ এবং ব্যস্ততার বিশ্লেষণ YouTube ভিউ থেকে তথ্য ব্যবহার করে করা যেতে পারে, যেখানে দর্শকরা একটি নির্দিষ্ট ভিডিওতে ক্লিক করেন।
একটি পণ্যের তারকা রেটিং ই-কমার্স সাইটগুলি থেকে ডেটা স্ক্র্যাপিং ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে যাতে পণ্যটি কতটা ভাল করছে তার একটি সামগ্রিক স্কোর প্রদান করে।
অনুভূতির বিশ্লেষণ
আরও অন্বেষণ NER, অনুভূতির বিশ্লেষণ এমনকি তারকা রেটিং থেকে তথ্যের অনুপস্থিতিতেও ভাল এবং খারাপ পর্যালোচনার মধ্যে পার্থক্য করতে পারে।
এটি সচেতন যে "ওভাররেটেড", "ফিডিলি" এবং "স্টুপিড" এর মতো শব্দগুলির নেতিবাচক অর্থ রয়েছে, যেখানে "উপযোগী", "দ্রুত" এবং "সহজ" এর মতো পদগুলি তা করে। একটি কম্পিউটার গেমে "সহজ" শব্দটি নেতিবাচকভাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে.
অত্যাধুনিক অ্যালগরিদমও জিনিসের মধ্যে সম্পর্ক চিনতে পারে।
পাঠ্য বিশ্লেষণ
ডেটা অ্যানালিটিক্সের মতোই, টেক্সট অ্যানালাইসিস অসংগঠিত টেক্সট স্ট্রিং থেকে তথ্য বের করে এবং গুরুত্বপূর্ণ ডেটাতে শূন্য থেকে NER ব্যবহার করে।
এটি একটি পণ্যের উল্লেখ, গড় মূল্য, বা গ্রাহকরা একটি নির্দিষ্ট ব্র্যান্ড বর্ণনা করার জন্য প্রায়শই ব্যবহার করে এমন শর্তাবলীর ডেটা কম্পাইল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
ভিডিও বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ
সবচেয়ে জটিল সিস্টেমগুলি হল যেগুলি ফেসিয়াল রিকগনিশন, অডিও বিশ্লেষণ এবং ছবি সনাক্তকরণ ব্যবহার করে ভিডিও তথ্য থেকে ডেটা বের করে।
ভিডিও সামগ্রী বিশ্লেষণ ব্যবহার করে, আপনি YouTube "আনবক্সিং" ভিডিও, টুইচ গেমের প্রদর্শন, রিলে আপনার অডিও উপাদানের ঠোঁট সিঙ্ক এবং আরও অনেক কিছু খুঁজে পেতে পারেন।
অনলাইন ভিডিও সামগ্রীর পরিমাণ বৃদ্ধির সাথে সাথে লোকেরা কীভাবে আপনার পণ্য বা পরিষেবার সাথে সংযুক্ত হয় সে সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য অনুপস্থিত হওয়ার জন্য, NER-ভিত্তিক ভিডিও সামগ্রী বিশ্লেষণের জন্য দ্রুত এবং আরও উদ্ভাবনী কৌশলগুলি অপরিহার্য।
NER এর বাস্তব-বিশ্বের প্রয়োগ
নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (NER) একটি পাঠ্যের মধ্যে প্রয়োজনীয় দিকগুলি সনাক্ত করে যেমন মানুষের নাম, অবস্থান, ব্র্যান্ড, আর্থিক মান এবং আরও অনেক কিছু।
একটি পাঠ্যের প্রধান সত্তাগুলিকে নিষ্কাশন করা অসংগঠিত ডেটা বাছাই করতে এবং উল্লেখযোগ্য তথ্য সনাক্ত করতে সহায়তা করে, যা বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সময় গুরুত্বপূর্ণ।
এখানে নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতির কিছু আকর্ষণীয় বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ রয়েছে:
গ্রাহক প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ
অনলাইন পর্যালোচনাগুলি ভোক্তাদের প্রতিক্রিয়ার একটি দুর্দান্ত উত্স কারণ তারা আপনাকে গ্রাহকরা আপনার পণ্যগুলি সম্পর্কে কী পছন্দ করে এবং ঘৃণা করে সেই সাথে আপনার কোম্পানির কোন ক্ষেত্রগুলিকে উন্নত করতে হবে সে সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য সরবরাহ করতে পারে৷
এই সমস্ত ক্লায়েন্ট ইনপুট NER সিস্টেম ব্যবহার করে সংগঠিত করা যেতে পারে, যা পুনরাবৃত্ত সমস্যাগুলিও সনাক্ত করতে পারে।
উদাহরণ স্বরূপ, NER ব্যবহার করে এমন জায়গাগুলি চিহ্নিত করতে যা প্রায়ই প্রতিকূল গ্রাহক পর্যালোচনায় উদ্ধৃত হয়, আপনি একটি নির্দিষ্ট অফিস শাখায় মনোনিবেশ করার সিদ্ধান্ত নিতে পারেন।
বিষয়বস্তুর জন্য সুপারিশ
আপনি যে নিবন্ধটি পড়ছেন তার সাথে সংযুক্ত নিবন্ধগুলির একটি তালিকা বিবিসি এবং সিএনএন-এর মতো ওয়েবসাইটে পাওয়া যাবে যখন আপনি সেখানে একটি আইটেম পড়বেন।
এই ওয়েবসাইটগুলি অতিরিক্ত ওয়েবসাইটগুলির জন্য সুপারিশ করে যেগুলি আপনি NER ব্যবহার করে যে বিষয়বস্তুটি পড়ছেন তা থেকে তারা যে সত্তাগুলি বের করেছে সেগুলি সম্পর্কে তথ্য সরবরাহ করে৷
গ্রাহক সহায়তায় টিকিট সংগঠিত করুন
আপনি যদি গ্রাহকদের কাছ থেকে সহায়তা টিকিটের সংখ্যা বৃদ্ধি পরিচালনা করেন তবে ক্লায়েন্টের অনুরোধে আরও দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে আপনি নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারেন।
নিজের অর্থ বাঁচাতে, গ্রাহকের সুখ বাড়াতে এবং রেজোলিউশনের হার বাড়াতে গ্রাহকদের অভিযোগ এবং অনুসন্ধানের শ্রেণীবদ্ধকরণের মতো সময়-সাপেক্ষ গ্রাহক যত্নের কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করুন।
সত্তা নিষ্কাশন প্রাসঙ্গিক ডেটা বের করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন পণ্যের নাম বা সিরিয়াল নম্বর, এই সমস্যাটি সমাধানের জন্য সঠিক এজেন্ট বা দলের কাছে টিকিট পাঠানো সহজ করতে।
অনুসন্ধান অ্যালগরিদম
আপনি কি কখনও প্রশ্ন করেছেন যে কীভাবে লক্ষ লক্ষ তথ্যের টুকরো ওয়েবসাইটগুলি আপনার অনুসন্ধানের জন্য প্রাসঙ্গিক ফলাফল তৈরি করতে পারে? উইকিপিডিয়া ওয়েবসাইট বিবেচনা করুন.
উইকিপিডিয়া একটি পূর্বনির্ধারিত সত্তা সম্বলিত একটি পৃষ্ঠা প্রদর্শন করে যা আপনি যখন "চাকরি" অনুসন্ধান করেন তখন অনুসন্ধান শব্দটি তাদের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে তার পরিবর্তে "চাকরি" শব্দটি দিয়ে সমস্ত নিবন্ধ ফেরত দেয়।
এইভাবে, উইকিপিডিয়া নিবন্ধটির একটি লিঙ্ক অফার করে যা "পেশা" সংজ্ঞায়িত করে, চাকরি নামের লোকেদের জন্য একটি বিভাগ এবং চলচ্চিত্রের মতো মিডিয়ার জন্য আরেকটি ক্ষেত্র, ভিডিও গেমস, এবং বিনোদনের অন্যান্য রূপ যেখানে "চাকরি" শব্দটি উপস্থিত হয়।
আপনি অনুসন্ধান শব্দ ধারণকারী অবস্থানের জন্য আরেকটি বিভাগ দেখতে পাবেন।
জীবনবৃত্তান্ত যত্ন নেওয়া
আদর্শ আবেদনকারীর সন্ধানে, নিয়োগকারীরা তাদের দিনের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ জীবনবৃত্তান্ত পর্যালোচনা করতে ব্যয় করে। প্রতিটি জীবনবৃত্তান্তে একই তথ্য থাকে, কিন্তু সেগুলি সবই আলাদাভাবে উপস্থাপন এবং সংগঠিত হয়, যা অসংগঠিত ডেটার একটি সাধারণ উদাহরণ।
ব্যক্তিগত ডেটা (যেমন নাম, ঠিকানা, ফোন নম্বর, জন্ম তারিখ এবং ইমেল) এবং তাদের শিক্ষা ও অভিজ্ঞতার তথ্য (যেমন সার্টিফিকেশন, ডিগ্রির মতো) সহ সত্তা এক্সট্রাক্টর ব্যবহার করে দল নিয়োগ করে প্রার্থীদের সম্পর্কে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক তথ্য দ্রুত বের করা যেতে পারে। , কোম্পানির নাম, দক্ষতা, ইত্যাদি)।
ই-কমার্স
তাদের পণ্য অনুসন্ধান অ্যালগরিদম সম্পর্কে, শত শত বা হাজার হাজার পণ্য সহ অনলাইন খুচরা বিক্রেতারা NER থেকে উপকৃত হবেন।
NER ব্যতীত, "কালো চামড়ার বুট" অনুসন্ধান করলে এমন ফলাফল পাওয়া যাবে যাতে চামড়া এবং জুতা উভয়ই অন্তর্ভুক্ত থাকে যা কালো নয়। যদি তাই হয়, ই-কমার্স ওয়েবসাইটগুলি ক্লায়েন্ট হারানোর ঝুঁকি রাখে।
In আমাদের ক্ষেত্রে, NER সার্চ শব্দটিকে চামড়ার বুটের পণ্যের ধরন এবং রঙ হিসাবে কালো হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করবে।
সেরা সত্তা নিষ্কাশন APIs
গুগল ক্লাউড এনএলপি
ইতিমধ্যেই প্রশিক্ষিত সরঞ্জামগুলির জন্য, Google Cloud NLP তার প্রাকৃতিক ভাষা API প্রদান করে। অথবা, অটোএমএল ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ এপিআই অনেক ধরণের পাঠ্য নিষ্কাশন এবং বিশ্লেষণের জন্য মানিয়ে নিতে পারে যদি আপনি আপনার শিল্পের পরিভাষায় আপনার সরঞ্জামগুলিকে শিক্ষিত করতে চান৷
APIগুলি Gmail, Google পত্রক এবং অন্যান্য Google অ্যাপগুলির সাথে সহজেই যোগাযোগ করে, তবে তৃতীয় পক্ষের প্রোগ্রামগুলির সাথে ব্যবহার করার জন্য আরও জটিল কোডের প্রয়োজন হতে পারে৷
আদর্শ ব্যবসার বিকল্প হল Google অ্যাপ্লিকেশন এবং ক্লাউড স্টোরেজকে পরিচালিত পরিষেবা এবং API হিসাবে সংযুক্ত করা।
আইবিএম ওয়াটসন
IBM Watson হল একটি মাল্টি-ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম যা অবিশ্বাস্যভাবে দ্রুত সঞ্চালন করে এবং স্পিচ-টু-টেক্সট-এর মতো প্রাক-নির্মিত ক্ষমতা প্রদান করে, যা আশ্চর্যজনক সফ্টওয়্যার যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে রেকর্ড করা অডিও এবং ফোন কল বিশ্লেষণ করতে পারে।
CSV ডেটা ব্যবহার করে, ওয়াটসন ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ আন্ডারস্ট্যান্ডিং-এর গভীর শিক্ষা AI সত্তা বা কীওয়ার্ড বের করার জন্য নিষ্কাশন মডেল তৈরি করতে পারে।
এবং অনুশীলনের সাথে, আপনি এমন মডেল তৈরি করতে পারেন যা অনেক বেশি পরিশীলিত। এর সমস্ত কার্যকারিতা API-এর মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য, যদিও ব্যাপক কোডিং জ্ঞান প্রয়োজন।
এটি বৃহৎ ব্যবসাগুলির জন্য ভাল কাজ করে যেগুলির জন্য প্রচুর ডেটাসেট পরীক্ষা করা প্রয়োজন এবং অভ্যন্তরীণ প্রযুক্তিগত সংস্থান রয়েছে৷
কর্টিকাল.io
সিমেন্টিক ফোল্ডিং ব্যবহার করে, নিউরোলজির একটি ধারণা, Cortical.io পাঠ্য নিষ্কাশন এবং NLU সমাধান প্রদান করে।
এটি "অর্থবোধক আঙ্গুলের ছাপ" তৈরি করার জন্য করা হয়, যা একটি পাঠ্যের সম্পূর্ণ এবং নির্দিষ্ট পদ উভয়ের অর্থই নির্দেশ করে। শব্দ ক্লাস্টারগুলির মধ্যে সম্পর্ক প্রদর্শন করার জন্য, শব্দার্থিক আঙুলের ছাপ পাঠ্য ডেটা চিত্রিত করে।
Cortical.io-এর ইন্টারেক্টিভ API ডকুমেন্টেশন প্রতিটি টেক্সট বিশ্লেষণ সমাধানের কার্যকারিতা কভার করে এবং Java, Python, এবং Javascript API ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করা সহজ।
Cortical.io থেকে কন্ট্রাক্ট ইন্টেলিজেন্স টুলটি বিশেষভাবে আইনি বিশ্লেষণের জন্য তৈরি করা হয়েছে, যাতে শব্দার্থিক অনুসন্ধান করা যায়, স্ক্যান করা নথিগুলিকে রূপান্তর করা যায় এবং টীকা দিয়ে সাহায্য ও উন্নত করা যায়।
এটি এমন ব্যবসার জন্য আদর্শ যারা সহজ-থেকে-ব্যবহারের APIগুলি খুঁজছেন যেগুলির AI জ্ঞানের প্রয়োজন নেই, বিশেষত আইনি খাতে।
বানর শিখুন
সমস্ত প্রধান কম্পিউটার ভাষা MonkeyLearn-এর API দ্বারা সমর্থিত এবং আপনার নিষ্কাশিত সত্তা সমন্বিত একটি JSON ফাইল তৈরি করতে কেবলমাত্র কয়েকটি লাইন কোড সেট আপ করে। এক্সট্রাক্টর এবং পূর্বের প্রশিক্ষণ সহ পাঠ্য বিশ্লেষকদের জন্য, ইন্টারফেসটি ব্যবহারকারী-বান্ধব।
অথবা, মাত্র কয়েকটি সহজ ধাপে, আপনি একটি অনন্য এক্সট্র্যাক্টর তৈরি করতে পারেন। সময় কমাতে এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে, গভীর সহ উন্নত প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) মেশিন লার্নিং আপনাকে একজন ব্যক্তির মত পাঠ্য মূল্যায়ন করতে সক্ষম করে।
উপরন্তু, SaaS APIগুলি নিশ্চিত করে যে Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk এবং অন্যদের মতো টুলগুলির সাথে সংযোগ স্থাপনের জন্য কম্পিউটার বিজ্ঞানের বছরের পর বছর জ্ঞানের প্রয়োজন হয় না।
বর্তমানে আপনার ব্রাউজারে পাওয়া যাচ্ছে নাম এক্সট্র্যাক্টর, কোম্পানি এক্সট্র্যাক্টর এবং লোকেশন এক্সট্র্যাক্টর। কীভাবে আপনার নিজের তৈরি করবেন সে সম্পর্কে তথ্যের জন্য, নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি ব্লগ নিবন্ধটি দেখুন।
এটি প্রযুক্তি, খুচরা এবং ই-কমার্সের সাথে জড়িত সমস্ত আকারের ব্যবসার জন্য আদর্শ যেগুলির বিভিন্ন ধরণের পাঠ্য নিষ্কাশন এবং পাঠ্য বিশ্লেষণের জন্য সহজ-থেকে-বাস্তবায়ন APIs প্রয়োজন৷
অ্যামাজন সমঝোতা
অবিলম্বে অ্যামাজন কম্প্রেহেন্ডের পূর্ব-নির্মিত সরঞ্জামগুলি প্লাগ ইন করা এবং ব্যবহার করা সহজ করার জন্য, তাদের শত শত বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রশিক্ষিত করা হয়।
কোনও ইন-হাউস সার্ভারের প্রয়োজন নেই কারণ এটি একটি পর্যবেক্ষণ করা পরিষেবা। বিশেষ করে যদি আপনি বর্তমানে Amazon-এর ক্লাউডকে কিছু স্তরে ব্যবহার করেন, তাদের APIগুলি পূর্বে বিদ্যমান অ্যাপগুলির সাথে সহজেই একীভূত হয়৷ এবং শুধুমাত্র একটু বেশি প্রশিক্ষণ দিয়ে, নিষ্কাশন নির্ভুলতা বাড়ানো যেতে পারে।
মেডিকেল রেকর্ড এবং ক্লিনিকাল ট্রায়াল থেকে ডেটা পাওয়ার জন্য সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য পাঠ্য বিশ্লেষণ কৌশলগুলির মধ্যে একটি হল Comprehend's Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERE), যা ওষুধ, শর্ত, পরীক্ষার ফলাফল এবং পদ্ধতির বিবরণ বের করতে পারে।
রোগীর ডেটা তুলনা করার সময় মূল্যায়ন এবং সূক্ষ্ম-টিউন নির্ণয়ের জন্য, বেশ উপকারী হতে পারে। প্রাক-প্রশিক্ষিত সরঞ্জামগুলির সাথে একটি পরিচালিত পরিষেবা চাওয়া ব্যবসাগুলির জন্য সর্বোত্তম বিকল্প।
আইলিয়েন
শক্তিশালী মেশিন লার্নিং টেক্সট বিশ্লেষণে সহজে অ্যাক্সেস দেওয়ার জন্য, AYLIEN সাতটি জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষায় তিনটি API প্লাগ-ইন অফার করে।
তাদের News API সারা বিশ্ব থেকে হাজার হাজার সংবাদ উত্স থেকে রিয়েল-টাইম অনুসন্ধান এবং সত্তা নিষ্কাশন প্রদান করে।
নথিতে টেক্সট অ্যানালাইসিস এপিআই ব্যবহার করে সত্তা নিষ্কাশন এবং অন্যান্য টেক্সট বিশ্লেষণের কাজ করা যেতে পারে, সামাজিক মাধ্যম প্ল্যাটফর্ম, ভোক্তা সমীক্ষা এবং আরও অনেক কিছু।
অবশেষে, টেক্সট অ্যানালাইসিস প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে, আপনি আপনার ব্রাউজারে (TAP) আপনার নিজস্ব এক্সট্র্যাক্টর তৈরি করতে পারেন। এটি কোম্পানিগুলির জন্য ভাল কাজ করে যাদের প্রাথমিকভাবে স্থির APIগুলিকে দ্রুত সংহত করতে হবে৷
স্পাইসি
SpaCy হল একটি পাইথন ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) প্যাকেজ যা ওপেন-সোর্স, বিনামূল্যে এবং প্রচুর বিল্ট-ইন বৈশিষ্ট্য রয়েছে।
এটা জন্য আরো এবং আরো সাধারণ হচ্ছে এনএলপি ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ। অসংগঠিত পাঠ্য ডেটা একটি বিশাল স্কেলে তৈরি করা হয়, তাই এটি বিশ্লেষণ করা এবং এটি থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
এটি সম্পন্ন করার জন্য, আপনাকে অবশ্যই তথ্যগুলিকে এমনভাবে চিত্রিত করতে হবে যাতে কম্পিউটারগুলি বুঝতে পারে। আপনি NLP এর মাধ্যমে এটি করতে পারেন। এটি অত্যন্ত দ্রুত, মাত্র 30ms এর ব্যবধানের সাথে, কিন্তু সমালোচনামূলকভাবে, এটি HTTPS পৃষ্ঠাগুলির সাথে ব্যবহারের উদ্দেশ্যে নয়।
আপনার নিজের সার্ভার বা ইন্ট্রানেট স্ক্যান করার জন্য এটি একটি চমৎকার বিকল্প কারণ এটি স্থানীয়ভাবে কাজ করে, কিন্তু এটি সমগ্র ইন্টারনেট অধ্যয়নের জন্য একটি টুল নয়।
উপসংহার
নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (NER) হল এমন একটি সিস্টেম যা ব্যবসাগুলি গ্রাহক সহায়তার অনুরোধগুলিতে প্রাসঙ্গিক তথ্য লেবেল করতে, গ্রাহকের প্রতিক্রিয়াতে উল্লেখ করা সত্তা খুঁজে পেতে এবং অন্যান্য জিনিসগুলির মধ্যে যোগাযোগের বিবরণ, অবস্থান এবং তারিখের মতো গুরুত্বপূর্ণ ডেটা দ্রুত বের করতে ব্যবহার করতে পারে।
সত্তার স্বীকৃতির জন্য সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি হল সত্তা নিষ্কাশন API ব্যবহার করে (সেগুলি ওপেন-সোর্স লাইব্রেরি বা SaaS পণ্য দ্বারা সরবরাহ করা হয়)।
যাইহোক, সেরা বিকল্পটি বেছে নেওয়া আপনার সময়, অর্থ এবং দক্ষতা সেটের উপর নির্ভর করবে। যেকোনো ধরনের ব্যবসার জন্য, সত্তা নিষ্কাশন এবং আরও পরিশীলিত পাঠ্য বিশ্লেষণ প্রযুক্তি স্পষ্টতই সুবিধাজনক হতে পারে।
যখন মেশিন লার্নিং টুলগুলি সঠিকভাবে শেখানো হয়, তখন সেগুলি সঠিক এবং কোনও ডেটা উপেক্ষা করে না, আপনার সময় এবং অর্থ সাশ্রয় করে। আপনি APIs একত্রিত করে ক্রমাগত এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালানোর জন্য এই সমাধানগুলি কনফিগার করতে পারেন।
শুধু আপনার কোম্পানির জন্য সবচেয়ে ভালো কর্মের পথ বেছে নিন।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন