Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Έχουμε την έμφυτη ικανότητα να αναγνωρίζουμε και να ταξινομούμε τις λέξεις σε άτομα, μέρη, τοποθεσίες, αξίες και πολλά άλλα όποτε τις ακούμε ή τις διαβάζουμε. Οι άνθρωποι είναι σε θέση να κατηγοριοποιούν, να αναγνωρίζουν και να κατανοούν τις λέξεις γρήγορα.
Για παράδειγμα, μπορείτε να κατηγοριοποιήσετε ένα αντικείμενο και να καταλήξετε γρήγορα σε τουλάχιστον τρεις έως τέσσερις ιδιότητες όταν ακούτε το όνομα "Steve Jobs".
- Πρόσωπο: "Steve Jobs"
- Οργάνωση: "Apple"
- Τοποθεσία: “Καλιφόρνια”
Εφόσον οι υπολογιστές στερούνται αυτή την έμφυτη ικανότητα, πρέπει να τους βοηθήσουμε να αναγνωρίζουν λέξεις ή κείμενο και να τα ταξινομούν. Σε αυτήν την περίπτωση χρησιμοποιείται η αναγνώριση οντότητας με όνομα (NER).
Σε αυτό το άρθρο, θα εξετάσουμε λεπτομερώς το NER (Named Entity Recognition), συμπεριλαμβανομένης της σημασίας του, των πλεονεκτημάτων του, των κορυφαίων NER API και πολλών άλλων.
Τι είναι το NER (Named Entity Recognition);
Μια προσέγγιση επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) γνωστή ως αναγνώριση ονομαζόμενης οντότητας (NER), μερικές φορές γνωστή ως αναγνώριση οντοτήτων ή εξαγωγή οντοτήτων, αναγνωρίζει αυτόματα ονομασμένες οντότητες σε ένα κείμενο και τις ομαδοποιεί σε προκαθορισμένες κατηγορίες.
Οι οντότητες περιλαμβάνουν ονόματα ατόμων, ομάδων, τοποθεσιών, ημερομηνίες, ποσά, ποσά σε δολάρια, ποσοστά και άλλα. Με την αναγνώριση επώνυμης οντότητας, μπορείτε είτε να τη χρησιμοποιήσετε για να συγκεντρώσετε σημαντικά δεδομένα για μια βάση δεδομένων είτε για να εξαγάγετε ζωτικές πληροφορίες για να κατανοήσετε τι είναι ένα έγγραφο.
Το NER είναι ο ακρογωνιαίος λίθος από τον οποίο εξαρτάται ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης προκειμένου να αναλύσει το κείμενο για σχετική σημασιολογία και συναίσθημα, ακόμα κι αν το NLP αντιπροσωπεύει μια σημαντική πρόοδο στη διαδικασία ανάλυσης κειμένου.
Ποια είναι η σημασία του NER;
Το θεμέλιο μιας προσέγγισης ανάλυσης κειμένου είναι το NER. Ένα μοντέλο ML πρέπει αρχικά να λάβει εκατομμύρια δείγματα με προκαθορισμένες κατηγορίες για να μπορέσει να καταλάβει αγγλικά.
Το API βελτιώνεται με την πάροδο του χρόνου στην αναγνώριση αυτών των στοιχείων στα κείμενα που διαβάζει για πρώτη φορά. Η ισχύς της μηχανής ανάλυσης κειμένου αυξάνεται με την ικανότητα και τη δύναμη της ικανότητας NER.
Όπως φαίνεται εδώ, πολλές λειτουργίες ML ενεργοποιούνται από το NER.
Σημασιολογική Αναζήτηση
Η σημασιολογική αναζήτηση είναι πλέον διαθέσιμη στο Google. Μπορείτε να εισαγάγετε μια ερώτηση και θα προσπαθήσει να απαντήσει με μια απάντηση. Για να βρει τις πληροφορίες που αναζητά ένας χρήστης, ψηφιακοί βοηθοί όπως Alexa, Siri, chatbots και άλλοι χρησιμοποιούν έναν τύπο σημασιολογικής αναζήτησης.
Αυτή η λειτουργία μπορεί να χτυπηθεί ή να χαθεί, αλλά υπάρχει ένας αυξανόμενος αριθμός χρήσεων για αυτήν και η αποτελεσματικότητά τους αυξάνεται ραγδαία.
Δεδομένα Analytics
Αυτή είναι μια γενική φράση για τη χρήση αλγορίθμων για τη δημιουργία ανάλυσης από μη δομημένα δεδομένα. Ενσωματώνει μεθόδους για την εμφάνιση αυτών των δεδομένων με τη διαδικασία εύρεσης και συλλογής σχετικών δεδομένων.
Αυτό μπορεί να λάβει τη μορφή μιας απλής στατιστικής εξήγησης των αποτελεσμάτων ή μιας οπτικής αναπαράστασης των δεδομένων. Η ανάλυση του ενδιαφέροντος και η ενασχόληση με ένα συγκεκριμένο θέμα μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας πληροφορίες από τις προβολές του YouTube, συμπεριλαμβανομένου του πότε οι θεατές κάνουν κλικ σε ένα συγκεκριμένο βίντεο.
Οι βαθμολογίες με αστέρια ενός προϊόντος μπορούν να αναλυθούν με τη χρήση απομάκρυνσης δεδομένων από ιστότοπους ηλεκτρονικού εμπορίου για να παρέχουν μια συνολική βαθμολογία για το πόσο καλά τα πάει το προϊόν.
Ανάλυση συναισθημάτων
Περαιτέρω εξερεύνηση του NER, Ανάλυση συναίσθημα μπορεί να διακρίνει μεταξύ καλών και κακών κριτικών ακόμα και αν δεν υπάρχουν πληροφορίες από τις αξιολογήσεις με αστέρια.
Γνωρίζει ότι όροι όπως «υπερεκτιμημένος», «υπερβολικός» και «ανόητος» έχουν αρνητική σημασία, ενώ όροι όπως «χρήσιμος», «γρήγορος» και «εύκολος» έχουν. Η λέξη «εύκολο» θα μπορούσε να ερμηνευτεί αρνητικά σε ένα παιχνίδι υπολογιστή.
Οι εξελιγμένοι αλγόριθμοι μπορούν επίσης να αναγνωρίσουν τη σχέση μεταξύ των πραγμάτων.
Κείμενο Analytics
Παρόμοια με την ανάλυση δεδομένων, η ανάλυση κειμένου εξάγει πληροφορίες από μη δομημένες συμβολοσειρές κειμένου και χρησιμοποιεί το NER για να μηδενίσει τα σημαντικά δεδομένα.
Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη συλλογή δεδομένων σχετικά με τις αναφορές ενός προϊόντος, τη μέση τιμή ή τους όρους που χρησιμοποιούν πιο συχνά οι πελάτες για να περιγράψουν μια συγκεκριμένη επωνυμία.
Ανάλυση περιεχομένου βίντεο
Τα πιο περίπλοκα συστήματα είναι αυτά που εξάγουν δεδομένα από πληροφορίες βίντεο χρησιμοποιώντας αναγνώριση προσώπου, ανάλυση ήχου και αναγνώριση εικόνας.
Χρησιμοποιώντας την ανάλυση περιεχομένου βίντεο, μπορείτε να βρείτε βίντεο "unboxing" του YouTube, επιδείξεις παιχνιδιών Twitch, συγχρονισμούς χειλιών του ηχητικού σας υλικού στο Reels και πολλά άλλα.
Προκειμένου να αποφευχθεί η απώλεια σημαντικών πληροφοριών σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι συνδέονται με το προϊόν ή την υπηρεσία σας καθώς αυξάνεται ο όγκος του διαδικτυακού υλικού βίντεο, είναι απαραίτητες ταχύτερες και πιο εφευρετικές τεχνικές για ανάλυση περιεχομένου βίντεο βάσει NER.
Εφαρμογή του NER σε πραγματικό κόσμο
Η αναγνώριση οντοτήτων με όνομα (NER) προσδιορίζει βασικές πτυχές σε ένα κείμενο, όπως ονόματα ατόμων, τοποθεσίες, επωνυμίες, χρηματικές αξίες και άλλα.
Η εξαγωγή των κύριων οντοτήτων σε ένα κείμενο βοηθά στην ταξινόμηση μη δομημένων δεδομένων και στην ανίχνευση σημαντικών πληροφοριών, κάτι που είναι κρίσιμο όταν αντιμετωπίζουμε μεγάλα σύνολα δεδομένων.
Ακολουθούν μερικά συναρπαστικά παραδείγματα αναγνώρισης ονομασμένων οντοτήτων στον πραγματικό κόσμο:
Αναλύοντας τα σχόλια των πελατών
Οι διαδικτυακές κριτικές είναι μια φανταστική πηγή σχολίων από τους καταναλωτές, καθώς μπορούν να σας παρέχουν λεπτομερείς πληροφορίες σχετικά με το τι αρέσει και τι μισούν οι πελάτες για τα προϊόντα σας, καθώς και ποιοι τομείς της εταιρείας σας πρέπει να βελτιωθούν.
Όλη αυτή η είσοδος πελάτη μπορεί να οργανωθεί χρησιμοποιώντας συστήματα NER, τα οποία μπορούν επίσης να εντοπίσουν προβλήματα που επαναλαμβάνονται.
Για παράδειγμα, χρησιμοποιώντας το NER για να προσδιορίσετε μέρη που αναφέρονται συχνά σε δυσμενείς κριτικές πελατών, μπορείτε να αποφασίσετε να επικεντρωθείτε σε ένα συγκεκριμένο υποκατάστημα γραφείου.
Σύσταση για περιεχόμενο
Μια λίστα άρθρων που συνδέονται με αυτό που διαβάζετε μπορείτε να βρείτε σε ιστότοπους όπως το BBC και το CNN όταν διαβάζετε ένα αντικείμενο εκεί.
Αυτοί οι ιστότοποι κάνουν συστάσεις για πρόσθετους ιστότοπους που προσφέρουν πληροφορίες σχετικά με τις οντότητες που έχουν εξαγάγει από το περιεχόμενο που διαβάζετε χρησιμοποιώντας το NER.
Οργανώστε τα εισιτήρια στην υποστήριξη πελατών
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αλγόριθμους αναγνώρισης επώνυμων οντοτήτων για να ανταποκρίνεστε σε αιτήματα πελατών πιο γρήγορα, εάν διαχειρίζεστε μια αύξηση στον αριθμό των εισιτηρίων υποστήριξης από πελάτες.
Αυτοματοποιήστε τις χρονοβόρες εργασίες εξυπηρέτησης πελατών, όπως η ταξινόμηση των παραπόνων και των ερωτήσεων των πελατών, για να εξοικονομήσετε χρήματα, να αυξήσετε την ευτυχία των πελατών και να αυξήσετε τα ποσοστά επίλυσης.
Η εξαγωγή οντοτήτων μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την εξαγωγή σχετικών δεδομένων, όπως ονόματα προϊόντων ή σειριακούς αριθμούς, ώστε να είναι πιο εύκολη η δρομολόγηση εισιτηρίων στον κατάλληλο πράκτορα ή ομάδα για την επίλυση αυτού του ζητήματος.
Ο αλγόριθμος αναζήτησης
Έχετε αναρωτηθεί ποτέ πώς οι ιστότοποι με εκατομμύρια πληροφορίες μπορούν να παράγουν αποτελέσματα που σχετίζονται με την αναζήτησή σας; Σκεφτείτε τον ιστότοπο Wikipedia.
Η Wikipedia εμφανίζει μια σελίδα που περιέχει προκαθορισμένες οντότητες με τις οποίες μπορεί να σχετίζεται ο όρος αναζήτησης όταν κάνετε αναζήτηση για "θέσεις εργασίας", αντί να επιστρέφει όλα τα άρθρα με τη λέξη "θέσεις εργασίας".
Έτσι, η Wikipedia προσφέρει έναν σύνδεσμο προς το άρθρο που ορίζει το "επάγγελμα", μια ενότητα για άτομα με το όνομα Jobs και μια άλλη περιοχή για μέσα όπως ταινίες, βιντεοπαιχνίδια, και άλλες μορφές ψυχαγωγίας όπου εμφανίζεται ο όρος «θέσεις εργασίας».
Θα δείτε επίσης ένα άλλο τμήμα για τοποθεσίες που περιέχουν τη λέξη αναζήτησης.
Φροντίδα βιογραφικών
Αναζητώντας τον ιδανικό υποψήφιο, οι υπεύθυνοι προσλήψεων περνούν σημαντικό μέρος της ημέρας τους εξετάζοντας βιογραφικά. Κάθε βιογραφικό έχει τις ίδιες πληροφορίες, αλλά όλες παρουσιάζονται και οργανώνονται διαφορετικά, κάτι που είναι χαρακτηριστικό παράδειγμα μη δομημένων δεδομένων.
Οι πιο σχετικές πληροφορίες σχετικά με τους υποψηφίους μπορούν να εξαχθούν γρήγορα με τη στρατολόγηση ομάδων που χρησιμοποιούν εξαγωγείς οντοτήτων, συμπεριλαμβανομένων προσωπικών δεδομένων (όπως όνομα, διεύθυνση, αριθμός τηλεφώνου, ημερομηνία γέννησης και email) και πληροφορίες σχετικά με την εκπαίδευση και την εμπειρία τους (όπως πιστοποιήσεις, πτυχίο , ονόματα εταιρειών, δεξιότητες, κ.λπ.).
E-commerce
Όσον αφορά τον αλγόριθμο αναζήτησης προϊόντων τους, οι διαδικτυακοί λιανοπωλητές με εκατοντάδες ή χιλιάδες προϊόντα θα επωφεληθούν από το NER.
Χωρίς NER, μια αναζήτηση για "μαύρες δερμάτινες μπότες" θα επέστρεφε αποτελέσματα που περιελάμβαναν τόσο δέρμα όσο και υποδήματα που δεν ήταν μαύρα. Εάν ναι, οι ιστότοποι ηλεκτρονικού εμπορίου κινδυνεύουν να χάσουν πελάτες.
IΣτην περίπτωσή μας, το NER θα κατηγοριοποιούσε τη λέξη αναζήτησης ως τύπο προϊόντος για δερμάτινες μπότες και μαύρο ως χρώμα.
Τα καλύτερα API εξαγωγής οντοτήτων
Google Cloud NLP
Για ήδη εκπαιδευμένα εργαλεία, το Google Cloud NLP παρέχει το API φυσικής γλώσσας. Ή, το AutoML Natural Language API είναι προσαρμόσιμο για πολλά είδη εξαγωγής και ανάλυσης κειμένου, εάν θέλετε να εκπαιδεύσετε τα εργαλεία σας σχετικά με την ορολογία του κλάδου σας.
Τα API αλληλεπιδρούν εύκολα με το Gmail, τα Φύλλα Google και άλλες εφαρμογές Google, αλλά η χρήση τους με προγράμματα τρίτων μπορεί να χρειαστεί πιο περίπλοκο κώδικα.
Η ιδανική επιχειρηματική επιλογή είναι να συνδέσετε τις εφαρμογές Google και το Cloud Storage ως διαχειριζόμενες υπηρεσίες και API.
IBM Watson
Το IBM Watson είναι μια πλατφόρμα πολλαπλών cloud που αποδίδει απίστευτα γρήγορα και παρέχει προκατασκευασμένες δυνατότητες, όπως ομιλία σε κείμενο, το οποίο είναι εκπληκτικό λογισμικό που μπορεί να αναλύει αυτόματα εγγεγραμμένες ήχο και τηλεφωνικές κλήσεις.
Με τη χρήση δεδομένων CSV, η τεχνητή νοημοσύνη βαθιάς εκμάθησης της Watson Natural Language Understanding μπορεί να δημιουργήσει μοντέλα εξαγωγής για εξαγωγή οντοτήτων ή λέξεων-κλειδιών.
Και με εξάσκηση, μπορείτε να δημιουργήσετε μοντέλα που είναι πολύ πιο εξελιγμένα. Όλες οι λειτουργίες του είναι προσβάσιμες μέσω API, αν και απαιτείται εκτενής γνώση κωδικοποίησης.
Λειτουργεί καλά για μεγάλες επιχειρήσεις που απαιτούν να εξετάσουν τεράστια σύνολα δεδομένων και να διαθέτουν εσωτερικούς τεχνικούς πόρους.
Cortical.io
Χρησιμοποιώντας το Semantic Folding, μια έννοια από τη νευρολογία, το Cortical.io παρέχει εξαγωγή κειμένου και λύσεις NLU.
Αυτό γίνεται για να δημιουργηθούν «σημασιολογικά δακτυλικά αποτυπώματα», τα οποία υποδεικνύουν τόσο τη σημασία ενός κειμένου στο σύνολο όσο και με συγκεκριμένους όρους. Προκειμένου να δείξουν τις σχέσεις μεταξύ των ομάδων λέξεων, τα σημασιολογικά δακτυλικά αποτυπώματα απεικονίζουν δεδομένα κειμένου.
Η διαδραστική τεκμηρίωση API του Cortical.io καλύπτει τη λειτουργικότητα καθεμιάς από τις λύσεις ανάλυσης κειμένου και είναι εύκολη η πρόσβαση χρησιμοποιώντας τα Java, Python και Javascript API.
Το εργαλείο Contract Intelligence από το Cortical.io δημιουργήθηκε ειδικά για νομική ανάλυση για να κάνει σημασιολογικές αναζητήσεις, να μετασχηματίσει σαρωμένα έγγραφα και να βοηθήσει και να βελτιώσει με σχολιασμό.
Είναι ιδανικό για επιχειρήσεις που αναζητούν απλά στη χρήση API που δεν χρειάζονται γνώση τεχνητής νοημοσύνης, ιδιαίτερα στον νομικό τομέα.
Monkey Learn
Όλες οι κύριες γλώσσες υπολογιστών υποστηρίζονται από τα API της MonkeyLearn και ρυθμίζουν απλώς μερικές μόνο γραμμές κώδικα για την παραγωγή ενός αρχείου JSON που περιέχει τις εξαγόμενες οντότητες σας. Για εξαγωγείς και αναλυτές κειμένου με προηγούμενη εκπαίδευση, η διεπαφή είναι φιλική προς το χρήστη.
Ή, με λίγα απλά βήματα, μπορείτε να δημιουργήσετε έναν μοναδικό εξολκέα. Για να μειώσετε το χρόνο και να βελτιώσετε την ακρίβεια, προηγμένη επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) με βαθιά μάθηση μηχανής σας δίνει τη δυνατότητα να αξιολογήσετε το κείμενο όπως θα έκανε ένα άτομο.
Επιπλέον, τα API SaaS διασφαλίζουν ότι η δημιουργία συνδέσεων με εργαλεία όπως τα Φύλλα Google, το Excel, το Zapier, το Zendesk και άλλα δεν απαιτεί χρόνια γνώσης στην επιστήμη των υπολογιστών.
Αυτήν τη στιγμή, στο πρόγραμμα περιήγησής σας είναι διαθέσιμο το όνομα εξαγωγής, το εργαλείο εξαγωγής εταιρείας και το εργαλείο εξαγωγής τοποθεσίας. Για πληροφορίες σχετικά με το πώς να δημιουργήσετε το δικό σας, ανατρέξτε στο άρθρο του ιστολογίου αναγνώρισης οντοτήτων με το όνομα.
Είναι ιδανικό για επιχειρήσεις όλων των μεγεθών που ασχολούνται με την τεχνολογία, το λιανικό εμπόριο και το ηλεκτρονικό εμπόριο που χρειάζονται απλά στην εφαρμογή API για διάφορους τύπους εξαγωγής κειμένου και ανάλυσης κειμένου.
Κατανοήστε το Amazon
Προκειμένου να είναι απλή η σύνδεση και η χρήση των προκατασκευασμένων εργαλείων του Amazon Comprehend αμέσως, εκπαιδεύονται σε εκατοντάδες διαφορετικούς τομείς.
Δεν απαιτούνται εσωτερικοί διακομιστές, επειδή πρόκειται για υπηρεσία που παρακολουθείται. Ιδιαίτερα εάν αυτή τη στιγμή χρησιμοποιείτε το cloud της Amazon σε κάποιο επίπεδο, τα API τους ενσωματώνονται εύκολα με προηγούμενες εφαρμογές. Και μόνο με λίγη περισσότερη προπόνηση, μπορεί να αυξηθεί η ακρίβεια εξαγωγής.
Μία από τις πιο αξιόπιστες τεχνικές ανάλυσης κειμένου για τη λήψη δεδομένων από ιατρικά αρχεία και κλινικές δοκιμές είναι το Comprehend's Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), το οποίο μπορεί να εξάγει λεπτομέρειες σχετικά με φάρμακα, καταστάσεις, αποτελέσματα δοκιμών και διαδικασίες.
Κατά τη σύγκριση των δεδομένων ασθενών για την αξιολόγηση και τη λεπτομερή ρύθμιση της διάγνωσης, μπορεί να είναι αρκετά ευεργετική. Η καλύτερη επιλογή για επιχειρήσεις που αναζητούν μια διαχειριζόμενη υπηρεσία με προεκπαιδευμένα εργαλεία.
Αϊλιέν
Προκειμένου να παρέχει εύκολη πρόσβαση σε ισχυρή ανάλυση κειμένου μηχανικής εκμάθησης, η AYLIEN προσφέρει τρία πρόσθετα API σε επτά δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού.
Το News API τους παρέχει αναζήτηση σε πραγματικό χρόνο και εξαγωγή οντοτήτων από δεκάδες χιλιάδες πηγές ειδήσεων από όλο τον κόσμο.
Η εξαγωγή οντοτήτων και πολλές άλλες εργασίες ανάλυσης κειμένου μπορούν να πραγματοποιηθούν χρησιμοποιώντας το API ανάλυσης κειμένου σε έγγραφα, social media πλατφόρμες, έρευνες καταναλωτών και πολλά άλλα.
Τέλος, χρησιμοποιώντας την Πλατφόρμα Ανάλυσης Κειμένου, μπορείτε να δημιουργήσετε τους δικούς σας εξαγωγείς και πιο κατευθείαν στο πρόγραμμα περιήγησής σας (TAP). Λειτουργεί καλά για εταιρείες που πρέπει να ενσωματώσουν γρήγορα σταθερά API.
SpaCy
Το SpaCy είναι ένα πακέτο Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP) της Python που είναι ανοιχτού κώδικα, δωρεάν και έχει έναν τόνο ενσωματωμένων λειτουργιών.
Γίνεται όλο και πιο κοινό για Δεδομένα NLP επεξεργασία και ανάλυση. Τα μη δομημένα δεδομένα κειμένου δημιουργούνται σε τεράστια κλίμακα, επομένως είναι σημαντικό να τα αναλύσουμε και να αντλήσουμε γνώσεις από αυτά.
Για να το πετύχετε αυτό, πρέπει να απεικονίσετε τα γεγονότα με τρόπο που να μπορούν να κατανοήσουν οι υπολογιστές. Μπορείτε να το κάνετε μέσω NLP. Είναι εξαιρετικά γρήγορο, με χρόνο καθυστέρησης μόλις 30 ms, αλλά κυρίως, δεν προορίζεται για χρήση με σελίδες HTTPS.
Αυτή είναι μια ωραία επιλογή για τη σάρωση των δικών σας διακομιστών ή intranet επειδή λειτουργεί τοπικά, αλλά δεν είναι ένα εργαλείο για τη μελέτη ολόκληρου του Διαδικτύου.
Συμπέρασμα
Η αναγνώριση επώνυμης οντότητας (NER) είναι ένα σύστημα που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι επιχειρήσεις για να επισημάνουν σχετικές πληροφορίες σε αιτήματα υποστήριξης πελατών, να βρουν οντότητες που αναφέρονται στα σχόλια πελατών και να εξάγουν γρήγορα σημαντικά δεδομένα όπως στοιχεία επικοινωνίας, τοποθεσίες και ημερομηνίες, μεταξύ άλλων.
Η πιο κοινή προσέγγιση για την αναγνώριση οντοτήτων με όνομα είναι η χρήση API εξαγωγής οντοτήτων (είτε παρέχονται από βιβλιοθήκες ανοιχτού κώδικα είτε από προϊόντα SaaS).
Ωστόσο, η επιλογή της καλύτερης εναλλακτικής θα εξαρτηθεί από τον χρόνο, τα οικονομικά και το σύνολο των δεξιοτήτων σας. Για κάθε είδους επιχείρηση, η εξαγωγή οντοτήτων και οι πιο εξελιγμένες τεχνολογίες ανάλυσης κειμένου μπορούν σαφώς να είναι επωφελείς.
Όταν τα εργαλεία μηχανικής εκμάθησης διδάσκονται σωστά, είναι ακριβή και δεν παραβλέπουν δεδομένα, εξοικονομώντας χρόνο και χρήμα. Μπορείτε να διαμορφώσετε αυτές τις λύσεις ώστε να εκτελούνται συνεχώς και αυτόματα ενσωματώνοντας API.
Απλώς επιλέξτε την πορεία δράσης που είναι η καλύτερη για την εταιρεία σας.
Αφήστε μια απάντηση