સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
જ્યારે પણ આપણે તેને સાંભળીએ કે વાંચીએ ત્યારે વ્યક્તિઓ, સ્થાનો, સ્થાનો, મૂલ્યો અને વધુમાં શબ્દોને ઓળખવાની અને તેનું વર્ગીકરણ કરવાની આપણી પાસે જન્મજાત ક્ષમતા છે. માણસો શબ્દોને ઝડપથી વર્ગીકૃત કરવા, ઓળખવા અને સમજવામાં સક્ષમ છે.
દાખલા તરીકે, જ્યારે તમે "સ્ટીવ જોબ્સ" નામ સાંભળો છો ત્યારે તમે ઑબ્જેક્ટનું વર્ગીકરણ કરી શકો છો અને ઓછામાં ઓછા ત્રણથી ચાર ગુણો સાથે ઝડપથી આવી શકો છો.
- વ્યક્તિ: "સ્ટીવ જોબ્સ"
- સંસ્થા: "એપલ"
- સ્થાન: "કેલિફોર્નિયા"
કમ્પ્યુટરમાં આ જન્મજાત કૌશલ્યનો અભાવ હોવાથી, આપણે તેમને શબ્દો અથવા ટેક્સ્ટને ઓળખવામાં અને તેનું વર્ગીકરણ કરવામાં મદદ કરવી જોઈએ. આ પરિસ્થિતિમાં નેમ્ડ એન્ટિટી રેકગ્નિશન (NER) નો ઉપયોગ થાય છે.
આ લેખમાં, અમે તેના મહત્વ, લાભો, ટોચના NER API અને ઘણું બધું સહિત NER (નામિત એન્ટિટી રેકગ્નિશન) ની વિગતવાર તપાસ કરીશું.
NER (નામિત એન્ટિટી રેકગ્નિશન) શું છે?
નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) એપ્રોચ જેને નામવાળી એન્ટિટી રેકગ્નિશન (NER) તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, જેને કેટલીકવાર એન્ટિટી આઇડેન્ટિફિકેશન અથવા એન્ટિટી એક્સટ્રેક્શન તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તે લખાણમાં નામવાળી એન્ટિટીને આપમેળે ઓળખે છે અને તેમને પૂર્વનિર્ધારિત શ્રેણીઓમાં જૂથબદ્ધ કરે છે.
એન્ટિટીમાં વ્યક્તિઓના નામ, જૂથો, સ્થાનો, તારીખો, રકમ, ડોલરની રકમ, ટકાવારી અને વધુનો સમાવેશ થાય છે. નામવાળી એન્ટિટી રેકગ્નિશન સાથે, તમે તેનો ઉપયોગ ડેટાબેઝ માટે નોંધપાત્ર ડેટા એકત્ર કરવા અથવા દસ્તાવેજ શું છે તે સમજવા માટે મહત્વપૂર્ણ માહિતી કાઢવા માટે કરી શકો છો.
NER એ પાયાનો પથ્થર છે કે જેના પર AI સિસ્ટમ સંબંધિત સિમેન્ટિક્સ અને સેન્ટિમેન્ટ માટે ટેક્સ્ટનું પૃથ્થકરણ કરવા માટે આધાર રાખે છે, ભલે NLP ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ પ્રક્રિયામાં નોંધપાત્ર પ્રગતિનું પ્રતિનિધિત્વ કરતું હોય.
NER નું મહત્વ શું છે?
ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ અભિગમનો પાયો NER છે. ML મોડલ અંગ્રેજી સમજી શકે તે પહેલાં તેને શરૂઆતમાં પૂર્વ-નિર્ધારિત શ્રેણીઓ સાથે લાખો નમૂનાઓ આપવા આવશ્યક છે.
API એ પ્રથમ વખત વાંચતા લખાણોમાં આ ઘટકોને ઓળખવામાં સમય સાથે સુધારે છે. ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ એન્જિનની શક્તિ NER ક્ષમતાની ક્ષમતા અને શક્તિ સાથે વધે છે.
અહીં જોયું તેમ, NER દ્વારા ઘણી ML કામગીરી શરૂ થાય છે.
સિમેન્ટીક શોધ
સિમેન્ટીક સર્ચ હવે ગૂગલ પર ઉપલબ્ધ છે. તમે એક પ્રશ્ન દાખલ કરી શકો છો, અને તે જવાબ સાથે જવાબ આપવા માટે શ્રેષ્ઠ પ્રયાસ કરશે. માહિતી શોધવા માટે, વપરાશકર્તા શોધી રહ્યો છે, એલેક્સા, સિરી, ચેટબોટ્સ અને અન્ય જેવા ડિજિટલ સહાયકો એક પ્રકારની સિમેન્ટીક શોધનો ઉપયોગ કરે છે.
આ કાર્યને હિટ અથવા ચૂકી શકાય છે, પરંતુ તેના માટે ઉપયોગોની સંખ્યા વધી રહી છે, અને તેમની અસરકારકતા ઝડપથી વધી રહી છે.
ડેટા એનાલિટિક્સ
અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટામાંથી વિશ્લેષણ બનાવવા માટે અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરવા માટે આ એક સામાન્ય શબ્દસમૂહ છે. તે સંબંધિત ડેટા શોધવા અને એકત્રિત કરવાની પ્રક્રિયા સાથે આ ડેટાને પ્રદર્શિત કરવાની પદ્ધતિઓને એકીકૃત કરે છે.
આ પરિણામોની સીધી આંકડાકીય સમજૂતી અથવા ડેટાની વિઝ્યુઅલ રજૂઆતનું સ્વરૂપ લઈ શકે છે. કોઈ ચોક્કસ વિષયમાં રુચિ અને જોડાણનું વિશ્લેષણ YouTube દૃશ્યોમાંથી માહિતીનો ઉપયોગ કરીને કરી શકાય છે, જેમાં દર્શકો કોઈ ચોક્કસ વિડિયો પર ક્લિક કરે છે.
ઉત્પાદન કેટલું સારું કરી રહ્યું છે તેનો એકંદર સ્કોર પ્રદાન કરવા માટે ઈ-કોમર્સ સાઇટ્સમાંથી ડેટા સ્ક્રેપિંગનો ઉપયોગ કરીને પ્રોડક્ટના સ્ટાર રેટિંગનું વિશ્લેષણ કરી શકાય છે.
સેન્ટિમેન્ટ એનાલિસિસ
વધુ અન્વેષણ NER, ભાવના વિશ્લેષણ સ્ટાર રેટિંગની માહિતીની ગેરહાજરીમાં પણ સારી અને ખરાબ સમીક્ષાઓ વચ્ચે તફાવત કરી શકે છે.
તે વાકેફ છે કે "ઓવરરેટેડ", "ફિડલી" અને "સ્ટુપિડ" જેવા શબ્દો નકારાત્મક અર્થ ધરાવે છે, જ્યારે "ઉપયોગી," "ઝડપી," અને "સરળ" જેવા શબ્દો છે. કમ્પ્યુટર રમતમાં "સરળ" શબ્દનો નકારાત્મક અર્થઘટન કરી શકાય છે.
અત્યાધુનિક અલ્ગોરિધમ્સ વસ્તુઓ વચ્ચેના સંબંધને પણ ઓળખી શકે છે.
ટેક્સ્ટ ઍનલિટિક્સ
ડેટા એનાલિટીક્સની જેમ જ, ટેક્સ્ટ એનાલિસિસ અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ટેક્સ્ટ સ્ટ્રીંગ્સમાંથી માહિતી મેળવે છે અને મહત્વપૂર્ણ ડેટા પર શૂન્યથી NER નો ઉપયોગ કરે છે.
તેનો ઉપયોગ ઉત્પાદનના ઉલ્લેખો, સરેરાશ કિંમત અથવા ચોક્કસ બ્રાંડનું વર્ણન કરવા માટે ગ્રાહકો વારંવાર ઉપયોગ કરે છે તેવા શબ્દો પર ડેટા કમ્પાઇલ કરવા માટે થઈ શકે છે.
વિડિઓ સામગ્રી વિશ્લેષણ
સૌથી જટિલ સિસ્ટમો તે છે જે ચહેરાની ઓળખ, ઑડિઓ વિશ્લેષણ અને ચિત્ર ઓળખનો ઉપયોગ કરીને વિડિઓ માહિતીમાંથી ડેટા કાઢે છે.
વિડિઓ સામગ્રી વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરીને, તમે YouTube "અનબોક્સિંગ" વિડિઓઝ, ટ્વિચ ગેમ પ્રદર્શન, રીલ્સ પર તમારી ઑડિઓ સામગ્રીના લિપ સિંક અને વધુ શોધી શકો છો.
ઓનલાઈન વિડિયો સામગ્રીનું પ્રમાણ વધવાથી લોકો તમારા ઉત્પાદન અથવા સેવા સાથે કેવી રીતે જોડાય છે તે વિશેની મહત્વપૂર્ણ માહિતી ગુમ થવાથી બચવા માટે, NER-આધારિત વિડિયો સામગ્રી વિશ્લેષણ માટે ઝડપી અને વધુ સંશોધનાત્મક તકનીકો આવશ્યક છે.
NER ની વાસ્તવિક દુનિયાની એપ્લિકેશન
નેમ્ડ એન્ટિટી રેકગ્નિશન (NER) ટેક્સ્ટમાં આવશ્યક પાસાઓને ઓળખે છે જેમ કે લોકોના નામ, સ્થાનો, બ્રાન્ડ્સ, નાણાકીય મૂલ્યો અને વધુ.
ટેક્સ્ટમાં મુખ્ય એકમોને એક્સટ્રેક્ટ કરવાથી અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને સૉર્ટ કરવામાં અને નોંધપાત્ર માહિતી શોધવામાં મદદ મળે છે, જે મોટા ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરતી વખતે મહત્વપૂર્ણ છે.
નામવાળી એન્ટિટી ઓળખના કેટલાક રસપ્રદ વાસ્તવિક-વિશ્વ ઉદાહરણો અહીં છે:
ગ્રાહક પ્રતિસાદનું વિશ્લેષણ
ઓનલાઈન સમીક્ષાઓ એ ગ્રાહક પ્રતિસાદનો ઉત્તમ સ્ત્રોત છે કારણ કે તે તમને ગ્રાહકોને તમારા સામાન વિશે શું ગમે છે અને નફરત કરે છે તેમજ તમારી કંપનીના કયા ક્ષેત્રોમાં સુધારો કરવાની જરૂર છે તે વિશે વિગતવાર માહિતી પ્રદાન કરી શકે છે.
આ તમામ ક્લાયન્ટ ઇનપુટ NER સિસ્ટમ્સનો ઉપયોગ કરીને ગોઠવી શકાય છે, જે પુનરાવર્તિત સમસ્યાઓને પણ ઓળખી શકે છે.
દાખલા તરીકે, બિનતરફેણકારી ગ્રાહક સમીક્ષાઓમાં વારંવાર ટાંકવામાં આવતા સ્થાનોને ઓળખવા માટે NER નો ઉપયોગ કરીને, તમે ચોક્કસ ઓફિસ શાખા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાનું નક્કી કરી શકો છો.
સામગ્રી માટે ભલામણ
જ્યારે તમે ત્યાં કોઈ આઇટમ વાંચો છો ત્યારે BBC અને CNN જેવી વેબસાઇટ્સ પર તમે વાંચી રહ્યાં છો તેની સાથે જોડાયેલા લેખોની સૂચિ મળી શકે છે.
આ વેબસાઇટ્સ વધારાની વેબસાઇટ્સ માટે ભલામણો કરે છે જે એનઇઆરનો ઉપયોગ કરીને તમે વાંચી રહ્યાં છો તે સામગ્રીમાંથી તેઓએ જે એન્ટિટીઓ મેળવી છે તે વિશેની માહિતી પ્રદાન કરે છે.
કસ્ટમર સપોર્ટમાં ટિકિટ ગોઠવો
જો તમે ગ્રાહકો તરફથી સપોર્ટ ટિકિટની સંખ્યામાં વધારો કરવાનું મેનેજ કરી રહ્યાં હોવ તો તમે ક્લાયંટની વિનંતીઓનો વધુ ઝડપથી જવાબ આપવા માટે નામવાળી એન્ટિટી રેકગ્નિશન અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરી શકો છો.
તમારા પૈસા બચાવવા, ગ્રાહકની ખુશી વધારવા અને રિઝોલ્યુશન રેટ વધારવા માટે ગ્રાહકોની ફરિયાદો અને પૂછપરછનું વર્ગીકરણ કરવા જેવા સમય-વપરાશકર્તા ગ્રાહક સંભાળના કાર્યોને સ્વચાલિત કરો.
એન્ટિટી એક્સટ્રેક્શનનો ઉપયોગ સંબંધિત ડેટા કાઢવા માટે પણ થઈ શકે છે, જેમ કે ઉત્પાદનના નામ અથવા સીરીયલ નંબર, તે મુદ્દાને ઉકેલવા માટે યોગ્ય એજન્ટ અથવા ટીમને ટિકિટો મોકલવાનું સરળ બનાવવા માટે.
શોધ અલ્ગોરિધમ
શું તમે ક્યારેય પ્રશ્ન કર્યો છે કે કેવી રીતે લાખો માહિતીના ટુકડાવાળી વેબસાઇટ્સ તમારી શોધને અનુરૂપ પરિણામો ઉત્પન્ન કરી શકે છે? વેબસાઇટ વિકિપીડિયાનો વિચાર કરો.
વિકિપીડિયા પૂર્વવ્યાખ્યાયિત એન્ટિટીઓ ધરાવતું પૃષ્ઠ દર્શાવે છે કે જ્યારે તમે "નોકરી" માટે શોધ કરો ત્યારે શોધ શબ્દ સંબંધિત હોઈ શકે છે તેના બદલે તેમાં "નોકરી" શબ્દ સાથેના બધા લેખો પરત કરવાને બદલે.
આમ, વિકિપીડિયા લેખની એક લિંક ઓફર કરે છે જે "વ્યવસાય" ને વ્યાખ્યાયિત કરે છે, જોબ્સ નામના લોકો માટેનો વિભાગ અને ફિલ્મો જેવા મીડિયા માટેનો બીજો વિસ્તાર, વિડિઓ ગેમ્સ, અને મનોરંજનના અન્ય સ્વરૂપો જ્યાં "નોકરી" શબ્દ દેખાય છે.
તમે શોધ શબ્દ ધરાવતાં સ્થાનો માટે અન્ય સેગમેન્ટ પણ જોશો.
બાયોડેટાની કાળજી લેવી
આદર્શ અરજદારની શોધમાં, ભરતી કરનારાઓ તેમના દિવસનો નોંધપાત્ર ભાગ રિઝ્યુમ્સની સમીક્ષા કરવામાં વિતાવે છે. દરેક રેઝ્યૂમેમાં સમાન માહિતી હોય છે, પરંતુ તે બધી અલગ રીતે પ્રસ્તુત અને ગોઠવવામાં આવે છે, જે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાનું એક વિશિષ્ટ ઉદાહરણ છે.
વ્યક્તિગત ડેટા (જેમ કે નામ, સરનામું, ફોન નંબર, જન્મ તારીખ અને ઈમેઈલ) અને તેમના શિક્ષણ અને અનુભવ (જેમ કે પ્રમાણપત્રો, ડિગ્રી જેવી) સહિતની માહિતી સહિત એન્ટિટી એક્સટ્રેક્ટર્સનો ઉપયોગ કરતી ટીમોની ભરતી કરીને ઉમેદવારો વિશેની સૌથી વધુ સુસંગત માહિતી ઝડપથી મેળવી શકાય છે. , કંપનીના નામ, કુશળતા, વગેરે).
ઇ કોમર્સ
તેમના ઉત્પાદન શોધ અલ્ગોરિધમના સંદર્ભમાં, સેંકડો અથવા હજારો માલસામાન ધરાવતા ઓનલાઈન રિટેલર્સને NER નો લાભ થશે.
NER વિના, "બ્લેક લેધર બૂટ" માટે શોધ પરિણામો આપશે જેમાં ચામડા અને ફૂટવેર બંનેનો સમાવેશ થાય છે જે કાળા ન હતા. જો એમ હોય તો, ઈ-કોમર્સ વેબસાઈટ્સ ક્લાયન્ટ ગુમાવવાનું જોખમ લે છે.
Iઅમારા કિસ્સામાં, NER શોધ શબ્દને ચામડાના બૂટ માટે ઉત્પાદન પ્રકાર તરીકે અને કાળો રંગ તરીકે વર્ગીકૃત કરશે.
શ્રેષ્ઠ એન્ટિટી એક્સટ્રેક્શન API
ગૂગલ ક્લાઉડ એનએલપી
પહેલેથી જ પ્રશિક્ષિત સાધનો માટે, Google Cloud NLP તેના નેચરલ લેંગ્વેજ API પ્રદાન કરે છે. અથવા, જો તમે તમારા ટૂલ્સને તમારા ઉદ્યોગની પરિભાષા પર શિક્ષિત કરવા માંગતા હોવ તો ઑટોએમએલ નેચરલ લેંગ્વેજ API ઘણા પ્રકારના ટેક્સ્ટ એક્સટ્રેક્શન અને વિશ્લેષણ માટે સ્વીકાર્ય છે.
APIs Gmail, Google શીટ્સ અને અન્ય Google એપ્લિકેશન્સ સાથે સરળતાથી ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે, પરંતુ તૃતીય-પક્ષ પ્રોગ્રામ્સ સાથે તેનો ઉપયોગ કરવા માટે વધુ જટિલ કોડની જરૂર પડી શકે છે.
મેનેજ્ડ સેવાઓ અને API તરીકે Google એપ્લિકેશન્સ અને ક્લાઉડ સ્ટોરેજને કનેક્ટ કરવાનો આદર્શ વ્યવસાય વિકલ્પ છે.
આઈબીએમ વાટ્સન
IBM Watson એ બહુ-ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ છે જે અવિશ્વસનીય રીતે ઝડપથી કાર્ય કરે છે અને પ્રી-બિલ્ટ ક્ષમતાઓ પૂરી પાડે છે, જેમ કે સ્પીચ-ટુ-ટેક્સ્ટ, જે અદ્ભુત સોફ્ટવેર છે જે રેકોર્ડ કરેલા ઑડિયો અને ફોન કૉલ્સનું ઑટોમૅટિક રીતે વિશ્લેષણ કરી શકે છે.
CSV ડેટાના ઉપયોગ સાથે, વોટસન નેચરલ લેંગ્વેજ અન્ડરસ્ટેન્ડિંગનું ડીપ લર્નિંગ AI એન્ટિટી અથવા કીવર્ડ્સ કાઢવા માટે એક્સટ્રક્શન મોડલ બનાવી શકે છે.
અને પ્રેક્ટિસ સાથે, તમે મોડેલો બનાવી શકો છો જે વધુ આધુનિક છે. તેની તમામ કાર્યક્ષમતા API દ્વારા સુલભ છે, જો કે વ્યાપક કોડિંગ જ્ઞાનની જરૂર છે.
તે મોટા વ્યવસાયો માટે સારી રીતે કામ કરે છે જેને વિશાળ ડેટાસેટ્સની તપાસ કરવાની જરૂર હોય છે અને તેમાં આંતરિક તકનીકી સંસાધનો હોય છે.
કોર્ટિકલ.io
સિમેન્ટીક ફોલ્ડિંગનો ઉપયોગ કરીને, ન્યુરોલોજીની ધારણા, Cortical.io ટેક્સ્ટ એક્સટ્રેક્શન અને NLU સોલ્યુશન્સ પ્રદાન કરે છે.
આ "સિમેન્ટીક ફિંગરપ્રિન્ટ્સ" જનરેટ કરવા માટે કરવામાં આવે છે, જે તેના સંપૂર્ણ અને ચોક્કસ શબ્દોમાં ટેક્સ્ટનો અર્થ બંને સૂચવે છે. શબ્દ ક્લસ્ટરો વચ્ચેના સંબંધોને દર્શાવવા માટે, સિમેન્ટીક ફિંગરપ્રિન્ટ્સ ટેક્સ્ટ ડેટાનું નિરૂપણ કરે છે.
Cortical.io નું ઇન્ટરેક્ટિવ API દસ્તાવેજીકરણ દરેક ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણ ઉકેલોની કાર્યક્ષમતાને આવરી લે છે, અને Java, Python અને Javascript API નો ઉપયોગ કરીને તેને ઍક્સેસ કરવું સરળ છે.
Cortical.io તરફથી કોન્ટ્રાક્ટ ઇન્ટેલિજન્સ ટૂલ ખાસ કરીને સિમેન્ટીક શોધ કરવા, સ્કેન કરેલા દસ્તાવેજોનું રૂપાંતર કરવા અને ટીકા સાથે મદદ કરવા અને વધારવા માટે કાયદાકીય વિશ્લેષણ માટે બનાવવામાં આવ્યું હતું.
તે એવા વ્યવસાયો માટે આદર્શ છે જેઓ સરળ-થી-ઉપયોગ API શોધી રહ્યાં છે જેને AI જ્ઞાનની જરૂર નથી, ખાસ કરીને કાનૂની ક્ષેત્રમાં.
વાનર શીખો
તમામ મુખ્ય કોમ્પ્યુટર ભાષાઓ મંકીલર્નના API દ્વારા સમર્થિત છે અને તમારી એક્સટ્રેક્ટેડ એન્ટિટી ધરાવતી JSON ફાઇલ બનાવવા માટે કોડની માત્ર થોડીક લીટીઓ સેટ કરે છે. અગાઉની તાલીમ સાથે એક્સટ્રેક્ટર્સ અને ટેક્સ્ટ વિશ્લેષકો માટે, ઇન્ટરફેસ વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ છે.
અથવા, માત્ર થોડા સરળ પગલાઓમાં, તમે એક અનન્ય ચીપિયો બનાવી શકો છો. સમય ઘટાડવા અને ચોકસાઈ સુધારવા માટે, ડીપ સાથે એડવાન્સ નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP). મશીન શિક્ષણ તમને કોઈ વ્યક્તિની જેમ ટેક્સ્ટનું મૂલ્યાંકન કરવા સક્ષમ બનાવે છે.
વધુમાં, SaaS API એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk અને અન્ય જેવા સાધનો સાથે કનેક્શન સેટ કરવા માટે કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનના વર્ષોના જ્ઞાનની જરૂર નથી.
હાલમાં તમારા બ્રાઉઝરમાં ઉપલબ્ધ નામ ચીપિયો, કંપની ચીપિયો અને સ્થાન ચીપિયો છે. તમારું પોતાનું કેવી રીતે બનાવવું તેની માહિતી માટે, નામવાળી એન્ટિટી ઓળખ બ્લોગ લેખ જુઓ.
તે ટેક્નોલોજી, રિટેલ અને ઈ-કોમર્સ સાથે સંકળાયેલા તમામ કદના વ્યવસાયો માટે આદર્શ છે કે જેને વિવિધ પ્રકારના ટેક્સ્ટ એક્સટ્રેક્શન અને ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણ માટે સરળ-થી-અમલીકરણ APIsની જરૂર હોય છે.
એમેઝોન સમજૂતી
એમેઝોન કોમ્પ્રીહેન્ડના પ્રી-બિલ્ટ ટૂલ્સને તરત જ પ્લગ ઇન કરવા અને તેનો ઉપયોગ કરવાનું સરળ બનાવવા માટે, તેમને સેંકડો વિવિધ ક્ષેત્રોમાં તાલીમ આપવામાં આવે છે.
કોઈ ઇન-હાઉસ સર્વરની જરૂર નથી કારણ કે આ એક મોનિટર કરેલ સેવા છે. ખાસ કરીને જો તમે હાલમાં એમેઝોનના ક્લાઉડનો અમુક સ્તરે ઉપયોગ કરો છો, તો તેમના API એ પહેલાથી અસ્તિત્વમાં રહેલી એપ્સ સાથે સરળતાથી એકીકૃત થઈ જાય છે. અને માત્ર થોડી વધુ તાલીમ સાથે, નિષ્કર્ષણ ચોકસાઈ વધારી શકાય છે.
મેડિકલ રેકોર્ડ્સ અને ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સમાંથી ડેટા મેળવવા માટે સૌથી વધુ ભરોસાપાત્ર ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણ તકનીકોમાંની એક કોમ્પ્રીહેન્ડ્સ મેડિકલ નેમ્ડ એન્ટિટી એન્ડ રિલેશનશિપ એક્સટ્રેક્શન (NERE) છે, જે દવાઓ, શરતો, પરીક્ષણ પરિણામો અને પ્રક્રિયાઓની વિગતો મેળવી શકે છે.
જ્યારે દર્દીના ડેટાને આકારણી અને ફાઇન-ટ્યુન નિદાન માટે સરખાવવામાં આવે છે, ત્યારે તે ખૂબ ફાયદાકારક બની શકે છે. પૂર્વ પ્રશિક્ષિત સાધનો સાથે વ્યવસ્થાપિત સેવા મેળવવા માંગતા વ્યવસાયો માટે શ્રેષ્ઠ વિકલ્પ.
આયલીન
મજબુત મશીન લર્નિંગ ટેક્સ્ટ એનાલિસિસની સરળ ઍક્સેસ પ્રદાન કરવા માટે, AYLIEN સાત લોકપ્રિય પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓમાં ત્રણ API પ્લગ-ઇન્સ ઑફર કરે છે.
તેમનું ન્યૂઝ API સમગ્ર વિશ્વમાંથી હજારો સમાચાર સ્ત્રોતોમાંથી વાસ્તવિક સમયની શોધ અને એન્ટિટી એક્સટ્રેક્શન પ્રદાન કરે છે.
દસ્તાવેજો પર ટેક્સ્ટ એનાલિસિસ API નો ઉપયોગ કરીને એન્ટિટી નિષ્કર્ષણ અને અન્ય ઘણા ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણ કાર્યો હાથ ધરવામાં આવી શકે છે, સામાજિક મીડિયા પ્લેટફોર્મ્સ, ગ્રાહક સર્વેક્ષણો અને વધુ.
છેલ્લે, ટેક્સ્ટ એનાલિસિસ પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ કરીને, તમે તમારા બ્રાઉઝર (TAP)માં તમારા પોતાના એક્સ્ટ્રેક્ટર્સ અને વધુ સીધા બનાવી શકો છો. તે કંપનીઓ માટે સારી રીતે કામ કરે છે જેમને પ્રાથમિક રીતે નિશ્ચિત API ને ઝડપથી સંકલિત કરવાની જરૂર છે.
સ્પાસી
SpaCy એ પાયથોન નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) પેકેજ છે જે ઓપન સોર્સ, ફ્રી છે અને તેમાં ઘણી બધી બિલ્ટ-ઇન સુવિધાઓ છે.
તે માટે વધુ ને વધુ સામાન્ય બની રહ્યું છે NLP ડેટા પ્રક્રિયા અને વિશ્લેષણ. અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ટેક્સ્ચ્યુઅલ ડેટા એક વિશાળ સ્કેલ પર બનાવવામાં આવે છે, તેથી તેનું વિશ્લેષણ કરવું અને તેમાંથી આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા તે નિર્ણાયક છે.
તે પરિપૂર્ણ કરવા માટે, તમારે તથ્યોને એવી રીતે રજૂ કરવા જોઈએ કે કોમ્પ્યુટર સમજી શકે. તમે NLP દ્વારા તે કરી શકો છો. તે અત્યંત ઝડપી છે, માત્ર 30ms ના વિરામ સમય સાથે, પરંતુ વિવેચનાત્મક રીતે, તે HTTPS પૃષ્ઠો સાથે ઉપયોગ માટે બનાવાયેલ નથી.
તમારા પોતાના સર્વર અથવા ઇન્ટ્રાનેટને સ્કેન કરવા માટે આ એક સરસ વિકલ્પ છે કારણ કે તે સ્થાનિક રીતે કાર્ય કરે છે, પરંતુ તે સમગ્ર ઇન્ટરનેટનો અભ્યાસ કરવા માટેનું સાધન નથી.
ઉપસંહાર
નેમ્ડ એન્ટિટી રેકગ્નિશન (NER) એ એક એવી સિસ્ટમ છે જેનો ઉપયોગ વ્યવસાયો ગ્રાહક સપોર્ટ વિનંતીઓમાં સંબંધિત માહિતીને લેબલ કરવા, ગ્રાહક પ્રતિસાદમાં સંદર્ભિત એન્ટિટી શોધવા અને અન્ય વસ્તુઓની સાથે સંપર્ક વિગતો, સ્થાનો અને તારીખો જેવા નિર્ણાયક ડેટાને ઝડપથી બહાર કાઢવા માટે કરી શકે છે.
એન્ટિટી રેકગ્નિશન નામ આપવાનો સૌથી સામાન્ય અભિગમ એન્ટિટી એક્સટ્રેક્શન API નો ઉપયોગ કરીને છે (પછી ભલે તે ઓપન-સોર્સ લાઇબ્રેરીઓ દ્વારા અથવા SaaS ઉત્પાદનો દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવે).
જો કે, શ્રેષ્ઠ વિકલ્પ પસંદ કરવો એ તમારા સમય, નાણાં અને કૌશલ્ય સમૂહ પર આધાર રાખશે. કોઈપણ પ્રકારના વ્યવસાય માટે, એન્ટિટી નિષ્કર્ષણ અને વધુ અત્યાધુનિક ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણ તકનીકો સ્પષ્ટપણે ફાયદાકારક હોઈ શકે છે.
જ્યારે મશીન લર્નિંગ ટૂલ્સ યોગ્ય રીતે શીખવવામાં આવે છે, ત્યારે તે સચોટ હોય છે અને કોઈપણ ડેટાને અવગણતા નથી, જેનાથી તમારો સમય અને પૈસા બચે છે. તમે API ને એકીકૃત કરીને સતત અને આપમેળે ચલાવવા માટે આ ઉકેલોને ગોઠવી શકો છો.
ફક્ત તમારી કંપની માટે શ્રેષ્ઠ હોય તે ક્રિયાનો કોર્સ પસંદ કરો.
એક જવાબ છોડો