სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
ჩვენ გვაქვს თანდაყოლილი უნარი ამოვიცნოთ და დავახარისხოთ სიტყვები ინდივიდებად, ადგილებად, ადგილებად, ღირებულებებად და სხვა, როცა მათ გვესმის ან წავიკითხავთ. ადამიანებს შეუძლიათ სიტყვების კატეგორიზაცია, ამოცნობა და გაგება სწრაფად.
მაგალითად, შეგიძლიათ დაალაგოთ ობიექტი და სწრაფად გამოავლინოთ მინიმუმ სამი-ოთხი თვისება, როდესაც გაიგონებთ სახელს "სტივ ჯობსი".
- პიროვნება: "სტივ ჯობსი"
- ორგანიზაცია: "Apple"
- ადგილმდებარეობა: "კალიფორნია"
ვინაიდან კომპიუტერებს აკლიათ ეს თანდაყოლილი უნარი, ჩვენ უნდა დავეხმაროთ მათ სიტყვების ან ტექსტის ამოცნობაში და მის კლასიფიკაციაში. დასახელებული ერთეულის ამოცნობა (NER) გამოიყენება ამ სიტუაციაში.
ამ სტატიაში ჩვენ დეტალურად განვიხილავთ NER-ს (Named Entity Recognition) მის მნიშვნელობას, უპირატესობებს, საუკეთესო NER API-ებს და ბევრ სხვას.
რა არის NER (დასახელებული ერთეულის ამოცნობა)?
ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) მიდგომა, რომელიც ცნობილია როგორც დასახელებული ერთეულის ამოცნობა (NER), ზოგჯერ ცნობილია როგორც ერთეულის იდენტიფიკაცია ან ერთეულის ამოღება, ავტომატურად ამოიცნობს დასახელებულ ერთეულებს ტექსტში და აჯგუფებს მათ წინასწარ განსაზღვრულ კატეგორიებად.
ერთეულები მოიცავს ინდივიდების სახელებს, ჯგუფებს, ადგილებს, თარიღებს, თანხებს, დოლარს, პროცენტებს და სხვა. დასახელებული ერთეულის ამოცნობით, თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ იგი მონაცემთა ბაზისთვის მნიშვნელოვანი მონაცემების შესაგროვებლად, ან სასიცოცხლო ინფორმაციის მოსაპოვებლად, რათა გაიგოთ, თუ რას წარმოადგენს დოკუმენტი.
NER არის ქვაკუთხედი, რომელზედაც დამოკიდებულია AI სისტემა, რათა გააანალიზოს ტექსტი ფარდობითი სემანტიკისა და სენტიმენტისთვის, მაშინაც კი, თუ NLP წარმოადგენს მნიშვნელოვან წინსვლას ტექსტის ანალიტიკის პროცესში.
რა მნიშვნელობა აქვს NER-ს?
ტექსტის ანალიტიკის მიდგომის საფუძველია NER. ML მოდელს თავდაპირველად უნდა მიეცეს მილიონობით ნიმუში წინასწარ განსაზღვრული კატეგორიებით, სანამ ინგლისურს გაიგებს.
API დროთა განმავლობაში აუმჯობესებს ამ კომპონენტების ამოცნობას ტექსტებში, რომლებსაც პირველად კითხულობს. ტექსტის ანალიტიკის ძრავის სიმძლავრე იზრდება NER შესაძლებლობების კომპეტენციასა და ძალასთან ერთად.
როგორც აქ ჩანს, რამდენიმე ML ოპერაცია გამოწვეულია NER-ით.
სემანტიკური ძებნა
სემანტიკური ძიება უკვე ხელმისაწვდომია Google-ში. თქვენ შეგიძლიათ შეიყვანოთ შეკითხვა და ის მაქსიმალურად ეცდება პასუხის გაცემას. ინფორმაციის მოსაძებნად, მომხმარებელი ეძებს, ციფრული ასისტენტები, როგორიცაა Alexa, Siri, chatbots და სხვები, იყენებენ სემანტიკური ძიების ტიპს.
ეს ფუნქცია შეიძლება მოხვდეს ან გამოტოვოთ, მაგრამ მისი გამოყენების მზარდი რაოდენობაა და მათი ეფექტურობა სწრაფად იზრდება.
მონაცემთა ანალიტიკა
ეს არის ზოგადი ფრაზა ალგორითმების გამოყენებისთვის არასტრუქტურირებული მონაცემებიდან ანალიზის შესაქმნელად. იგი აერთიანებს ამ მონაცემების ჩვენების მეთოდებს შესაბამისი მონაცემების მოძიებისა და შეგროვების პროცესთან.
ეს შეიძლება იყოს შედეგების პირდაპირი სტატისტიკური ახსნის ან მონაცემების ვიზუალური წარმოდგენის სახით. გარკვეული თემისადმი ინტერესისა და ჩართულობის ანალიზი შეიძლება გაკეთდეს YouTube-ის ნახვებიდან მიღებული ინფორმაციის გამოყენებით, მათ შორის, როდესაც მნახველები დააწკაპუნებენ კონკრეტულ ვიდეოზე.
პროდუქტის ვარსკვლავების რეიტინგები შეიძლება გაანალიზდეს ელექტრონული კომერციის საიტებიდან მონაცემების შეგროვების გამოყენებით, რათა უზრუნველყოს მთლიანი ქულა, თუ რამდენად კარგად მუშაობს პროდუქტი.
განწყობის ანალიზი
NER-ის შემდგომი შესწავლა, განწყობის ანალიზი შეუძლია განასხვავოს კარგი და ცუდი მიმოხილვები ვარსკვლავური რეიტინგებიდან ინფორმაციის არარსებობის შემთხვევაშიც კი.
მან იცის, რომ ტერმინებს, როგორიცაა „გადაჭარბებული“, „მოაზრე“ და „სულელი“ აქვს უარყოფითი კონოტაციები, ხოლო ტერმინებს, როგორიცაა „სასარგებლო“, „სწრაფი“ და „ადვილი“. სიტყვა "მარტივი" შეიძლება უარყოფითად იქნას განმარტებული კომპიუტერულ თამაშში.
დახვეწილ ალგორითმებს ასევე შეუძლიათ ამოიცნონ საგნებს შორის ურთიერთობა.
ტექსტის ანალიტიკა
მონაცემთა ანალიტიკის მსგავსად, ტექსტის ანალიზი ამოიღებს ინფორმაციას არასტრუქტურირებული ტექსტური სტრიქონებიდან და იყენებს NER-ს მნიშვნელოვანი მონაცემების გასაქრობად.
ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას პროდუქტის აღნიშვნების, საშუალო ფასის ან ტერმინების შესახებ მონაცემების შესადგენად, რომლებსაც მომხმარებლები ყველაზე ხშირად იყენებენ გარკვეული ბრენდის აღსაწერად.
ვიდეო შინაარსის ანალიზი
ყველაზე რთული სისტემებია ისეთები, რომლებიც ამოიღებენ მონაცემებს ვიდეო ინფორმაციისგან სახის ამოცნობის, აუდიო ანალიზისა და სურათის ამოცნობის გამოყენებით.
ვიდეო კონტენტის ანალიზის გამოყენებით შეგიძლიათ იხილოთ YouTube-ის „მოხსნის“ ვიდეოები, Twitch თამაშის დემონსტრაციები, თქვენი აუდიო მასალის ტუჩის სინქრონიზაცია Reels-ზე და სხვა.
იმისათვის, რომ არ გამოგრჩეთ მნიშვნელოვანი ინფორმაცია იმის შესახებ, თუ როგორ უკავშირდებიან ადამიანები თქვენს პროდუქტს ან სერვისს ონლაინ ვიდეო მასალის მოცულობის ზრდასთან ერთად, აუცილებელია NER-ზე დაფუძნებული ვიდეო შინაარსის ანალიზის უფრო სწრაფი და გამომგონებელი ტექნიკა.
NER-ის რეალურ სამყაროში აპლიკაცია
დასახელებული ერთეულის ამოცნობა (NER) განსაზღვრავს ტექსტში არსებით ასპექტებს, როგორიცაა ადამიანების სახელები, ადგილები, ბრენდები, ფულადი ღირებულებები და სხვა.
ტექსტის ძირითადი ერთეულების ამოღება ხელს უწყობს არასტრუქტურირებული მონაცემების დახარისხებას და მნიშვნელოვანი ინფორმაციის აღმოჩენას, რაც გადამწყვეტია მონაცემთა დიდ ნაკრებებთან მუშაობისას.
აქ მოცემულია დასახელებული ერთეულის ამოცნობის რამდენიმე მომხიბლავი რეალური მაგალითი:
მომხმარებელთა უკუკავშირის ანალიზი
ონლაინ მიმოხილვები მომხმარებელთა გამოხმაურების ფანტასტიკური წყაროა, რადგან მათ შეუძლიათ მოგაწოდოთ დეტალური ინფორმაცია იმის შესახებ, თუ რა მოსწონთ და სძულთ მომხმარებლებს თქვენი საქონლის შესახებ, ასევე თქვენი კომპანიის რა სფეროების გაუმჯობესებაა საჭირო.
კლიენტის მთელი ამ შეყვანის ორგანიზება შესაძლებელია NER სისტემების გამოყენებით, რომელსაც ასევე შეუძლია განმეორებითი პრობლემების იდენტიფიცირება.
მაგალითად, NER-ის გამოყენებით ადგილების იდენტიფიცირებისთვის, რომლებიც ხშირად მოხსენიებულია მომხმარებელთა არახელსაყრელ მიმოხილვებში, შეგიძლიათ გადაწყვიტოთ კონცენტრირება მოახდინოთ ოფისის გარკვეულ ფილიალზე.
რეკომენდაცია შინაარსისთვის
სტატიების სია, რომლებიც დაკავშირებულია სტატიასთან, რომელსაც კითხულობთ, შეგიძლიათ იხილოთ ისეთ ვებსაიტებზე, როგორიცაა BBC და CNN, როდესაც იქ კითხულობთ სტატიას.
ეს ვებსაიტები აძლევენ რეკომენდაციებს დამატებით ვებსაიტებზე, რომლებიც გვთავაზობენ ინფორმაციას იმ ერთეულების შესახებ, რომლებიც მათ ამოიღეს NER-ის გამოყენებით თქვენ მიერ კითხულ კონტენტიდან.
ბილეთების ორგანიზება მომხმარებელთა მხარდაჭერაში
თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ დასახელებული ერთეულების ამოცნობის ალგორითმები კლიენტის მოთხოვნებზე უფრო სწრაფად საპასუხოდ, თუ თქვენ მართავთ კლიენტების მხარდაჭერის ბილეთების რაოდენობის ზრდას.
მომხმარებელთა მოვლის შრომატევადი სამუშაოების ავტომატიზაცია, როგორიცაა მომხმარებელთა საჩივრებისა და მოთხოვნების კლასიფიკაცია, რათა დაზოგოთ ფული, გაზარდოთ მომხმარებელთა ბედნიერება და გაზარდოთ რეზოლუციის მაჩვენებლები.
ერთეულის მოპოვება ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას შესაბამისი მონაცემების ამოსაღებად, როგორიცაა პროდუქტის სახელები ან სერიული ნომრები, რათა გამარტივდეს ბილეთების მარშრუტი სწორ აგენტთან ან გუნდთან ამ პრობლემის გადასაჭრელად.
ძიების ალგორითმი
ოდესმე გისვამთ კითხვას, როგორ შეუძლიათ მილიონობით ინფორმაციის მქონე ვებსაიტებმა თქვენი ძიების შესაბამისი შედეგების მიღება? განვიხილოთ ვებ-გვერდი ვიკიპედია.
ვიკიპედია აჩვენებს გვერდს, რომელიც შეიცავს წინასწარ განსაზღვრულ ერთეულებს, რომლებსაც საძიებო ტერმინი შეიძლება ეხებოდეს „სამუშაოების“ ძიებისას, ნაცვლად იმისა, რომ ყველა სტატია დააბრუნოს სიტყვით „სამუშაო“.
ამგვარად, ვიკიპედია გთავაზობთ სტატიის ბმულს, რომელიც განსაზღვრავს „ოკუპაციას“, განყოფილებას ადამიანებისთვის, სახელად ჯობსი, და სხვა სფეროს მედიისთვის, როგორიცაა ფილმები, ვიდეო თამაშები, და გართობის სხვა ფორმები, სადაც ჩნდება ტერმინი „სამუშაოები“.
თქვენ ასევე ნახავთ სხვა სეგმენტს მდებარეობისთვის, რომელიც შეიცავს საძიებო სიტყვას.
რეზიუმეებზე ზრუნვა
იდეალური განმცხადებლის ძიებაში რეკრუტერები დღის მნიშვნელოვან ნაწილს ატარებენ რეზიუმეების განხილვაში. ყველა რეზიუმეს აქვს ერთი და იგივე ინფორმაცია, მაგრამ ისინი ყველა განსხვავებულად არის წარმოდგენილი და ორგანიზებული, რაც არასტრუქტურირებული მონაცემების ტიპიური მაგალითია.
კანდიდატების შესახებ ყველაზე აქტუალური ინფორმაციის სწრაფად მოპოვება შესაძლებელია გუნდების დაქირავების საშუალებით, რომლებიც იყენებენ ერთეულების ექსტრაქტორებს, მათ შორის პერსონალურ მონაცემებს (როგორიცაა სახელი, მისამართი, ტელეფონის ნომერი, დაბადების თარიღი და ელექტრონული ფოსტა) და ინფორმაცია მათი განათლებისა და გამოცდილების შესახებ (როგორიცაა სერთიფიკატები, ხარისხი. , კომპანიის სახელები, უნარები და ა.შ.).
ელექტრონული კომერცია
რაც შეეხება მათი პროდუქტის ძიების ალგორითმს, ონლაინ საცალო მოვაჭრეები ასობით ან ათასობით საქონლით ისარგებლებენ NER-ით.
NER-ის გარეშე, „შავი ტყავის ჩექმების“ ძიება დააბრუნებს შედეგებს, რომლებიც მოიცავდა როგორც ტყავს, ასევე ფეხსაცმელს, რომელიც არ იყო შავი. თუ ასეა, ელექტრონული კომერციის ვებსაიტები კლიენტების დაკარგვის რისკის ქვეშ არიან.
Iჩვენს შემთხვევაში, NER საძიებო სიტყვას კატეგორიზაციას უწევს ტყავის ჩექმების პროდუქტის ტიპს და შავ ფერს.
საუკეთესო Entity Extraction API-ები
Google Cloud NLP
უკვე გაწვრთნილი ხელსაწყოებისთვის, Google Cloud NLP უზრუნველყოფს თავის ბუნებრივი ენის API-ს. ან, AutoML Natural Language API ადაპტირებადია მრავალი სახის ტექსტის მოპოვებისა და ანალიზისთვის, თუ გსურთ თქვენი ინსტრუმენტების განათლება თქვენი ინდუსტრიის ტერმინოლოგიაზე.
API-ები ადვილად ურთიერთობენ Gmail-თან, Google Sheets-თან და Google-ის სხვა აპებთან, მაგრამ მათ გამოყენებას მესამე მხარის პროგრამებთან შეიძლება უფრო რთული კოდი დასჭირდეს.
იდეალური ბიზნეს ვარიანტია Google აპლიკაციებისა და Cloud Storage-ის, როგორც მართული სერვისების და API-ების დაკავშირება.
IBM Watson
IBM Watson არის მრავალ ღრუბლოვანი პლატფორმა, რომელიც წარმოუდგენლად სწრაფად მუშაობს და უზრუნველყოფს წინასწარ ჩაშენებულ შესაძლებლობებს, როგორიცაა მეტყველება ტექსტში, რომელიც საოცარი პროგრამაა, რომელსაც შეუძლია ავტომატურად აანალიზოს ჩაწერილი აუდიო და სატელეფონო ზარები.
CSV მონაცემების გამოყენებით Watson Natural Language Understanding-ის ღრმა სწავლის AI-ს შეუძლია შექმნას მოპოვების მოდელები ერთეულების ან საკვანძო სიტყვების ამოსაღებად.
და პრაქტიკით, თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ მოდელები, რომლებიც ბევრად უფრო დახვეწილია. მისი ყველა ფუნქციონალობა ხელმისაწვდომია API-ების საშუალებით, თუმცა საჭიროა კოდირების ვრცელი ცოდნა.
ის კარგად მუშაობს მსხვილი ბიზნესებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ მონაცემთა უზარმაზარი ნაკრების შემოწმებას და აქვთ შიდა ტექნიკური რესურსები.
Cortical.io
გამოყენებით Semantic Folding, ცნება ნევროლოგიიდან, Cortical.io გთავაზობთ ტექსტის ამოღებას და NLU გადაწყვეტილებებს.
ეს კეთდება "სემანტიკური თითის ანაბეჭდების" შესაქმნელად, რაც მიუთითებს ტექსტის მნიშვნელობაზე მთლიანობაში და კონკრეტულ ტერმინებში. სიტყვების კლასტერებს შორის ურთიერთობების დემონსტრირების მიზნით, სემანტიკური თითის ანაბეჭდები ასახავს ტექსტურ მონაცემებს.
Cortical.io-ს ინტერაქტიული API დოკუმენტაცია მოიცავს ტექსტის ანალიზის თითოეული გადაწყვეტის ფუნქციონირებას და მარტივია წვდომა Java, Python და Javascript API-ების გამოყენებით.
Contract Intelligence ინსტრუმენტი Cortical.io-დან შეიქმნა სპეციალურად იურიდიული ანალიზისთვის სემანტიკური ძიების ჩასატარებლად, სკანირებული დოკუმენტების გარდაქმნისა და ანოტაციით დასახმარებლად და გასაუმჯობესებლად.
ის იდეალურია ბიზნესებისთვის, რომლებიც ეძებენ მარტივ გამოსაყენებელ API-ებს, რომლებსაც არ სჭირდებათ AI ცოდნა, განსაკუთრებით იურიდიულ სექტორში.
მაიმუნი ისწავლე
კომპიუტერის ყველა ძირითადი ენა მხარდაჭერილია MonkeyLearn-ის API-ებით და დაყენებულია მხოლოდ რამდენიმე სტრიქონის კოდის შესაქმნელად JSON ფაილი, რომელიც შეიცავს თქვენს ამოღებულ ერთეულებს. ექსტრაქტორებისთვის და ტექსტის ანალიტიკოსებისთვის წინასწარი ტრენინგით, ინტერფეისი მოსახერხებელია მომხმარებლისთვის.
ან, მხოლოდ რამდენიმე მარტივი ნაბიჯით, შეგიძლიათ შექმნათ უნიკალური ექსტრაქტორი. დროის შესამცირებლად და სიზუსტის გასაუმჯობესებლად, ბუნებრივი ენის გაფართოებული დამუშავება (NLP) ღრმა მანქანა სწავლის საშუალებას გაძლევთ შეაფასოთ ტექსტი ისე, როგორც ამას ადამიანი გააკეთებს.
გარდა ამისა, SaaS API-ები უზრუნველყოფენ, რომ კავშირების დაყენება ისეთ ინსტრუმენტებთან, როგორიცაა Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk და სხვა, არ საჭიროებს კომპიუტერული მეცნიერების მრავალწლიან ცოდნას.
ამჟამად თქვენს ბრაუზერში ხელმისაწვდომია სახელების ექსტრაქტორი, კომპანიის ექსტრაქტორი და მდებარეობის ამომყვანი. ინფორმაციისთვის, თუ როგორ უნდა შექმნათ თქვენი საკუთარი, იხილეთ დასახელებული ერთეულის ამოცნობის ბლოგის სტატია.
ის იდეალურია ყველა ზომის ბიზნესისთვის, რომელიც ჩართულია ტექნოლოგიაში, საცალო ვაჭრობასა და ელექტრონულ კომერციაში, რომლებსაც სჭირდებათ მარტივი განსახორციელებელი API-ები სხვადასხვა ტიპის ტექსტის მოპოვებისა და ტექსტის ანალიზისთვის.
Amazon Comprehend
იმისათვის, რომ გამარტივდეს Amazon Comprehend-ის წინასწარ ჩაშენებული ხელსაწყოების დაუყოვნებლივ შეერთება და გამოყენება, ისინი ასობით სხვადასხვა სფეროში ივარჯიშებენ.
შიდა სერვერები არ არის საჭირო, რადგან ეს არის მონიტორინგის სერვისი. განსაკუთრებით თუ ამჟამად იყენებთ Amazon-ის ღრუბელს გარკვეულ დონეზე, მათი API ადვილად ინტეგრირდება ადრე არსებულ აპებთან. და მხოლოდ ცოტა მეტი ვარჯიშით, ამოღების სიზუსტე შეიძლება გაიზარდოს.
ერთ-ერთი ყველაზე საიმედო ტექსტის ანალიზის ტექნიკა სამედიცინო ჩანაწერებიდან და კლინიკური კვლევებიდან მონაცემების მისაღებად არის Comprehend's Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), რომელსაც შეუძლია დეტალების ამოღება მედიკამენტების, პირობების, ტესტის შედეგებისა და პროცედურების შესახებ.
პაციენტის მონაცემების შედარებისას დიაგნოზის შესაფასებლად და დაზუსტებით, შეიძლება საკმაოდ მომგებიანი იყოს. საუკეთესო ვარიანტი ბიზნესისთვის, რომელიც ეძებს მართულ სერვისს წინასწარ მომზადებული ხელსაწყოებით.
ეილიენი
მანქანური სწავლების ტექსტის მძლავრ ანალიზზე მარტივი წვდომის უზრუნველსაყოფად, AYLIEN გთავაზობთ სამ API დანამატს შვიდ პოპულარულ პროგრამირების ენაზე.
მათი News API უზრუნველყოფს რეალურ დროში ძიებას და ერთეულების მოპოვებას ათიათასობით ახალი ამბების წყაროდან მთელი მსოფლიოდან.
ერთეულის ამოღება და ტექსტის ანალიზის რამდენიმე სხვა დავალება შეიძლება განხორციელდეს დოკუმენტებზე ტექსტის ანალიზის API-ს გამოყენებით, სოციალური მედია პლატფორმები, მომხმარებელთა გამოკითხვები და სხვა.
და ბოლოს, ტექსტის ანალიზის პლატფორმის გამოყენებით, შეგიძლიათ შექმნათ თქვენი საკუთარი ექსტრაქტორები და უფრო სწორი თქვენს ბრაუზერში (TAP). ის კარგად მუშაობს იმ კომპანიებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ უპირველეს ყოვლისა ფიქსირებული API-ების სწრაფად ინტეგრირება.
SpaCy
SpaCy არის Python Natural Language Processing (NLP) პაკეტი, რომელიც არის ღია კოდის, უფასო და აქვს უამრავი ჩაშენებული ფუნქცია.
სულ უფრო და უფრო ხშირია ამისთვის NLP მონაცემები დამუშავება და ანალიზი. არასტრუქტურირებული ტექსტური მონაცემები იქმნება უზარმაზარი მასშტაბით, ამდენად, გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს მათ გაანალიზებას და მისგან იდეების გამოტანას.
ამის მისაღწევად, თქვენ უნდა წარმოაჩინოთ ფაქტები ისე, რომ კომპიუტერებმა გაიგონ. ამის გაკეთება შეგიძლიათ NLP-ის საშუალებით. ის ძალზე სწრაფია, მხოლოდ 30 ms-იანი შეფერხებით, მაგრამ კრიტიკულად არ არის განკუთვნილი HTTPS გვერდების გამოსაყენებლად.
ეს კარგი ვარიანტია საკუთარი სერვერების ან ინტრანეტის სკანირებისთვის, რადგან ის მუშაობს ადგილობრივად, მაგრამ ეს არ არის ინსტრუმენტი მთელი ინტერნეტის შესასწავლად.
დასკვნა
დასახელებული ერთეულის ამოცნობა (NER) არის სისტემა, რომელიც ბიზნესს შეუძლია გამოიყენოს შესაბამისი ინფორმაციის მარკირება მომხმარებელთა მხარდაჭერის მოთხოვნებში, მოიძიოს ერთეულები, რომლებიც მითითებულია მომხმარებელთა გამოხმაურებაში და სწრაფად ამოიღოს მნიშვნელოვანი მონაცემები, როგორიცაა საკონტაქტო ინფორმაცია, მდებარეობა და თარიღები, სხვა საკითხებთან ერთად.
ერთეულების აღიარების დასახელების ყველაზე გავრცელებული მიდგომა არის ერთეულის მოპოვების API-ების გამოყენება (მიუხედავად იმისა, იქნება ისინი მოწოდებული ღია კოდის ბიბლიოთეკებით თუ SaaS პროდუქტებით).
თუმცა, საუკეთესო ალტერნატივის არჩევა დამოკიდებულია თქვენს დროს, ფინანსებსა და უნარებზე. ნებისმიერი სახის ბიზნესისთვის, ერთეულის მოპოვება და ტექსტის ანალიზის უფრო დახვეწილი ტექნოლოგიები აშკარად მომგებიანია.
როდესაც მანქანათმცოდნეობის ხელსაწყოები სწორად ისწავლება, ისინი ზუსტია და არ უგულებელყოფენ მონაცემებს, რაც დაზოგავს თქვენს დროსა და ფულს. თქვენ შეგიძლიათ დააკონფიგურიროთ ეს გადაწყვეტილებები მუდმივად და ავტომატურად გასაშვებად API-ების ინტეგრირებით.
უბრალოდ აირჩიეთ მოქმედების გზა, რომელიც საუკეთესოა თქვენი კომპანიისთვის.
დატოვე პასუხი