ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ಪದಗಳನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು, ಸ್ಥಳಗಳು, ಸ್ಥಳಗಳು, ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು ನಾವು ಕೇಳಿದಾಗ ಅಥವಾ ಓದಿದಾಗ ಅವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಸಹಜ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಮನುಷ್ಯರು ಪದಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು, ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸಲು ಸಮರ್ಥರಾಗಿದ್ದಾರೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು "ಸ್ಟೀವ್ ಜಾಬ್ಸ್" ಎಂಬ ಹೆಸರನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ ನೀವು ವಸ್ತುವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಮೂರರಿಂದ ನಾಲ್ಕು ಗುಣಗಳೊಂದಿಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬರಬಹುದು.
- ವ್ಯಕ್ತಿ: "ಸ್ಟೀವ್ ಜಾಬ್ಸ್"
- ಸಂಸ್ಥೆ: "ಆಪಲ್"
- ಸ್ಥಳ: "ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ"
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಈ ಸಹಜ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಕಾರಣ, ಪದಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ನಾವು ಅವರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬೇಕು. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (NER) ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಅದರ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ, ಪ್ರಯೋಜನಗಳು, ಉನ್ನತ NER API ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ NER (ಹೆಸರಿನ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ) ಅನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
NER (ಹೆಸರಿನ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ) ಎಂದರೇನು?
ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (NLP) ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (NER) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಘಟಕಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಹೆಸರುಗಳು, ಗುಂಪುಗಳು, ಸ್ಥಳಗಳು, ದಿನಾಂಕಗಳು, ಮೊತ್ತಗಳು, ಡಾಲರ್ ಮೊತ್ತಗಳು, ಶೇಕಡಾವಾರುಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಾಗಿ ಮಹತ್ವದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಏನೆಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ನೀವು ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
NER ಎನ್ನುವುದು ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ NLP ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಸಾಪೇಕ್ಷ ಶಬ್ದಾರ್ಥ ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಾಗಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ.
NER ನ ಮಹತ್ವವೇನು?
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನದ ಅಡಿಪಾಯವು NER ಆಗಿದೆ. ML ಮಾದರಿಯು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೀಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
API ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಓದುತ್ತಿರುವ ಪಠ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. NER ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಂಜಿನ್ನ ಶಕ್ತಿಯು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.
ಇಲ್ಲಿ ನೋಡಿದಂತೆ, ಹಲವಾರು ML ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು NER ನಿಂದ ಪ್ರಚೋದಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ.
ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಹುಡುಕಾಟ
Google ನಲ್ಲಿ ಈಗ ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಹುಡುಕಾಟ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ನೀವು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನಮೂದಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಉತ್ತರದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಅದು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು, ಬಳಕೆದಾರರು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಅಲೆಕ್ಸಾ, ಸಿರಿ, ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಹಾಯಕರು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಈ ಕಾರ್ಯವು ಹಿಟ್ ಆಗಬಹುದು ಅಥವಾ ಮಿಸ್ ಆಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದರ ಬಳಕೆಯ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವು ವೇಗವಾಗಿ ಏರುತ್ತಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್
ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಿಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ನುಡಿಗಟ್ಟು ಇದು. ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಇದು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನೇರವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿವರಣೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾದ ದೃಶ್ಯ ನಿರೂಪಣೆಯ ರೂಪವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ವೀಕ್ಷಕರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಸೇರಿದಂತೆ, YouTube ವೀಕ್ಷಣೆಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯದ ಆಸಕ್ತಿ ಮತ್ತು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
ಉತ್ಪನ್ನವು ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಒಟ್ಟಾರೆ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸೈಟ್ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ಪನ್ನದ ಸ್ಟಾರ್ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
NER ಅನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸ್ಟಾರ್ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಒಳ್ಳೆಯ ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ವಿಮರ್ಶೆಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
"ಓವರ್ರೇಟೆಡ್," "ಫಿಡ್ಲಿ" ಮತ್ತು "ಸ್ಟುಪಿಡ್" ನಂತಹ ಪದಗಳು ಋಣಾತ್ಮಕ ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದರೆ "ಉಪಯುಕ್ತ," "ತ್ವರಿತ" ಮತ್ತು "ಸುಲಭ" ನಂತಹ ಪದಗಳು ಋಣಾತ್ಮಕ ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಟದಲ್ಲಿ "ಸುಲಭ" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದು.
ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ವಸ್ತುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸಹ ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತೆಯೇ, ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯ ತಂತಿಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾವನ್ನು ಶೂನ್ಯಗೊಳಿಸಲು NER ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಉತ್ಪನ್ನದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ಸರಾಸರಿ ಬೆಲೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬ್ರಾಂಡ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುವ ನಿಯಮಗಳ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ವೀಡಿಯೊ ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಆಡಿಯೊ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವೀಡಿಯೊ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು.
ವೀಡಿಯೊ ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನೀವು YouTube "ಅನ್ಬಾಕ್ಸಿಂಗ್" ವೀಡಿಯೊಗಳು, ಟ್ವಿಚ್ ಆಟದ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳು, ರೀಲ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಆಡಿಯೊ ವಸ್ತುವಿನ ಲಿಪ್ ಸಿಂಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು.
ಆನ್ಲೈನ್ ವೀಡಿಯೋ ವಸ್ತುಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಜನರು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಸೇವೆಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, NER-ಆಧಾರಿತ ವೀಡಿಯೊ ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸೃಜನಶೀಲ ತಂತ್ರಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
NER ನ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (NER) ಜನರ ಹೆಸರುಗಳು, ಸ್ಥಳಗಳು, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗಳು, ವಿತ್ತೀಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿನ ಅಗತ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕೆಲವು ಆಕರ್ಷಕ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು
ಆನ್ಲೈನ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಅದ್ಭುತ ಮೂಲವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಗ್ರಾಹಕರು ನಿಮ್ಮ ಸರಕುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗ್ರಾಹಕರು ಏನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ದ್ವೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ ಯಾವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿಮಗೆ ಒದಗಿಸಬಹುದು.
ಈ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು NER ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಇದು ಮರುಕಳಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರತಿಕೂಲವಾದ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು NER ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಚೇರಿ ಶಾಖೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು.
ವಿಷಯಕ್ಕಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು
ನೀವು ಓದುತ್ತಿರುವ ಲೇಖನಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ಲೇಖನಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀವು ಅಲ್ಲಿ ಐಟಂ ಅನ್ನು ಓದಿದಾಗ BBC ಮತ್ತು CNN ನಂತಹ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು.
ಈ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳಿಗೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳು NER ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀವು ಓದುತ್ತಿರುವ ವಿಷಯದಿಂದ ಅವರು ಹೊರತೆಗೆದ ಘಟಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲದಲ್ಲಿ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಿ
ನೀವು ಗ್ರಾಹಕರಿಂದ ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಕ್ಲೈಂಟ್ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು.
ನಿಮ್ಮ ಹಣವನ್ನು ಉಳಿಸಲು, ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂತೋಷವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ದರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರ ದೂರುಗಳು ಮತ್ತು ವಿಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವಂತಹ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಗ್ರಾಹಕ ಆರೈಕೆ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ.
ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರುಗಳು ಅಥವಾ ಸರಣಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಂತಹ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು, ಆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸರಿಯಾದ ಏಜೆಂಟ್ ಅಥವಾ ತಂಡಕ್ಕೆ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು.
ಹುಡುಕಾಟ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
ಲಕ್ಷಾಂತರ ಮಾಹಿತಿಯ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳು ನಿಮ್ಮ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನೀಡಬಹುದು ಎಂದು ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದ್ದೀರಾ? ವಿಕಿಪೀಡಿಯಾ ವೆಬ್ಸೈಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ವಿಕಿಪೀಡಿಯಾವು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪುಟವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ನೀವು "ಉದ್ಯೋಗ" ಗಾಗಿ ಹುಡುಕಿದಾಗ ಹುಡುಕಾಟ ಪದವು ಸಂಬಂಧಿಸಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ಲೇಖನಗಳನ್ನು "ಉದ್ಯೋಗಗಳು" ಎಂಬ ಪದದೊಂದಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವ ಬದಲು.
ಹೀಗಾಗಿ, ವಿಕಿಪೀಡಿಯಾವು "ಉದ್ಯೋಗ"ವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಲೇಖನಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಉದ್ಯೋಗಗಳ ಹೆಸರಿನ ಜನರಿಗೆ ಒಂದು ವಿಭಾಗ ಮತ್ತು ಚಲನಚಿತ್ರಗಳಂತಹ ಮಾಧ್ಯಮಕ್ಕಾಗಿ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರದೇಶ, ವಿಡಿಯೋ ಆಟಗಳು, ಮತ್ತು "ಉದ್ಯೋಗಗಳು" ಎಂಬ ಪದವು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಇತರ ರೀತಿಯ ಮನರಂಜನೆ.
ಹುಡುಕಾಟ ಪದವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಥಳಗಳಿಗಾಗಿ ನೀವು ಇನ್ನೊಂದು ವಿಭಾಗವನ್ನು ಸಹ ನೋಡುತ್ತೀರಿ.
ರೆಸ್ಯೂಮ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಆದರ್ಶ ಅರ್ಜಿದಾರರ ಹುಡುಕಾಟದಲ್ಲಿ, ನೇಮಕಾತಿದಾರರು ತಮ್ಮ ದಿನದ ಗಮನಾರ್ಹ ಭಾಗವನ್ನು ಪುನರಾರಂಭವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತಿ ರೆಸ್ಯೂಮೆಯು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಆದರೆ ಅವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ (ಹೆಸರು, ವಿಳಾಸ, ಫೋನ್ ಸಂಖ್ಯೆ, ಜನ್ಮ ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಇಮೇಲ್) ಮತ್ತು ಅವರ ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಅನುಭವದ (ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಗಳು, ಪದವಿಯಂತಹ) ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವವರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ತಂಡಗಳ ಮೂಲಕ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಕುರಿತು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. , ಕಂಪನಿಯ ಹೆಸರುಗಳು, ಕೌಶಲ್ಯಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ).
E- ಕಾಮರ್ಸ್
ಅವರ ಉತ್ಪನ್ನ ಹುಡುಕಾಟ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ನೂರಾರು ಅಥವಾ ಸಾವಿರಾರು ಸರಕುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆನ್ಲೈನ್ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು NER ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ.
NER ಇಲ್ಲದೆ, "ಕಪ್ಪು ಚರ್ಮದ ಬೂಟುಗಳು" ಗಾಗಿ ಹುಡುಕಾಟವು ಕಪ್ಪು ಅಲ್ಲದ ಚರ್ಮ ಮತ್ತು ಪಾದರಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಹಾಗಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಪಾಯವಿದೆ.
Iನಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, NER ಹುಡುಕಾಟ ಪದವನ್ನು ಚರ್ಮದ ಬೂಟುಗಳಿಗೆ ಉತ್ಪನ್ನ ಪ್ರಕಾರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಕಪ್ಪು ಬಣ್ಣವನ್ನು ಬಣ್ಣವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ API ಗಳು
Google ಮೇಘ NLP
ಈಗಾಗಲೇ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಪರಿಕರಗಳಿಗಾಗಿ, Google Cloud NLP ಅದರ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ API ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅಥವಾ, ಆಟೋಎಂಎಲ್ ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ API ನಿಮ್ಮ ಉದ್ಯಮದ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಶಿಕ್ಷಣ ನೀಡಲು ಬಯಸಿದರೆ ಹಲವು ರೀತಿಯ ಪಠ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
API ಗಳು Gmail, Google ಶೀಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ Google ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕೋಡ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
Google ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು API ಗಳಂತೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಆದರ್ಶ ವ್ಯಾಪಾರ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಐಬಿಎಂ ವ್ಯಾಟ್ಸನ್
IBM ವ್ಯಾಟ್ಸನ್ ಬಹು-ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿಯಿಂದ ಪಠ್ಯದಂತಹ ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿದ ಆಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಫೋನ್ ಕರೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಅದ್ಭುತ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಆಗಿದೆ.
CSV ಡೇಟಾದ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ವ್ಯಾಟ್ಸನ್ ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಅಂಡರ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ನ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ AI ಘಟಕಗಳು ಅಥವಾ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಇದರ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು API ಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು, ಆದಾಗ್ಯೂ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಅಗಾಧವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದೊಡ್ಡ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
Cortical.io
ನರವಿಜ್ಞಾನದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾದ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಫೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, Cortical.io ಪಠ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು NLU ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
"ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್ಗಳನ್ನು" ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಇದನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಪಠ್ಯದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಅದರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪದ ಸಮೂಹಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್ಗಳು ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.
Cortical.io ನ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ API ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪರಿಹಾರಗಳ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು Java, Python ಮತ್ತು Javascript API ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಇದು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
Cortical.io ನಿಂದ ಕಾಂಟ್ರಾಕ್ಟ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಟೂಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾನೂನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು, ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವರ್ಧಿಸಲು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಾನೂನು ವಲಯದಲ್ಲಿ AI ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಸರಳ-ಬಳಕೆಯ API ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಮಂಕಿ ಕಲಿಯಿರಿ
ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಭಾಷೆಗಳು MonkeyLearn ನ API ಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಬೇರ್ಪಡಿಸಿದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ JSON ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಕೇವಲ ಕೆಲವು ಸಾಲುಗಳ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ, ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿಯಾಗಿದೆ.
ಅಥವಾ, ಕೆಲವೇ ಸರಳ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ, ನೀವು ಅನನ್ಯ ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಆಳವಾದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP). ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯಂತೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, SaaS APIಗಳು Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk ಮತ್ತು ಇತರ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ವರ್ಷಗಳ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಸ್ತುತ ನಿಮ್ಮ ಬ್ರೌಸರ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಸರು ತೆಗೆಯುವ ಸಾಧನ, ಕಂಪನಿಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಾಧನ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳ ತೆಗೆಯುವ ಸಾಧನಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ. ನಿಮ್ಮದೇ ಆದದನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಬ್ಲಾಗ್ ಲೇಖನವನ್ನು ನೋಡಿ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಮತ್ತು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಗಾತ್ರದ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಪಠ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಸರಳವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು API ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಅಮೆಜಾನ್ ಕಾಂಪ್ರೆಹೆಂಡ್
ಅಮೆಜಾನ್ ಕಾಂಪ್ರೆಹೆಂಡ್ನ ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಪ್ಲಗ್ ಇನ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸರಳವಾಗಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, ಅವರು ನೂರಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತಾರೆ.
ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಸೇವೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಆಂತರಿಕ ಸರ್ವರ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೀವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಕೆಲವು ಹಂತಗಳಿಗೆ Amazon ನ ಕ್ಲೌಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅವರ API ಗಳು ಹಿಂದೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ತರಬೇತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಕಾಂಪ್ರೆಹೆಂಡ್ನ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಹೆಸರಿನ ಘಟಕ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ (NERE), ಇದು ಔಷಧಿಗಳು, ಷರತ್ತುಗಳು, ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ವಿವರಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು.
ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಸೇವೆಯನ್ನು ಬಯಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಅಯ್ಲಿಯನ್
ದೃಢವಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸುಲಭ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, AYLIEN ಏಳು ಜನಪ್ರಿಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಮೂರು API ಪ್ಲಗ್-ಇನ್ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಅವರ ಸುದ್ದಿ API ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ಹತ್ತಾರು ಸುದ್ದಿ ಮೂಲಗಳಿಂದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ API ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಇತರ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಬಹುದು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ವೇದಿಕೆಗಳು, ಗ್ರಾಹಕ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಬ್ರೌಸರ್ನಲ್ಲಿ (TAP) ನೇರವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಸ್ಥಿರ API ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ಪಾಸಿ
SpaCy ಎಂಬುದು ಪೈಥಾನ್ ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (NLP) ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ, ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಒಂದು ಟನ್ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗುತ್ತಿದೆ NLP ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದರಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಅದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಗ್ರಹಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಬೇಕು. ನೀವು NLP ಮೂಲಕ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಅತ್ಯಂತ ತ್ವರಿತವಾಗಿದೆ, ಕೇವಲ 30ms ನ ವಿಳಂಬದ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ, ಆದರೆ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ, ಇದು HTTPS ಪುಟಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಕೆಗೆ ಉದ್ದೇಶಿಸಿಲ್ಲ.
ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸರ್ವರ್ಗಳು ಅಥವಾ ಇಂಟ್ರಾನೆಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲು ಇದು ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಅನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ಸಾಧನವಲ್ಲ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (NER) ಎನ್ನುವುದು ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ವಿನಂತಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು, ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ವಿವರಗಳು, ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ದಿನಾಂಕಗಳಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲು ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಬಳಸಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ.
ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಹೆಸರಿಸಲ್ಪಡುವ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ API ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು (ಅವುಗಳನ್ನು ತೆರೆದ ಮೂಲ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಅಥವಾ SaaS ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ).
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಉತ್ತಮ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು ನಿಮ್ಮ ಸಮಯ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ, ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಲಿಸಿದಾಗ, ಅವು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ನಿಮ್ಮ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಹಣವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. API ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರನ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ಈ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾದ ಕ್ರಮವನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ