ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ພວກເຮົາມີຄວາມສາມາດໃນການຮັບຮູ້ແລະຈັດປະເພດຄໍາສັບຕ່າງໆເປັນບຸກຄົນ, ສະຖານທີ່, ສະຖານທີ່, ຄຸນຄ່າ, ແລະອື່ນໆອີກທຸກຄັ້ງທີ່ພວກເຮົາໄດ້ຍິນຫຼືອ່ານມັນ. ມະນຸດສາມາດຈັດປະເພດ, ກໍານົດ, ແລະເຂົ້າໃຈຄໍາສັບຕ່າງໆໄດ້ໄວ.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ທ່ານສາມາດຈັດປະເພດວັດຖຸໃດຫນຶ່ງແລະໄວຂຶ້ນຢ່າງຫນ້ອຍສາມຫາສີ່ຄຸນນະພາບໃນເວລາທີ່ທ່ານໄດ້ຍິນຊື່ "Steve Jobs,"
- ບຸກຄົນ: "Steve Jobs"
- ອົງການຈັດຕັ້ງ: "Apple"
- ສະຖານທີ່: "ຄາລິຟໍເນຍ"
ເນື່ອງຈາກຄອມພິວເຕີຂາດທັກສະຈາກທໍາມະຊາດນີ້, ພວກເຮົາຕ້ອງຊ່ວຍພວກເຂົາໃນການຮັບຮູ້ຄໍາສັບຕ່າງໆຫຼືຂໍ້ຄວາມແລະຈັດປະເພດມັນ. ການຮັບຮູ້ນິຕິບຸກຄົນທີ່ມີຊື່ (NER) ຖືກໃຊ້ໃນສະຖານະການນີ້.
ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະກວດສອບ NER (Named Entity Recognition) ໂດຍລະອຽດ, ລວມທັງຄວາມສໍາຄັນ, ຜົນປະໂຫຍດຂອງມັນ, NER APIs ເທິງ, ແລະອື່ນໆອີກ.
NER (Nameed Entity Recognition) ແມ່ນຫຍັງ?
ວິທີການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ທີ່ເອີ້ນວ່າການຮັບຮູ້ຫນ່ວຍງານທີ່ມີຊື່ (NER), ບາງຄັ້ງເອີ້ນວ່າການກໍານົດຕົວຕົນຫຼືການສະກັດເອົານິຕິບຸກຄົນ, ຈະຮັບຮູ້ຫນ່ວຍງານທີ່ມີຊື່ໂດຍອັດຕະໂນມັດໃນຂໍ້ຄວາມແລະຈັດກຸ່ມເຂົ້າໄປໃນປະເພດທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນ.
ຫນ່ວຍງານປະກອບມີຊື່ຂອງບຸກຄົນ, ກຸ່ມ, ສະຖານທີ່, ວັນທີ, ຈໍານວນ, ຈໍານວນເງິນໂດລາ, ເປີເຊັນ, ແລະອື່ນໆ. ດ້ວຍການຮັບຮູ້ນິຕິບຸກຄົນທີ່ມີຊື່, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ມັນເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບຖານຂໍ້ມູນຫຼືສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນເພື່ອເຂົ້າໃຈວ່າເອກະສານແມ່ນຫຍັງ.
NER ແມ່ນພື້ນຖານທີ່ລະບົບ AI ຂຶ້ນກັບເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ຄວາມສໍາລັບຄວາມຫມາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະຄວາມຮູ້ສຶກ, ເຖິງແມ່ນວ່າ NLP ເປັນຕົວແທນຂອງຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນໃນຂະບວນການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ.
ຄວາມສໍາຄັນຂອງ NER ແມ່ນຫຍັງ?
ພື້ນຖານຂອງວິທີການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມແມ່ນ NER. ແບບຈຳລອງ ML ໃນເບື້ອງຕົ້ນຈະຕ້ອງໄດ້ໃຫ້ຕົວຢ່າງຫຼາຍລ້ານຕົວຢ່າງທີ່ມີໝວດໝູ່ທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າ ກ່ອນທີ່ມັນຈະເຂົ້າໃຈພາສາອັງກິດໄດ້.
API ປັບປຸງຕາມເວລາໃນການຮັບຮູ້ອົງປະກອບເຫຼົ່ານີ້ຢູ່ໃນບົດເລື່ອງທີ່ມັນຖືກອ່ານເປັນຄັ້ງທໍາອິດ. ພະລັງງານຂອງເຄື່ອງຈັກການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມເພີ່ມຂຶ້ນດ້ວຍຄວາມສາມາດແລະຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງ NER.
ດັ່ງທີ່ເຫັນຢູ່ນີ້, ການດໍາເນີນງານ ML ຫຼາຍໆຄັ້ງຖືກກະຕຸ້ນໂດຍ NER.
ການຄົ້ນຫາແບບ semantic
ການຄົ້ນຫາແບບ semantic ແມ່ນມີຢູ່ໃນ Google ແລ້ວ. ທ່ານສາມາດໃສ່ຄໍາຖາມໄດ້, ແລະມັນຈະພະຍາຍາມສຸດຄວາມສາມາດຂອງຕົນເພື່ອຕອບສະຫນອງຄໍາຕອບ. ເພື່ອຊອກຫາຂໍ້ມູນ, ຜູ້ໃຊ້ກໍາລັງຊອກຫາ, ຜູ້ຊ່ວຍດິຈິຕອນເຊັ່ນ Alexa, Siri, chatbots, ແລະອື່ນໆໃຊ້ປະເພດຂອງການຄົ້ນຫາແບບ semantic.
ຟັງຊັນນີ້ສາມາດຖືກຕີຫຼືພາດ, ແຕ່ມີຈໍານວນການນໍາໃຊ້ທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນສໍາລັບມັນ, ແລະປະສິດທິຜົນຂອງພວກມັນແມ່ນເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາ.
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
ນີ້ແມ່ນປະໂຫຍກທົ່ວໄປສໍາລັບການນໍາໃຊ້ algorithms ເພື່ອສ້າງການວິເຄາະຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ. ມັນປະສົມປະສານວິທີການສະແດງຂໍ້ມູນນີ້ກັບຂະບວນການຊອກຫາແລະເກັບກໍາຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
ນີ້ອາດຈະໃຊ້ຮູບແບບຂອງຄໍາອະທິບາຍທາງສະຖິຕິທີ່ກົງໄປກົງມາຂອງຜົນໄດ້ຮັບຫຼືການສະແດງພາບຂອງຂໍ້ມູນ. ການວິເຄາະຄວາມສົນໃຈແລະການມີສ່ວນຮ່ວມກັບຫົວຂໍ້ໃດຫນຶ່ງສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກການເບິ່ງ YouTube, ລວມທັງເວລາທີ່ຜູ້ຊົມຄລິກໃສ່ວິດີໂອສະເພາະ.
ການຈັດອັນດັບດາວຂອງຜະລິດຕະພັນສາມາດຖືກວິເຄາະໂດຍໃຊ້ການຂູດຂໍ້ມູນຈາກເວັບໄຊທ໌ອີຄອມເມີຊເພື່ອໃຫ້ຄະແນນລວມຂອງຜະລິດຕະພັນດີເທົ່າໃດ.
ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ
ສຳຫຼວດ NER ຕື່ມອີກ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ ສາມາດຈໍາແນກລະຫວ່າງການທົບທວນຄືນທີ່ດີແລະບໍ່ດີເຖິງແມ່ນວ່າໃນເວລາທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ມູນຈາກການຈັດອັນດັບດາວ.
ມັນເປັນການຮັບຮູ້ວ່າຄໍາສັບຕ່າງໆເຊັ່ນ: "overrated," "fiddly," ແລະ "stupid" ມີຄວາມໝາຍລົບ, ໃນຂະນະທີ່ຄໍາສັບຄ້າຍຄື "ເປັນປະໂຫຍດ," "ໄວ," ແລະ "ງ່າຍ" ເຮັດ. ຄໍາວ່າ "ງ່າຍ" ສາມາດຖືກຕີຄວາມຫມາຍໃນທາງລົບໃນເກມຄອມພິວເຕີ.
ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຊັບຊ້ອນຍັງສາມາດຮັບຮູ້ຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງສິ່ງຕ່າງໆ.
ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ
ຄ້າຍຄືກັນກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມສະກັດຂໍ້ມູນຈາກສະຕຣິງຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງແລະໃຊ້ NER ເພື່ອສູນຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນ.
ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອລວບລວມຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການກ່າວເຖິງຂອງຜະລິດຕະພັນ, ລາຄາສະເລ່ຍ, ຫຼືຂໍ້ກໍານົດທີ່ລູກຄ້າໃຊ້ເລື້ອຍໆເພື່ອອະທິບາຍຍີ່ຫໍ້ທີ່ແນ່ນອນ.
ການວິເຄາະເນື້ອຫາວິດີໂອ
ລະບົບທີ່ສັບສົນທີ່ສຸດແມ່ນຜູ້ທີ່ສະກັດຂໍ້ມູນຈາກຂໍ້ມູນວິດີໂອໂດຍໃຊ້ການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ, ການວິເຄາະສຽງແລະການຮັບຮູ້ຮູບພາບ.
ການນໍາໃຊ້ວິເຄາະເນື້ອຫາວິດີໂອ, ທ່ານສາມາດຊອກຫາ YouTube "unboxing" ວິດີໂອ, ການສາທິດເກມ Twitch, ການຊິງປາກຂອງອຸປະກອນສຽງຂອງທ່ານໃນ Reels, ແລະອື່ນໆອີກ.
ເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການຂາດຫາຍໄປຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບວິທີການປະຊາຊົນເຊື່ອມຕໍ່ກັບຜະລິດຕະພັນຫຼືການບໍລິການຂອງທ່ານຍ້ອນວ່າປະລິມານຂອງວິດີໂອອອນໄລນ໌ເພີ່ມຂຶ້ນ, ເຕັກນິກການໄວຂຶ້ນແລະ inventive ຫຼາຍສໍາລັບການວິເຄາະເນື້ອໃນວິດີໂອ NER ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງຂອງ NER
ການຮັບຮູ້ນິຕິບຸກຄົນທີ່ມີຊື່ (NER) ກໍານົດລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນໃນຂໍ້ຄວາມເຊັ່ນ: ຊື່ຂອງຄົນ, ສະຖານທີ່, ຍີ່ຫໍ້, ມູນຄ່າເງິນຕາ, ແລະອື່ນໆ.
ການສະກັດເອົາຫນ່ວຍງານທີ່ສໍາຄັນໃນຂໍ້ຄວາມຊ່ວຍຈັດຮຽງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງແລະກວດພົບຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງສໍາຄັນໃນເວລາທີ່ຈັດການກັບຊຸດຂໍ້ມູນໃຫຍ່.
ນີ້ແມ່ນບາງຕົວຢ່າງຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງທີ່ໜ້າສົນໃຈຂອງການຮັບຮູ້ນິຕິບຸກຄົນທີ່ມີຊື່:
ການວິເຄາະຄວາມຄິດເຫັນຂອງລູກຄ້າ
ການທົບທວນຄືນອອນໄລນ໌ແມ່ນແຫຼ່ງທີ່ດີເລີດຂອງຄໍາຄິດເຫັນຂອງຜູ້ບໍລິໂພກເນື່ອງຈາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າສາມາດສະຫນອງທ່ານດ້ວຍລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ລູກຄ້າມັກແລະກຽດຊັງກ່ຽວກັບສິນຄ້າຂອງທ່ານເຊັ່ນດຽວກັນກັບສິ່ງທີ່ບໍລິສັດຂອງທ່ານຕ້ອງໄດ້ຮັບການປັບປຸງ.
ການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າທັງໝົດນີ້ສາມາດຖືກຈັດຕັ້ງໂດຍໃຊ້ລະບົບ NER, ເຊິ່ງຍັງສາມາດລະບຸບັນຫາທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳອີກ.
ຕົວຢ່າງ, ໂດຍການນໍາໃຊ້ NER ເພື່ອກໍານົດສະຖານທີ່ທີ່ມັກຈະຖືກອ້າງເຖິງຢູ່ໃນການທົບທວນຄືນຂອງລູກຄ້າທີ່ບໍ່ເອື້ອອໍານວຍ, ທ່ານສາມາດຕັດສິນໃຈທີ່ຈະສຸມໃສ່ສາຂາຫ້ອງການທີ່ແນ່ນອນ.
ຄໍາແນະນໍາສໍາລັບເນື້ອຫາ
ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງບົດຄວາມທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບຫນຶ່ງທີ່ທ່ານກໍາລັງອ່ານສາມາດພົບເຫັນຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ເຊັ່ນ BBC ແລະ CNN ໃນເວລາທີ່ທ່ານອ່ານລາຍການທີ່ນັ້ນ.
ເວັບໄຊທ໌ເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ຄໍາແນະນໍາສໍາລັບເວັບໄຊທ໌ເພີ່ມເຕີມທີ່ສະເຫນີຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຫນ່ວຍງານທີ່ພວກເຂົາໄດ້ສະກັດຈາກເນື້ອຫາທີ່ທ່ານກໍາລັງອ່ານໂດຍໃຊ້ NER.
ຈັດຕັ້ງຕົ໋ວໃນການສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າ
ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ວິທີການການຮັບຮູ້ຫົວຫນ່ວຍທີ່ມີຊື່ເພື່ອຕອບສະຫນອງການຮ້ອງຂໍຂອງລູກຄ້າໄວຂຶ້ນຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຈັດການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຈໍານວນຂອງປີ້ສະຫນັບສະຫນູນຈາກລູກຄ້າ.
ເຮັດໜ້າວຽກການດູແລລູກຄ້າທີ່ຕ້ອງໃຊ້ເວລາໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ເຊັ່ນ: ການຈັດປະເພດການຮ້ອງທຸກແລະການສອບຖາມຂອງລູກຄ້າ, ເພື່ອປະຢັດເງິນ, ເພີ່ມຄວາມສຸກຂອງລູກຄ້າ, ແລະເພີ່ມອັດຕາການແກ້ໄຂ.
ການສະກັດເອົານິຕິບຸກຄົນຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ເຊັ່ນ: ຊື່ຜະລິດຕະພັນຫຼືເລກລໍາດັບ, ເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍກວ່າໃນເສັ້ນທາງປີ້ໄປຫາຕົວແທນຫຼືທີມງານທີ່ຖືກຕ້ອງສໍາລັບການແກ້ໄຂບັນຫານັ້ນ.
ສູດການຄິດໄລ່ຄົ້ນຫາ
ທ່ານເຄີຍຕັ້ງຄໍາຖາມວ່າເວັບໄຊທ໌ທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍລ້ານຊິ້ນສາມາດສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຄົ້ນຫາຂອງທ່ານໄດ້ແນວໃດ? ພິຈາລະນາເວັບໄຊທ໌ Wikipedia.
Wikipedia ສະແດງຫນ້າທີ່ມີຫນ່ວຍງານທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າທີ່ຄໍາຄົ້ນຫາສາມາດພົວພັນກັບເວລາທີ່ທ່ານຄົ້ນຫາ "ວຽກ", ແທນທີ່ຈະສົ່ງຄືນບົດຄວາມທັງຫມົດດ້ວຍຄໍາວ່າ "ວຽກ" ໃນພວກມັນ.
ດັ່ງນັ້ນ, Wikipedia ສະເຫນີການເຊື່ອມຕໍ່ກັບບົດຄວາມທີ່ກໍານົດ "ອາຊີບ," ພາກສ່ວນສໍາລັບຄົນທີ່ຊື່ Jobs, ແລະພື້ນທີ່ອື່ນສໍາລັບສື່ມວນຊົນເຊັ່ນ: ຮູບເງົາ, ວິດິໂອເກມ, ແລະການບັນເທີງຮູບແບບອື່ນໆທີ່ຄໍາວ່າ "ວຽກ" ປາກົດ.
ທ່ານຍັງຈະເຫັນພາກສ່ວນອື່ນສໍາລັບສະຖານທີ່ທີ່ມີຄໍາຄົ້ນຫາ.
ເບິ່ງແຍງຊີວະປະຫວັດຫຍໍ້
ໃນການຊອກຫາຜູ້ສະ ໝັກ ທີ່ ເໝາະ ສົມ, ຜູ້ຮັບສະ ໝັກ ໃຊ້ໃຊ້ເວລາສ່ວນ ໜຶ່ງ ຂອງມື້ຂອງພວກເຂົາເພື່ອທົບທວນຊີວະປະຫວັດ. ທຸກໆຊີວະປະຫວັດມີຂໍ້ມູນດຽວກັນ, ແຕ່ພວກມັນຖືກນໍາສະເຫນີແລະຈັດລຽງແຕກຕ່າງກັນ, ເຊິ່ງເປັນຕົວຢ່າງປົກກະຕິຂອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ.
ຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດກ່ຽວກັບຜູ້ສະຫມັກສາມາດໄດ້ຮັບການສະກັດອອກໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວໂດຍການນໍາໃຊ້ທີມງານການສະກັດ, ລວມທັງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ (ເຊັ່ນ: ຊື່, ທີ່ຢູ່, ເບີໂທລະສັບ, ວັນເດືອນປີເກີດ, ແລະອີເມລ໌) ແລະຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການສຶກສາແລະປະສົບການຂອງເຂົາເຈົ້າ (ເຊັ່ນການຢັ້ງຢືນ, ປະລິນຍາໂທ. , ຊື່ບໍລິສັດ, ທັກສະ, ແລະອື່ນໆ).
E-commerce
ກ່ຽວກັບລະບົບການຊອກຫາຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຂົາ, ຜູ້ຄ້າປີກອອນໄລນ໌ທີ່ມີສິນຄ້າຫຼາຍຮ້ອຍຫຼືຫລາຍພັນຄົນຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກ NER.
ຖ້າບໍ່ມີ NER, ການຄົ້ນຫາ "ເກີບຫນັງສີດໍາ" ຈະສົ່ງຄືນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີທັງເກີບຫນັງແລະເກີບທີ່ບໍ່ແມ່ນສີດໍາ. ຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ເວັບໄຊທ໌ອີຄອມເມີຊມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະສູນເສຍລູກຄ້າ.
In ກໍລະນີຂອງພວກເຮົາ, NER ຈະຈັດປະເພດຄໍາຄົ້ນຫາເປັນປະເພດຜະລິດຕະພັນສໍາລັບເກີບຫນັງແລະສີດໍາເປັນສີ.
APIs ການສະກັດເອົາຫົວໜ່ວຍທີ່ດີທີ່ສຸດ
Google Cloud NLP
ສໍາລັບເຄື່ອງມືທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມແລ້ວ, Google Cloud NLP ໃຫ້ API ພາສາທໍາມະຊາດຂອງມັນ. ຫຼື, API ພາສາທໍາມະຊາດຂອງ AutoML ແມ່ນສາມາດປັບຕົວໄດ້ສໍາລັບການສະກັດເອົາຂໍ້ຄວາມຫຼາຍປະເພດແລະການວິເຄາະຖ້າທ່ານຕ້ອງການສຶກສາເຄື່ອງມືຂອງທ່ານໃນຄໍາສັບຂອງອຸດສາຫະກໍາຂອງທ່ານ.
APIs ໂຕ້ຕອບໄດ້ງ່າຍກັບ Gmail, Google Sheets, ແລະແອັບຯ Google ອື່ນໆ, ແຕ່ການໃຊ້ພວກມັນກັບໂປຼແກຼມພາກສ່ວນທີສາມສາມາດຕ້ອງການລະຫັດທີ່ສັບສົນຫຼາຍ.
ທາງເລືອກທາງທຸລະກິດທີ່ເຫມາະສົມແມ່ນການເຊື່ອມຕໍ່ແອັບພລິເຄຊັນຂອງ Google ແລະ Cloud Storage ເປັນບໍລິການຄຸ້ມຄອງ ແລະ APIs.
IBM ວັດສັນ
IBM Watson ເປັນແພລດຟອມຫຼາຍຄລາວທີ່ປະຕິບັດໄດ້ໄວຢ່າງບໍ່ໜ້າເຊື່ອ ແລະໃຫ້ຄວາມສາມາດທີ່ສ້າງຂຶ້ນມາກ່ອນ ເຊັ່ນ: ການເວົ້າເປັນຂໍ້ຄວາມ ເຊິ່ງເປັນຊອບແວທີ່ໜ້າອັດສະຈັນທີ່ສາມາດວິເຄາະສຽງ ແລະການໂທທີ່ບັນທຶກໄວ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ.
ດ້ວຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນ CSV, ການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງຂອງ Watson Natural Language Understanding AI ສາມາດສ້າງແບບຈໍາລອງການສະກັດເອົາຫນ່ວຍງານຫຼືຄໍາສໍາຄັນ.
ແລະດ້ວຍການປະຕິບັດ, ທ່ານສາມາດສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍ. ທຸກໆຫນ້າທີ່ຂອງມັນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຜ່ານ APIs, ເຖິງແມ່ນວ່າຄວາມຮູ້ການຂຽນລະຫັດຢ່າງກວ້າງຂວາງແມ່ນຈໍາເປັນ.
ມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີສໍາລັບທຸລະກິດຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ຕ້ອງການກວດສອບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະມີຊັບພະຍາກອນດ້ານວິຊາການພາຍໃນ.
Cortical.io
ການນໍາໃຊ້ Semantic Folding, ແນວຄວາມຄິດຈາກ neurology, Cortical.io ສະຫນອງການສະກັດຂໍ້ຄວາມແລະການແກ້ໄຂ NLU.
ນີ້ແມ່ນເຮັດເພື່ອສ້າງ "ລາຍນິ້ວມື semantic," ເຊິ່ງຊີ້ບອກເຖິງຄວາມຫມາຍຂອງຂໍ້ຄວາມທັງຫມົດແລະສະເພາະຂອງມັນ. ເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງກຸ່ມຄໍາ, ລາຍນິ້ວມື semantic ສະແດງຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມ.
ເອກະສານ API ແບບໂຕ້ຕອບຂອງ Cortical.io ກວມເອົາການເຮັດວຽກຂອງແຕ່ລະວິທີແກ້ໄຂການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ, ແລະມັນງ່າຍທີ່ຈະເຂົ້າເຖິງໂດຍໃຊ້ Java, Python, ແລະ Javascript APIs.
ເຄື່ອງມືປັນຍາສັນຍາສັນຍາຈາກ Cortical.io ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍສະເພາະສໍາລັບການວິເຄາະທາງດ້ານກົດຫມາຍເພື່ອເຮັດການຄົ້ນຫາແບບ semantic, ຫັນປ່ຽນເອກະສານທີ່ສະແກນ, ແລະການຊ່ວຍເຫຼືອແລະປັບປຸງດ້ວຍຄໍາບັນຍາຍ.
ມັນແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ຊອກຫາ APIs ທີ່ໃຊ້ງ່າຍທີ່ບໍ່ຕ້ອງການຄວາມຮູ້ AI, ໂດຍສະເພາະໃນຂະແຫນງກົດຫມາຍ.
ລິງຮຽນຮູ້
ພາສາຄອມພິວເຕີຫຼັກທັງໝົດແມ່ນໄດ້ຮັບການສະໜັບສະໜຸນໂດຍ APIs ຂອງ MonkeyLearn ແລະຕັ້ງລະຫັດພຽງແຕ່ສອງສາມເສັ້ນເພື່ອຜະລິດໄຟລ໌ JSON ທີ່ມີຫົວໜ່ວຍທີ່ສະກັດອອກມາຂອງທ່ານ. ສໍາລັບຜູ້ສະກັດແລະນັກວິເຄາະຂໍ້ຄວາມທີ່ມີການຝຶກອົບຮົມກ່ອນ, ການໂຕ້ຕອບແມ່ນເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້.
ຫຼື, ໃນພຽງແຕ່ສອງສາມຂັ້ນຕອນ, ທ່ານສາມາດສ້າງເຄື່ອງສະກັດທີ່ເປັນເອກະລັກ. ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນເວລາແລະປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແບບພິເສດ (NLP) ທີ່ມີຄວາມເລິກເຊິ່ງ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປະເມີນຂໍ້ຄວາມຕາມທີ່ຄົນຕ້ອງການ.
ນອກຈາກນັ້ນ, SaaS APIs ຮັບປະກັນວ່າການຕັ້ງຄ່າການເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk, ແລະອື່ນໆບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມຮູ້ດ້ານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຫຼາຍປີ.
ໃນປັດຈຸບັນທີ່ມີຢູ່ໃນຕົວທ່ອງເວັບຂອງທ່ານແມ່ນຕົວສະກັດຊື່, ຕົວສະກັດບໍລິສັດ, ແລະຕົວສະກັດສະຖານທີ່. ສໍາລັບຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບວິທີການກໍ່ສ້າງຂອງທ່ານເອງ, ເບິ່ງບົດຄວາມ blog ການຮັບຮູ້ຫນ່ວຍງານທີ່ມີຊື່.
ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບທຸລະກິດທຸກຂະຫນາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເຕັກໂນໂລຢີ, ການຄ້າປີກ, ແລະອີຄອມເມີຊທີ່ຕ້ອງການ APIs ທີ່ງ່າຍດາຍເພື່ອປະຕິບັດສໍາລັບປະເພດຕ່າງໆຂອງການສະກັດຂໍ້ຄວາມແລະການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ.
Amazon ເຂົ້າໃຈ
ເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍທີ່ຈະສຽບໃນແລະນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືເບື້ອງຕົ້ນຂອງ Amazon Comprehend ທັນທີທັນໃດ, ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມໃນຫຼາຍຮ້ອຍຄົນຂອງຂົງເຂດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີເຊີບເວີພາຍໃນບ້ານ ເພາະວ່ານີ້ແມ່ນບໍລິການທີ່ຕິດຕາມ. ໂດຍສະເພາະຖ້າທ່ານປະຈຸບັນໃຊ້ເມຄຂອງ Amazon ໃນລະດັບໃດຫນຶ່ງ, APIs ຂອງພວກເຂົາປະສົມປະສານໄດ້ງ່າຍກັບແອັບຯທີ່ມີຢູ່ກ່ອນຫນ້ານີ້. ແລະມີພຽງແຕ່ການຝຶກອົບຮົມເລັກນ້ອຍຫຼາຍ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການສະກັດເອົາສາມາດຖືກຍົກຂຶ້ນມາ.
ຫນຶ່ງໃນເຕັກນິກການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືທີ່ສຸດສໍາລັບການໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຈາກບັນທຶກທາງການແພດແລະການທົດລອງທາງດ້ານການຊ່ວຍແມ່ນ Comprehend's Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), ເຊິ່ງສາມາດສະກັດລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບຢາ, ເງື່ອນໄຂ, ຜົນການທົດສອບແລະຂັ້ນຕອນ.
ເມື່ອປຽບທຽບຂໍ້ມູນຄົນເຈັບເພື່ອປະເມີນແລະການວິນິດໄສລະອຽດ, ສາມາດເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍ. ທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ຊອກຫາການບໍລິການທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງທີ່ມີເຄື່ອງມືທີ່ຜ່ານການຝຶກອົບຮົມ.
Aylien
ເພື່ອໃຫ້ສາມາດເຂົ້າເຖິງການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ເຂັ້ມແຂງ, AYLIEN ສະເຫນີສາມ plug-ins API ໃນເຈັດພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ນິຍົມ.
API ຂ່າວຂອງພວກເຂົາສະຫນອງການຄົ້ນຫາໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະການສະກັດເອົາຫນ່ວຍງານຈາກຫລາຍສິບພັນແຫຼ່ງຂ່າວຈາກທົ່ວໂລກ.
ການສະກັດເອົານິຕິບຸກຄົນແລະວຽກງານການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມອື່ນໆຈໍານວນຫນຶ່ງສາມາດດໍາເນີນການໄດ້ໂດຍໃຊ້ Text Analysis API ກ່ຽວກັບເອກະສານ, ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ ເວທີ, ການສໍາຫຼວດຜູ້ບໍລິໂພກ, ແລະອື່ນໆ.
ສຸດທ້າຍ, ການນໍາໃຊ້ແພລະຕະຟອມການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ, ທ່ານສາມາດສ້າງຕົວສະກັດຂອງທ່ານເອງແລະກົງຫຼາຍໃນຕົວທ່ອງເວັບຂອງທ່ານ (TAP). ມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ຕ້ອງການປະສົມປະສານ APIs ຄົງທີ່ຕົ້ນຕໍຢ່າງໄວວາ.
ສະປາຊີ
SpaCy ເປັນແພັກເກດ Python Natural Language Processing (NLP) ທີ່ເປັນແຫຼ່ງເປີດ, ບໍ່ເສຍຄ່າ, ແລະມີຄຸນສົມບັດຫຼາຍຢ່າງໃນຕົວ.
ມັນໄດ້ຮັບຫຼາຍກວ່າແລະທົ່ວໄປສໍາລັບການ ຂໍ້ມູນ NLP ການປຸງແຕ່ງແລະການວິເຄາະ. ຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຖືກສ້າງຂື້ນໃນລະດັບອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, ດັ່ງນັ້ນມັນຈຶ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະວິເຄາະມັນແລະສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກມັນ.
ເພື່ອບັນລຸສິ່ງນັ້ນ, ທ່ານຕ້ອງສະແດງຄວາມຈິງໃນວິທີທີ່ຄອມພິວເຕີສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້. ທ່ານສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍຜ່ານ NLP. ມັນໄວທີ່ສຸດ, ມີເວລາຊັກຊ້າພຽງແຕ່ 30ms, ແຕ່ສໍາຄັນ, ມັນບໍ່ມີຈຸດປະສົງສໍາລັບການນໍາໃຊ້ກັບຫນ້າ HTTPS.
ນີ້ແມ່ນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບການສະແກນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງທ່ານເອງຫຼື intranet ເນື່ອງຈາກວ່າມັນດໍາເນີນການຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ, ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງມືສໍາລັບການສຶກສາອິນເຕີເນັດທັງຫມົດ.
ສະຫຼຸບ
ການຮັບຮູ້ນິຕິບຸກຄົນທີ່ມີຊື່ (NER) ແມ່ນລະບົບທີ່ທຸລະກິດສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອຕິດສະຫຼາກຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນຄໍາຮ້ອງຂໍການຊ່ວຍເຫຼືອລູກຄ້າ, ຊອກຫາຫນ່ວຍງານທີ່ອ້າງອີງໃນຄໍາຄິດເຫັນຂອງລູກຄ້າ, ແລະສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນຢ່າງໄວວາເຊັ່ນ: ລາຍລະອຽດການຕິດຕໍ່, ສະຖານທີ່ແລະວັນທີ, ແລະອື່ນໆ.
ວິທີການທົ່ວໄປທີ່ສຸດໃນການຮັບຮູ້ນິຕິບຸກຄົນແມ່ນຜ່ານການນໍາໃຊ້ APIs ການສະກັດເອົາ entity (ບໍ່ວ່າພວກມັນຈະຖືກສະຫນອງໂດຍຫ້ອງສະຫມຸດແຫຼ່ງເປີດຫຼືຜະລິດຕະພັນ SaaS).
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການເລືອກທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດຈະອີງໃສ່ເວລາ, ການເງິນ, ແລະທັກສະຂອງທ່ານ. ສໍາລັບປະເພດທຸລະກິດໃດກໍ່ຕາມ, ການສະກັດເອົາຫນ່ວຍງານແລະເຕັກໂນໂລຢີການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍສາມາດເປັນປະໂຫຍດຢ່າງຊັດເຈນ.
ເມື່ອເຄື່ອງມືການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຖືກສອນຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ພວກມັນຖືກຕ້ອງແລະບໍ່ເບິ່ງຂ້າມຂໍ້ມູນໃດໆ, ຊ່ວຍປະຢັດເວລາແລະເງິນຂອງທ່ານ. ທ່ານສາມາດຕັ້ງຄ່າການແກ້ໄຂເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະອັດຕະໂນມັດໂດຍການເຊື່ອມໂຍງກັບ APIs.
ພຽງແຕ່ເລືອກວິທີການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບບໍລິສັດຂອງທ່ານ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ