ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
വാക്കുകൾ കേൾക്കുമ്പോഴോ വായിക്കുമ്പോഴോ വ്യക്തികൾ, സ്ഥലങ്ങൾ, സ്ഥാനങ്ങൾ, മൂല്യങ്ങൾ എന്നിങ്ങനെ പലതിലേക്കും വാക്കുകളെ തിരിച്ചറിയാനും തരംതിരിക്കാനും ഉള്ള സഹജമായ കഴിവ് നമുക്കുണ്ട്. വാക്കുകൾ വേഗത്തിൽ തരംതിരിക്കാനും തിരിച്ചറിയാനും ഗ്രഹിക്കാനും മനുഷ്യർക്ക് കഴിയും.
ഉദാഹരണത്തിന്, "സ്റ്റീവ് ജോബ്സ്" എന്ന പേര് കേൾക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വസ്തുവിനെ തരംതിരിച്ച് ചുരുങ്ങിയത് മൂന്നോ നാലോ ഗുണങ്ങളെങ്കിലും വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനാകും.
- വ്യക്തി: "സ്റ്റീവ് ജോബ്സ്"
- സ്ഥാപനം: "ആപ്പിൾ"
- സ്ഥാനം: "കാലിഫോർണിയ"
കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ഈ സ്വതസിദ്ധമായ വൈദഗ്ദ്ധ്യം ഇല്ലാത്തതിനാൽ, വാക്കുകളോ വാചകങ്ങളോ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും അവയെ തരംതിരിക്കുന്നതിനും നാം അവരെ സഹായിക്കണം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER) ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഈ ലേഖനത്തിൽ, NER (പേരുള്ള എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ) അതിന്റെ പ്രാധാന്യം, ആനുകൂല്യങ്ങൾ, മികച്ച NER API-കൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടെ വിശദമായി ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.
എന്താണ് NER (പേരുള്ള എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ)?
എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ (NER) എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) സമീപനം, ചിലപ്പോൾ എന്റിറ്റി ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ എന്നറിയപ്പെടുന്നു, ഒരു വാചകത്തിലെ പേരുള്ള എന്റിറ്റികളെ സ്വയമേവ തിരിച്ചറിയുകയും അവയെ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച വിഭാഗങ്ങളായി ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
എന്റിറ്റികളിൽ വ്യക്തികളുടെ പേരുകൾ, ഗ്രൂപ്പുകൾ, സ്ഥലങ്ങൾ, തീയതികൾ, തുകകൾ, ഡോളർ തുകകൾ, ശതമാനം എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടുന്നു. പേരിട്ടിരിക്കുന്ന എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു ഡാറ്റാബേസിനായി കാര്യമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഡോക്യുമെന്റ് എന്തിനെക്കുറിച്ചാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ സുപ്രധാന വിവരങ്ങൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിനോ നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
ടെക്സ്റ്റ് അനലിറ്റിക്സ് പ്രക്രിയയിൽ NLP ഗണ്യമായ പുരോഗതിയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ആപേക്ഷിക സെമാന്റിക്സിനും വികാരത്തിനും വേണ്ടി ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു AI സിസ്റ്റം ആശ്രയിക്കുന്ന മൂലക്കല്ലാണ് NER.
NER ന്റെ പ്രാധാന്യം എന്താണ്?
ഒരു ടെക്സ്റ്റ് അനലിറ്റിക്സ് സമീപനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനം NER ആണ്. ഒരു ML മോഡലിന് ഇംഗ്ലീഷ് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്നതിന് മുമ്പ് മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച വിഭാഗങ്ങളുള്ള ദശലക്ഷക്കണക്കിന് സാമ്പിളുകൾ നൽകണം.
ആദ്യമായി വായിക്കുന്ന ടെക്സ്റ്റുകളിലെ ഈ ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനനുസരിച്ച് API മെച്ചപ്പെടുന്നു. NER ശേഷിയുടെ കഴിവും ശക്തിയും അനുസരിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് അനലിറ്റിക്സ് എഞ്ചിന്റെ ശക്തി വർദ്ധിക്കുന്നു.
ഇവിടെ കാണുന്നത് പോലെ, നിരവധി ML പ്രവർത്തനങ്ങൾ NER ട്രിഗർ ചെയ്യുന്നു.
സെമാന്റിക് തിരയൽ
സെമാന്റിക് തിരയൽ ഇപ്പോൾ ഗൂഗിളിൽ ലഭ്യമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ചോദ്യം നൽകാം, ഉത്തരം ഉപയോഗിച്ച് പ്രതികരിക്കാൻ അത് പരമാവധി ശ്രമിക്കും. വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന്, ഒരു ഉപയോക്താവ് തിരയുന്നു, Alexa, Siri, chatbots എന്നിവയും മറ്റും പോലുള്ള ഡിജിറ്റൽ അസിസ്റ്റന്റുമാർ ഒരു തരം സെമാന്റിക് തിരയൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഈ ഫംഗ്ഷൻ ഹിറ്റാകുകയോ നഷ്ടപ്പെടുകയോ ചെയ്യാം, എന്നാൽ അതിനുള്ള ഉപയോഗങ്ങളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, അവയുടെ ഫലപ്രാപ്തി അതിവേഗം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്
ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് വിശകലനം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പൊതു വാക്യമാണിത്. പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ശേഖരിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയയുമായി ഈ ഡാറ്റ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള രീതികൾ ഇത് സമന്വയിപ്പിക്കുന്നു.
ഇത് ഫലങ്ങളുടെ നേരിട്ടുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് വിശദീകരണത്തിന്റെയോ ഡാറ്റയുടെ വിഷ്വൽ പ്രാതിനിധ്യത്തിന്റെയോ രൂപമെടുത്തേക്കാം. കാഴ്ചക്കാർ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട വീഡിയോയിൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുമ്പോൾ ഉൾപ്പെടെ, YouTube കാഴ്ചകളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പ്രത്യേക വിഷയത്തിലുള്ള താൽപ്പര്യത്തിന്റെയും ഇടപഴകലിന്റെയും വിശകലനം നടത്താം.
ഇ-കൊമേഴ്സ് സൈറ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ സ്ക്രാപ്പിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ നക്ഷത്ര റേറ്റിംഗുകൾ വിശകലനം ചെയ്ത് ഉൽപ്പന്നം എത്ര നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള സ്കോർ നൽകാനാകും.
വികാര വിശകലനം
NER കൂടുതൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു, വികാര വിശകലനം സ്റ്റാർ റേറ്റിംഗിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങളുടെ അഭാവത്തിൽ പോലും നല്ലതും ചീത്തയുമായ അവലോകനങ്ങൾ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
"ഓവർറേറ്റഡ്", "ഫിഡ്ലി", "വിഡ്ഢിത്തം" തുടങ്ങിയ പദങ്ങൾക്ക് നിഷേധാത്മകമായ അർത്ഥങ്ങളുണ്ടെന്നും എന്നാൽ "ഉപയോഗപ്രദം", "വേഗം", "എളുപ്പമുള്ളത്" തുടങ്ങിയ പദങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുമെന്നും അറിയാം. ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ ഗെയിമിൽ "എളുപ്പം" എന്ന വാക്ക് നെഗറ്റീവ് ആയി വ്യാഖ്യാനിക്കാം.
സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് കാര്യങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും.
ടെക്സ്റ്റ് അനലിറ്റിക്സ്
ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന് സമാനമായി, ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം ഘടനയില്ലാത്ത ടെക്സ്റ്റ് സ്ട്രിംഗുകളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുകയും പ്രധാനപ്പെട്ട ഡാറ്റയിൽ പൂജ്യമാക്കാൻ NER ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ പരാമർശങ്ങൾ, ശരാശരി വില, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രത്യേക ബ്രാൻഡിനെ വിവരിക്കാൻ ഉപഭോക്താക്കൾ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്ന നിബന്ധനകൾ എന്നിവയെ കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ കംപൈൽ ചെയ്യാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
വീഡിയോ ഉള്ളടക്ക വിശകലനം
ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ, ഓഡിയോ അനാലിസിസ്, പിക്ചർ റെക്കഗ്നിഷൻ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോ വിവരങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുന്നവയാണ് ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ സംവിധാനങ്ങൾ.
വീഡിയോ ഉള്ളടക്ക വിശകലനം ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് YouTube “അൺബോക്സിംഗ്” വീഡിയോകൾ, ട്വിച്ച് ഗെയിം ഡെമോൺസ്ട്രേഷനുകൾ, റീലുകളിൽ നിങ്ങളുടെ ഓഡിയോ മെറ്റീരിയലിന്റെ ലിപ് സമന്വയം എന്നിവയും മറ്റും കണ്ടെത്താനാകും.
ഓൺലൈൻ വീഡിയോ മെറ്റീരിയലിന്റെ അളവ് വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് ആളുകൾ നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തിലേക്കോ സേവനത്തിലേക്കോ എങ്ങനെ കണക്റ്റുചെയ്യുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രധാന വിവരങ്ങൾ നഷ്ടമാകാതിരിക്കാൻ, NER അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വീഡിയോ ഉള്ളടക്ക വിശകലനത്തിന് വേഗത്തിലും കൂടുതൽ കണ്ടുപിടിത്ത സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ അത്യാവശ്യമാണ്.
NER-ന്റെ യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷൻ
പേരുള്ള എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER) ആളുകളുടെ പേരുകൾ, സ്ഥാനങ്ങൾ, ബ്രാൻഡുകൾ, പണ മൂല്യങ്ങൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള ഒരു വാചകത്തിലെ അവശ്യ വശങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു.
ഒരു ടെക്സ്റ്റിലെ പ്രധാന എന്റിറ്റികൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നത് ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ അടുക്കുന്നതിനും പ്രധാനപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു, ഇത് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ നിർണായകമാണ്.
പേരുള്ള എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയലിന്റെ ചില ആകർഷകമായ യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ:
ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്ക് വിശകലനം ചെയ്യുന്നു
ഓൺലൈൻ അവലോകനങ്ങൾ ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്കിന്റെ മികച്ച ഉറവിടമാണ്, കാരണം നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഉപഭോക്താക്കൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നതും വെറുക്കുന്നതും നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ ഏതൊക്കെ മേഖലകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ടതുണ്ട് എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ വിവരങ്ങൾ അവർക്ക് നൽകാൻ കഴിയും.
ഈ ക്ലയന്റ് ഇൻപുട്ടുകളെല്ലാം NER സിസ്റ്റങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഓർഗനൈസുചെയ്യാനാകും, ഇത് ആവർത്തിച്ചുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും.
ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രതികൂലമായ ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങളിൽ പലപ്പോഴും ഉദ്ധരിക്കപ്പെടുന്ന സ്ഥലങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ NER ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഒരു പ്രത്യേക ഓഫീസ് ബ്രാഞ്ചിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് തീരുമാനിക്കാം.
ഉള്ളടക്കത്തിനുള്ള ശുപാർശ
നിങ്ങൾ വായിക്കുന്ന ലേഖനവുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ലേഖനങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് നിങ്ങൾ അവിടെ ഒരു ഇനം വായിക്കുമ്പോൾ BBC, CNN പോലുള്ള വെബ്സൈറ്റുകളിൽ കണ്ടെത്താനാകും.
NER ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ വായിക്കുന്ന ഉള്ളടക്കത്തിൽ നിന്ന് അവർ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത എന്റിറ്റികളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ നൽകുന്ന അധിക വെബ്സൈറ്റുകൾക്കായി ഈ വെബ്സൈറ്റുകൾ ശുപാർശകൾ നൽകുന്നു.
കസ്റ്റമർ സപ്പോർട്ടിൽ ടിക്കറ്റുകൾ സംഘടിപ്പിക്കുക
ഉപഭോക്താക്കളിൽ നിന്നുള്ള പിന്തുണാ ടിക്കറ്റുകളുടെ എണ്ണത്തിൽ വർദ്ധനവ് നിങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ക്ലയന്റ് അഭ്യർത്ഥനകളോട് കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് പേരുള്ള എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം.
പണം ലാഭിക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്തൃ സന്തോഷം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും റെസല്യൂഷൻ നിരക്കുകൾ വർധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്താക്കളുടെ പരാതികളും അന്വേഷണങ്ങളും തരം തിരിക്കുന്നത് പോലെയുള്ള സമയമെടുക്കുന്ന കസ്റ്റമർ കെയർ ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക.
ഉൽപ്പന്ന നാമങ്ങളോ സീരിയൽ നമ്പറുകളോ പോലുള്ള പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനും എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്നതാണ്, ആ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് ശരിയായ ഏജന്റിനോ ടീമിനോ ടിക്കറ്റുകൾ റൂട്ട് ചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു.
തിരയൽ അൽഗോരിതം
ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വിവരങ്ങളുള്ള വെബ്സൈറ്റുകൾ നിങ്ങളുടെ തിരയലുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഫലങ്ങൾ എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ചോദ്യം ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ? വിക്കിപീഡിയ എന്ന വെബ്സൈറ്റ് നോക്കുക.
നിങ്ങൾ "ജോലികൾ" എന്നതിനായി തിരയുമ്പോൾ, "ജോലികൾ" എന്ന വാക്ക് ഉള്ള എല്ലാ ലേഖനങ്ങളും തിരികെ നൽകുന്നതിനുപകരം, തിരയൽ പദവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മുൻനിർവചിക്കപ്പെട്ട എന്റിറ്റികൾ അടങ്ങിയ ഒരു പേജ് വിക്കിപീഡിയ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു.
അങ്ങനെ, വിക്കിപീഡിയ "തൊഴിൽ" നിർവചിക്കുന്ന ലേഖനത്തിലേക്കുള്ള ഒരു ലിങ്ക് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ജോബ്സ് എന്ന് പേരുള്ള ആളുകൾക്കുള്ള ഒരു വിഭാഗവും സിനിമ പോലുള്ള മാധ്യമങ്ങൾക്കുള്ള മറ്റൊരു മേഖലയും, വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ, കൂടാതെ "ജോലികൾ" എന്ന പദം പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്ന മറ്റ് വിനോദ രൂപങ്ങളും.
തിരയൽ പദം അടങ്ങിയ ലൊക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള മറ്റൊരു സെഗ്മെന്റും നിങ്ങൾ കാണും.
റെസ്യൂമെകൾ ശ്രദ്ധിക്കുന്നു
അനുയോജ്യമായ അപേക്ഷകനെ തിരയുന്നതിനായി, റിക്രൂട്ടർമാർ അവരുടെ ദിവസത്തിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗം റെസ്യൂമെകൾ അവലോകനം ചെയ്യാൻ ചെലവഴിക്കുന്നു. എല്ലാ റെസ്യൂമെയ്ക്കും ഒരേ വിവരങ്ങളുണ്ട്, എന്നാൽ അവയെല്ലാം വ്യത്യസ്തമായി അവതരിപ്പിക്കുകയും ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ ഒരു സാധാരണ ഉദാഹരണമാണ്.
വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയും (പേര്, വിലാസം, ഫോൺ നമ്പർ, ജനനത്തീയതി, ഇമെയിൽ എന്നിവ പോലുള്ളവ) അവരുടെ വിദ്യാഭ്യാസത്തെയും അനുഭവത്തെയും കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങളും (സർട്ടിഫിക്കേഷനുകൾ, ബിരുദം പോലുള്ളവ) എന്നിവയുൾപ്പെടെ, എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ടീമുകളെ റിക്രൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെക്കുറിച്ചുള്ള ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ വേഗത്തിൽ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനാകും. , കമ്പനിയുടെ പേരുകൾ, കഴിവുകൾ മുതലായവ).
ഇ-കൊമേഴ്സ്
അവരുടെ ഉൽപ്പന്ന തിരയൽ അൽഗോരിതം സംബന്ധിച്ച്, നൂറുകണക്കിന് അല്ലെങ്കിൽ ആയിരക്കണക്കിന് സാധനങ്ങളുള്ള ഓൺലൈൻ റീട്ടെയിലർമാർ NER-ൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടും.
NER ഇല്ലാതെ, "കറുത്ത ലെതർ ബൂട്ടുകൾ" എന്നതിനായുള്ള തിരച്ചിൽ, കറുപ്പ് അല്ലാത്ത തുകൽ, പാദരക്ഷകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ഫലങ്ങൾ നൽകും. അങ്ങനെയെങ്കിൽ, ഇ-കൊമേഴ്സ് വെബ്സൈറ്റുകൾക്ക് ക്ലയന്റുകളെ നഷ്ടപ്പെടും.
Iഞങ്ങളുടെ കാര്യത്തിൽ, ലെതർ ബൂട്ടുകൾക്കുള്ള ഉൽപ്പന്ന തരമായും കറുപ്പ് നിറമായും NER തിരയൽ പദത്തെ തരംതിരിക്കും.
മികച്ച എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ API-കൾ
Google ക്ലൗഡ് NLP
ഇതിനകം പരിശീലിപ്പിച്ച ടൂളുകൾക്കായി, Google ക്ലൗഡ് NLP അതിന്റെ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് API നൽകുന്നു. അല്ലെങ്കിൽ, ഓട്ടോഎംഎൽ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് API, നിങ്ങളുടെ വ്യവസായത്തിന്റെ പദാവലിയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങളുടെ ടൂളുകളെ ബോധവത്കരിക്കണമെങ്കിൽ, പല തരത്തിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് എക്സ്ട്രാക്ഷനുകൾക്കും വിശകലനത്തിനും അനുയോജ്യമാണ്.
API-കൾ Gmail, Google ഷീറ്റുകൾ, മറ്റ് Google ആപ്പുകൾ എന്നിവയുമായി എളുപ്പത്തിൽ സംവദിക്കുന്നു, എന്നാൽ മൂന്നാം കക്ഷി പ്രോഗ്രാമുകൾക്കൊപ്പം അവ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ കോഡ് ആവശ്യമായി വരും.
ഗൂഗിൾ ആപ്ലിക്കേഷനുകളും ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജും നിയന്ത്രിത സേവനങ്ങളായും എപിഐകളായും ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതാണ് അനുയോജ്യമായ ബിസിനസ്സ് ഓപ്ഷൻ.
ഐബിഎം വാട്സൺ
IBM Watson ഒരു മൾട്ടി-ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ്, അത് അവിശ്വസനീയമാംവിധം വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കൂടാതെ സ്പീച്ച്-ടു-ടെക്സ്റ്റ് പോലുള്ള മുൻകൂട്ടി നിർമ്മിച്ച കഴിവുകൾ നൽകുന്നു, ഇത് റെക്കോർഡുചെയ്ത ഓഡിയോ, ഫോൺ കോളുകൾ സ്വയമേവ വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന അതിശയകരമായ സോഫ്റ്റ്വെയറാണ്.
CSV ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, വാട്സൺ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് അണ്ടർസ്റ്റാൻഡിംഗിന്റെ ആഴത്തിലുള്ള പഠന AI-ക്ക് എന്റിറ്റികളോ കീവേഡുകളോ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിന് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
പരിശീലനത്തിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. വിപുലമായ കോഡിംഗ് പരിജ്ഞാനം ആവശ്യമാണെങ്കിലും അതിന്റെ എല്ലാ പ്രവർത്തനങ്ങളും API-കൾ വഴി ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാണ്.
വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പരിശോധിക്കേണ്ടതും ആന്തരിക സാങ്കേതിക ഉറവിടങ്ങളുള്ളതുമായ വലിയ ബിസിനസുകൾക്ക് ഇത് നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
Cortical.io
ന്യൂറോളജിയിൽ നിന്നുള്ള ഒരു ആശയമായ സെമാന്റിക് ഫോൾഡിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്, Cortical.io ടെക്സ്റ്റ് എക്സ്ട്രാക്ഷനും NLU സൊല്യൂഷനുകളും നൽകുന്നു.
"സെമാന്റിക് ഫിംഗർപ്രിന്റുകൾ" സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനാണ് ഇത് ചെയ്യുന്നത്, ഇത് ഒരു വാചകത്തിന്റെ മുഴുവൻ അർത്ഥവും നിർദ്ദിഷ്ടവുമായ പദങ്ങളിൽ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വേഡ് ക്ലസ്റ്ററുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം തെളിയിക്കുന്നതിനായി, സെമാന്റിക് ഫിംഗർപ്രിന്റുകൾ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയെ ചിത്രീകരിക്കുന്നു.
Cortical.io-ന്റെ ഇന്ററാക്ടീവ് API ഡോക്യുമെന്റേഷൻ ഓരോ ടെക്സ്റ്റ് വിശകലന സൊല്യൂഷനുകളുടെയും പ്രവർത്തനക്ഷമത ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, കൂടാതെ Java, Python, Javascript API-കൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ആക്സസ് ചെയ്യുന്നത് ലളിതമാണ്.
Cortical.io-ൽ നിന്നുള്ള കോൺട്രാക്ട് ഇന്റലിജൻസ് ടൂൾ, സെമാന്റിക് തിരയലുകൾ നടത്താനും സ്കാൻ ചെയ്ത പ്രമാണങ്ങൾ രൂപാന്തരപ്പെടുത്താനും വ്യാഖ്യാനത്തിൽ സഹായിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും നിയമപരമായ വിശകലനത്തിനായി പ്രത്യേകം സൃഷ്ടിച്ചതാണ്.
AI പരിജ്ഞാനം ആവശ്യമില്ലാത്ത ലളിതമായി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന API-കൾക്കായി തിരയുന്ന ബിസിനസുകൾക്ക് ഇത് അനുയോജ്യമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് നിയമമേഖലയിൽ.
കുരങ്ങൻ പഠിക്കൂ
എല്ലാ പ്രധാന കമ്പ്യൂട്ടർ ഭാഷകളും മങ്കിലേണിന്റെ API-കൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത എന്റിറ്റികൾ അടങ്ങിയ ഒരു JSON ഫയൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് കുറച്ച് കോഡ് മാത്രം സജ്ജീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മുൻകൂർ പരിശീലനമുള്ള എക്സ്ട്രാക്ടർമാർക്കും ടെക്സ്റ്റ് അനലിസ്റ്റുകൾക്കും, ഇന്റർഫേസ് ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദമാണ്.
അല്ലെങ്കിൽ, കുറച്ച് ലളിതമായ ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു അദ്വിതീയ എക്സ്ട്രാക്റ്റർ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. സമയം കുറയ്ക്കുന്നതിനും കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും, ആഴത്തിലുള്ള നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP). മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒരു വ്യക്തി പോലെ വാചകം വിലയിരുത്താൻ നിങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
കൂടാതെ, Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk തുടങ്ങിയ ഉപകരണങ്ങളുമായി കണക്ഷനുകൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിന് വർഷങ്ങളോളം കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് പരിജ്ഞാനം ആവശ്യമില്ലെന്ന് SaaS API-കൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു.
നെയിം എക്സ്ട്രാക്റ്റർ, കമ്പനി എക്സ്ട്രാക്റ്റർ, ലൊക്കേഷൻ എക്സ്ട്രാക്റ്റർ എന്നിവ നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസറിൽ നിലവിൽ ലഭ്യമാണ്. നിങ്ങളുടേത് എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾക്ക്, പേരിട്ടിരിക്കുന്ന എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ ബ്ലോഗ് ലേഖനം കാണുക.
ടെക്സ്റ്റ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം എന്നിവയ്ക്കായി ലളിതമായി നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന API-കൾ ആവശ്യമുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യ, റീട്ടെയിൽ, ഇ-കൊമേഴ്സ് എന്നിവയിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന എല്ലാ വലുപ്പത്തിലുമുള്ള ബിസിനസുകൾക്കും ഇത് അനുയോജ്യമാണ്.
ആമസോൺ മനസ്സിലാക്കുക
ആമസോൺ കോംപ്രെഹെൻഡിന്റെ പ്രീ-ബിൽറ്റ് ടൂളുകൾ ഉടനടി പ്ലഗ് ഇൻ ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്നതിന്, നൂറുകണക്കിന് വ്യത്യസ്ത മേഖലകളിൽ അവർക്ക് പരിശീലനം നൽകുന്നു.
ഇത് നിരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്ന സേവനമായതിനാൽ ഇൻ-ഹൗസ് സെർവറുകൾ ആവശ്യമില്ല. പ്രത്യേകിച്ചും നിങ്ങൾ നിലവിൽ ആമസോണിന്റെ ക്ലൗഡ് ഒരു പരിധിവരെ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അവരുടെ API-കൾ മുമ്പ് നിലവിലുള്ള ആപ്പുകളുമായി എളുപ്പത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കും. കുറച്ച് കൂടി പരിശീലനത്തിലൂടെ മാത്രമേ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ കൃത്യത ഉയർത്താൻ കഴിയൂ.
മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകളിൽ നിന്നും ക്ലിനിക്കൽ ട്രയലുകളിൽ നിന്നും ഡാറ്റ നേടുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും വിശ്വസനീയമായ ടെക്സ്റ്റ് അനാലിസിസ് ടെക്നിക്കുകളിലൊന്നാണ് കോംപ്രെഹെൻഡിന്റെ മെഡിക്കൽ നെയിംഡ് എന്റിറ്റി ആൻഡ് റിലേഷൻഷിപ്പ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ (NERE), ഇത് മരുന്നുകൾ, അവസ്ഥകൾ, പരിശോധന ഫലങ്ങൾ, നടപടിക്രമങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയും.
രോഗനിർണയം വിലയിരുത്തുന്നതിനും സൂക്ഷ്മമായി ക്രമീകരിക്കുന്നതിനും രോഗിയുടെ ഡാറ്റ താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, വളരെ പ്രയോജനപ്രദമായിരിക്കും. മുൻകൂട്ടി പരിശീലിച്ച ടൂളുകളുള്ള ഒരു നിയന്ത്രിത സേവനം തേടുന്ന ബിസിനസുകൾക്കുള്ള മികച്ച ഓപ്ഷൻ.
അയ്ലിയൻ
ശക്തമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനത്തിലേക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് നൽകുന്നതിന്, ഏഴ് ജനപ്രിയ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളിൽ മൂന്ന് API പ്ലഗ്-ഇന്നുകൾ AYLIEN വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
അവരുടെ വാർത്താ API ലോകമെമ്പാടുമുള്ള പതിനായിരക്കണക്കിന് വാർത്താ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് തത്സമയ തിരയലും എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷനും നൽകുന്നു.
എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷനും മറ്റ് നിരവധി ടെക്സ്റ്റ് വിശകലന ജോലികളും ഡോക്യുമെന്റുകളിലെ ടെക്സ്റ്റ് അനാലിസിസ് എപിഐ ഉപയോഗിച്ച് നടത്താം, സോഷ്യൽ മീഡിയ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ, ഉപഭോക്തൃ സർവേകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും.
അവസാനമായി, ടെക്സ്റ്റ് അനാലിസിസ് പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് സ്വന്തമായി എക്സ്ട്രാക്ടറുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസറിൽ (TAP) കൂടുതൽ നേരിട്ട് സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും. പ്രാഥമികമായി നിശ്ചിത എപിഐകൾ വേഗത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കേണ്ട കമ്പനികൾക്ക് ഇത് നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
സ്പാസി
SpaCy എന്നത് ഒരു പൈത്തൺ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസിംഗ് (NLP) പാക്കേജാണ്, അത് ഓപ്പൺ സോഴ്സും സൌജന്യവും ഒരു ടൺ ബിൽറ്റ്-ഇൻ സവിശേഷതകളുള്ളതുമാണ്.
ഇത് കൂടുതൽ കൂടുതൽ സാധാരണമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ് NLP ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗും വിശകലനവും. ഘടനയില്ലാത്ത ടെക്സ്ച്വൽ ഡാറ്റ ഒരു വലിയ തോതിലാണ് സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നത്, അതിനാൽ അത് വിശകലനം ചെയ്യുകയും അതിൽ നിന്ന് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുകയും ചെയ്യേണ്ടത് നിർണായകമാണ്.
അത് നിറവേറ്റുന്നതിന്, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന വിധത്തിൽ നിങ്ങൾ വസ്തുതകൾ ചിത്രീകരിക്കണം. നിങ്ങൾക്ക് NLP വഴി ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഇത് വളരെ വേഗമേറിയതാണ്, 30ms മാത്രം കാലതാമസമുള്ളതാണ്, എന്നാൽ വിമർശനാത്മകമായി, ഇത് HTTPS പേജുകൾക്കൊപ്പം ഉപയോഗിക്കാൻ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതല്ല.
ഇത് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സെർവറുകളോ ഇൻട്രാനെറ്റോ സ്കാൻ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള നല്ലൊരു ഓപ്ഷനാണ്, കാരണം ഇത് പ്രാദേശികമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഇത് മുഴുവൻ ഇന്റർനെറ്റും പഠിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഉപകരണമല്ല.
തീരുമാനം
ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ അഭ്യർത്ഥനകളിൽ പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനും ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്കിൽ പരാമർശിച്ചിരിക്കുന്ന എന്റിറ്റികൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും മറ്റ് കാര്യങ്ങൾക്കൊപ്പം കോൺടാക്റ്റ് വിശദാംശങ്ങൾ, ലൊക്കേഷനുകൾ, തീയതികൾ എന്നിവ പോലുള്ള നിർണായക ഡാറ്റ വേഗത്തിൽ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനും ബിസിനസുകൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാനാകുന്ന ഒരു സംവിധാനമാണ് നാമമുള്ള എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER).
എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ API-കൾ (അവ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ലൈബ്രറികളോ SaaS ഉൽപ്പന്നങ്ങളോ നൽകിയാലും) ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെയാണ് എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ എന്ന് നാമകരണം ചെയ്യപ്പെടുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും സാധാരണമായ സമീപനം.
എന്നിരുന്നാലും, മികച്ച ബദൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ സമയം, സാമ്പത്തികം, വൈദഗ്ധ്യം എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും. ഏത് തരത്തിലുള്ള ബിസിനസ്സിനും, എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷനും കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ടെക്സ്റ്റ് വിശകലന സാങ്കേതികവിദ്യകളും വ്യക്തമായും പ്രയോജനകരമാണ്.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടൂളുകൾ ശരിയായി പഠിപ്പിക്കുമ്പോൾ, അവ കൃത്യവും ഡാറ്റയൊന്നും അവഗണിക്കാതിരിക്കുന്നതും നിങ്ങളുടെ സമയവും പണവും ലാഭിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എപിഐകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് തുടർച്ചയായി സ്വയമേവ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഈ പരിഹാരങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയും.
നിങ്ങളുടെ കമ്പനിക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ പ്രവർത്തന ഗതി തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക