विषयसूची[लुकाउनुहोस्][देखाउनु]
हामीसँग व्यक्तिहरू, ठाउँहरू, स्थानहरू, मानहरू, र थपमा शब्दहरू पहिचान गर्ने र वर्गीकरण गर्ने जन्मजात क्षमता छ जब हामी तिनीहरूलाई सुन्छौं वा पढ्छौं। मानिसहरूले शब्दहरूलाई छिटो वर्गीकरण गर्न, पहिचान गर्न र बुझ्न सक्षम छन्।
उदाहरणका लागि, तपाईंले कुनै वस्तुलाई वर्गीकरण गर्न सक्नुहुन्छ र "स्टिभ जब्स" भन्ने नाम सुन्नुभयो भने तुरुन्तै कम्तीमा तीनदेखि चार गुणहरू ल्याउन सक्नुहुन्छ।
- व्यक्ति: "स्टीभ जब्स"
- संगठन: "एप्पल"
- स्थान: "क्यालिफोर्निया"
कम्प्युटरहरूमा यो जन्मजात सीपको कमी भएकोले, हामीले तिनीहरूलाई शब्द वा पाठ पहिचान गर्न र वर्गीकरण गर्न मद्दत गर्नुपर्छ। यस अवस्थामा नामित संस्था पहिचान (NER) प्रयोग गरिन्छ।
यस लेखमा, हामी यसको महत्त्व, फाइदाहरू, शीर्ष NER API हरू, र थप कुराहरू सहित विस्तृत रूपमा NER (Named Entity Recognition) को जाँच गर्नेछौं।
NER (Named Entity Recognition) भनेको के हो?
नामित संस्था पहिचान (NER) को रूपमा चिनिने प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) दृष्टिकोण, कहिलेकाहीँ इकाई पहिचान वा संस्था निकासीको रूपमा चिनिन्छ, स्वचालित रूपमा पाठमा नामित संस्थाहरूलाई पहिचान गर्दछ र तिनीहरूलाई पूर्वनिर्धारित कोटीहरूमा समूहबद्ध गर्दछ।
संस्थाहरूमा व्यक्तिहरू, समूहहरू, ठाउँहरू, मितिहरू, रकमहरू, डलरको रकम, प्रतिशतहरू, र थपको नामहरू समावेश हुन्छन्। नाम गरिएको इकाई पहिचानको साथ, तपाईले यसलाई डाटाबेसको लागि महत्त्वपूर्ण डेटा सङ्कलन गर्न वा कागजात के हो भनेर बुझ्न महत्त्वपूर्ण जानकारी निकाल्न प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
NER आधारशिला हो जसमा AI प्रणाली सापेक्षिक अर्थशास्त्र र भावनाको लागि पाठ विश्लेषण गर्न निर्भर हुन्छ, यद्यपि NLP ले पाठ विश्लेषण प्रक्रियामा महत्त्वपूर्ण प्रगति प्रतिनिधित्व गर्दछ।
NER को महत्व के हो?
पाठ एनालिटिक्स दृष्टिकोणको आधार NER हो। एक ML मोडेलले अंग्रेजी बुझ्नु अघि पहिले पूर्व-परिभाषित कोटीहरूको साथ लाखौं नमूनाहरू दिइनुपर्छ।
API ले यो पहिलो पटक पढिरहेको पाठहरूमा यी कम्पोनेन्टहरू पहिचान गर्दा समयसँगै सुधार हुन्छ। पाठ एनालिटिक्स इन्जिनको शक्ति NER क्षमताको क्षमता र बल संग बढ्छ।
यहाँ देखिए जस्तै, धेरै ML अपरेशनहरू NER द्वारा ट्रिगर गरिएको छ।
सिमेन्टिक खोज
सिमान्टिक खोज अब Google मा उपलब्ध छ। तपाईं एउटा प्रश्न प्रविष्ट गर्न सक्नुहुन्छ, र यसले जवाफको साथ जवाफ दिन सक्दो प्रयास गर्नेछ। जानकारी फेला पार्नको लागि, प्रयोगकर्ताले खोजिरहेको छ, डिजिटल सहायकहरू जस्तै एलेक्सा, सिरी, च्याटबटहरू, र अरूले एक प्रकारको सिमान्टिक खोजलाई प्रयोग गर्छन्।
यो प्रकार्य हिट वा मिस हुन सक्छ, तर यसको लागि प्रयोगहरूको बढ्दो संख्या छ, र तिनीहरूको प्रभावकारिता द्रुत रूपमा बढ्दैछ।
डाटा एनालिटिक्स
यो असंरचित डेटाबाट विश्लेषण सिर्जना गर्न एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्ने सामान्य वाक्यांश हो। यसले प्रासंगिक डाटा फेला पार्ने र सङ्कलन गर्ने प्रक्रियासँग यो डाटा प्रदर्शन गर्नका लागि विधिहरू एकीकृत गर्दछ।
यसले परिणामहरूको सीधा सांख्यिकीय व्याख्या वा डेटाको दृश्य प्रतिनिधित्वको रूपमा लिन सक्छ। कुनै निश्चित विषयमा चासो र संलग्नताको विश्लेषण YouTube भ्युहरूबाट जानकारी प्रयोग गरेर गर्न सकिन्छ, जसमा दर्शकहरूले कुनै विशेष भिडियोमा क्लिक गर्दा समावेश गर्दछ।
उत्पादनको तारा मूल्याङ्कनहरू ई-वाणिज्य साइटहरूबाट डेटा स्क्र्यापिङ प्रयोग गरेर विश्लेषण गर्न सकिन्छ उत्पादनले कति राम्रो गरिरहेको छ भन्ने समग्र स्कोर प्रदान गर्न।
सेन्मेन्ट विश्लेषण
थप अन्वेषण NER, भावनात्मक विश्लेषण तारा मूल्याङ्कनबाट जानकारीको अभावमा पनि राम्रो र नराम्रो समीक्षाहरू छुट्याउन सक्छ।
यो सचेत छ कि "ओभररेटेड," "फिडली," र "स्टुपिड" जस्ता शब्दहरूमा नकारात्मक अर्थहरू छन्, जबकि "उपयोगी," "छिटो," र "सजिलो" जस्ता सर्तहरू छन्। "सजिलो" शब्दलाई कम्प्युटर गेममा नकारात्मक रूपमा व्याख्या गर्न सकिन्छ.
परिष्कृत एल्गोरिदमले पनि चीजहरू बीचको सम्बन्ध पहिचान गर्न सक्छ।
पाठ एनालिटिक्स
डाटा एनालिटिक्स जस्तै, पाठ विश्लेषणले असंरचित पाठ स्ट्रिङहरूबाट जानकारी निकाल्छ र महत्त्वपूर्ण डाटामा शून्यमा NER प्रयोग गर्दछ।
यो उत्पादनको उल्लेख, औसत मूल्य, वा ग्राहकहरूले प्रायः एक निश्चित ब्रान्डको वर्णन गर्न प्रयोग गर्ने सर्तहरूमा डेटा कम्पाइल गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
भिडियो सामग्री विश्लेषण
सबैभन्दा जटिल प्रणालीहरू ती हुन् जसले अनुहार पहिचान, अडियो विश्लेषण, र चित्र पहिचान प्रयोग गरेर भिडियो जानकारीबाट डेटा निकाल्छन्।
भिडियो सामग्री विश्लेषण प्रयोग गरेर, तपाईंले YouTube "अनबक्सिङ" भिडियोहरू, ट्विच खेल प्रदर्शनहरू, रीलहरूमा तपाईंको अडियो सामग्रीको लिप सिङ्कहरू, र थप फेला पार्न सक्नुहुन्छ।
अनलाइन भिडियो सामग्रीको मात्रा बढ्दै जाँदा मानिसहरू कसरी तपाईंको उत्पादन वा सेवामा जडान हुन्छन् भन्ने बारे महत्त्वपूर्ण जानकारी हराउनबाट बच्न, NER-आधारित भिडियो सामग्री विश्लेषणको लागि छिटो र थप आविष्कारत्मक प्रविधिहरू आवश्यक छन्।
NER को वास्तविक-विश्व आवेदन
नामित संस्था पहिचान (NER) ले पाठमा आवश्यक पक्षहरू पहिचान गर्दछ जस्तै व्यक्तिहरूको नाम, स्थानहरू, ब्रान्डहरू, मौद्रिक मूल्यहरू, र थप।
पाठमा प्रमुख संस्थाहरू निकाल्दा असंरचित डाटा क्रमबद्ध गर्न र महत्त्वपूर्ण जानकारी पत्ता लगाउन मद्दत गर्दछ, जुन ठूला डाटासेटहरूसँग व्यवहार गर्दा महत्त्वपूर्ण हुन्छ।
नामित संस्था पहिचानका केही आकर्षक वास्तविक-विश्व उदाहरणहरू यहाँ छन्:
ग्राहक प्रतिक्रिया विश्लेषण
अनलाइन समीक्षाहरू उपभोक्ता प्रतिक्रियाको उत्कृष्ट स्रोत हुन् किनभने तिनीहरूले तपाईंलाई ग्राहकहरूलाई के मनपर्छ र तपाईंको सामानहरूको बारेमा घृणा गर्दछ र साथै तपाईंको कम्पनीको कुन क्षेत्रमा सुधार गर्न आवश्यक छ भन्ने बारे विस्तृत जानकारी प्रदान गर्न सक्छ।
यी सबै ग्राहक इनपुटहरू NER प्रणालीहरू प्रयोग गरेर व्यवस्थित गर्न सकिन्छ, जसले पुनरावृत्ति समस्याहरू पनि पहिचान गर्न सक्छ।
उदाहरण को लागी, NER को प्रयोग गरेर स्थानहरु को पहिचान गर्न को लागी प्राय: प्रतिकूल ग्राहक समीक्षाहरु मा उद्धृत गरिएको छ, तपाईले निश्चित कार्यालय शाखा मा ध्यान केन्द्रित गर्ने निर्णय गर्न सक्नुहुन्छ।
सामग्रीको लागि सिफारिस
तपाईंले पढिरहनुभएको लेखसँग जोडिएका लेखहरूको सूची BBC र CNN जस्ता वेबसाइटहरूमा फेला पार्न सकिन्छ जब तपाईंले त्यहाँ कुनै वस्तु पढ्नुहुन्छ।
यी वेबसाइटहरूले थप वेबसाइटहरूका लागि सिफारिसहरू बनाउँछन् जसले तपाईंले NER प्रयोग गरेर पढिरहनुभएको सामग्रीबाट निकालेका संस्थाहरूको बारेमा जानकारी प्रदान गर्दछ।
ग्राहक समर्थनमा टिकटहरू व्यवस्थित गर्नुहोस्
यदि तपाइँ ग्राहकहरु बाट समर्थन टिकट को संख्या मा बृद्धि को प्रबन्ध गर्दै हुनुहुन्छ भने, ग्राहक को अनुरोध को अधिक चाँडै प्रतिक्रिया गर्न को लागी नामित इकाई पहिचान एल्गोरिदम को उपयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
समय-उपभोग गर्ने ग्राहक हेरचाह कामहरू स्वचालित गर्नुहोस्, जस्तै ग्राहकहरूको गुनासो र सोधपुछ वर्गीकरण गर्न, आफैलाई पैसा बचत गर्न, ग्राहकको खुशी बढाउन, र रिजोलुसन दरहरू बढाउन।
संस्थाको निकासी पनि उपयुक्त डेटा निकाल्न प्रयोग गर्न सकिन्छ, जस्तै उत्पादनको नाम वा सिरियल नम्बरहरू, यो समस्या समाधानको लागि सही एजेन्ट वा टोलीलाई टिकटहरू रुट गर्न सजिलो बनाउन।
खोज एल्गोरिथ्म
के तपाईंले कहिल्यै प्रश्न गर्नुभएको छ कि कसरी लाखौं टुक्रा जानकारी भएका वेबसाइटहरूले तपाईंको खोजसँग सान्दर्भिक परिणामहरू उत्पादन गर्न सक्छन्? वेबसाइट विकिपीडियालाई विचार गर्नुहोस्।
विकिपिडियाले पूर्वनिर्धारित संस्थाहरू समावेश भएको पृष्ठ देखाउँछ जुन खोज शब्दले "नोकरी" खोज्दा त्यसमा "नोकरी" शब्द भएको सबै लेखहरू फर्काउनुको सट्टा सम्बन्धित हुन सक्छ।
यसरी, विकिपिडियाले लेखको लिङ्क प्रदान गर्दछ जसले "पेशा" लाई परिभाषित गर्दछ, रोजगार नामका व्यक्तिहरूको लागि एउटा खण्ड, र चलचित्रहरू जस्ता मिडियाको लागि अर्को क्षेत्र, भिडियो खेल, र मनोरञ्जनका अन्य रूपहरू जहाँ "नौकरी" शब्द देखिन्छ।
तपाईंले खोज शब्द समावेश स्थानहरूको लागि अर्को खण्ड पनि देख्नुहुनेछ।
रिजुमेको हेरचाह गर्दै
आदर्श आवेदकको खोजीमा, भर्तीकर्ताहरूले आफ्नो दिनको महत्त्वपूर्ण भाग रिजुमे समीक्षा गर्न खर्च गर्छन्। प्रत्येक रिज्युममा एउटै जानकारी हुन्छ, तर ती सबै प्रस्तुत र व्यवस्थित हुन्छन्, जुन असंरचित डेटाको एक विशिष्ट उदाहरण हो।
उम्मेदवारहरूको बारेमा सबैभन्दा सान्दर्भिक जानकारी व्यक्तिगत डेटा (जस्तै नाम, ठेगाना, फोन नम्बर, जन्म मिति, र इमेल) र उनीहरूको शिक्षा र अनुभव (जस्तै प्रमाणपत्र, डिग्री जस्ता) लगायतका निकाय एक्स्ट्रक्टरहरू प्रयोग गर्ने टोलीहरू भर्ती गरेर निकाल्न सकिन्छ। , कम्पनीको नाम, कौशल, आदि)।
ई-वाणिज्य
तिनीहरूको उत्पादन खोज एल्गोरिदमको सन्दर्भमा, सयौं वा हजारौं सामानहरू भएका अनलाइन खुद्रा विक्रेताहरूले NER बाट फाइदा लिन्छन्।
NER बिना, "कालो छालाको जुत्ता" को खोजीले कालो नभएका छाला र जुत्ता दुवै समावेश गर्ने नतिजाहरू फर्काउनेछ। यदि त्यसो हो भने, ई-वाणिज्य वेबसाइटहरूले ग्राहकहरू गुमाउने जोखिममा छन्।
In हाम्रो मामलामा, NER ले छालाको जुत्ताको लागि उत्पादन प्रकार र कालो रङको रूपमा खोज शब्दलाई वर्गीकरण गर्नेछ।
उत्तम निकाय निकासी APIs
गुगल क्लाउड NLP
पहिले नै प्रशिक्षित उपकरणहरूको लागि, Google Cloud NLP ले यसको प्राकृतिक भाषा API प्रदान गर्दछ। वा, AutoML Natural Language API धेरै प्रकारका पाठ निकासी र विश्लेषणका लागि अनुकूलनीय छ यदि तपाईं आफ्नो उद्योगको शब्दावलीमा आफ्ना उपकरणहरूलाई शिक्षित गर्न चाहनुहुन्छ भने।
API हरू Gmail, Google Sheets, र अन्य Google एपहरूसँग सजिलै अन्तरक्रिया गर्छन्, तर तेस्रो-पक्ष कार्यक्रमहरूसँग तिनीहरूलाई प्रयोग गर्दा थप जटिल कोड चाहिन्छ।
उत्तम व्यापार विकल्प गुगल अनुप्रयोगहरू र क्लाउड भण्डारणलाई व्यवस्थित सेवाहरू र API को रूपमा जडान गर्नु हो।
IBM वाटसन
IBM Watson एक बहु-क्लाउड प्लेटफर्म हो जसले अविश्वसनीय रूपमा छिटो कार्य गर्दछ र स्पीच-टु-टेक्स्ट जस्ता पूर्व-निर्मित क्षमताहरू प्रदान गर्दछ, जुन अद्भुत सफ्टवेयर हो जसले स्वचालित रूपमा रेकर्ड गरिएको अडियो र फोन कलहरूको विश्लेषण गर्न सक्छ।
CSV डेटाको प्रयोगको साथ, वाटसन प्राकृतिक भाषा बुझाइको गहिरो सिकाइ एआईले निकाय वा किवर्डहरू निकाल्न एक्स्ट्र्यासन मोडेलहरू सिर्जना गर्न सक्छ।
र अभ्यासको साथ, तपाइँ मोडेलहरू सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ जुन धेरै परिष्कृत छन्। यसको सबै कार्यक्षमताहरू API मार्फत पहुँचयोग्य छन्, यद्यपि व्यापक कोडिङ ज्ञान आवश्यक छ।
यसले ठूला व्यवसायहरूका लागि राम्रोसँग काम गर्दछ जसलाई विशाल डाटासेटहरू जाँच गर्न आवश्यक छ र आन्तरिक प्राविधिक स्रोतहरू छन्।
Cortical.io
सिमान्टिक फोल्डिङ प्रयोग गरेर, न्यूरोलोजीबाट एक धारणा, Cortical.io ले पाठ निकासी र NLU समाधानहरू प्रदान गर्दछ।
यो "सिमान्टिक फिंगरप्रिन्टहरू" उत्पन्न गर्न गरिन्छ, जसले पाठको सम्पूर्ण र विशिष्ट सर्तहरूमा दुवै अर्थलाई संकेत गर्दछ। शब्द क्लस्टरहरू बीचको सम्बन्ध देखाउनको लागि, सिमेन्टिक फिंगरप्रिन्टहरूले पाठ डेटा चित्रण गर्दछ।
Cortical.io को अन्तरक्रियात्मक API कागजातले प्रत्येक पाठ विश्लेषण समाधानहरूको कार्यक्षमतालाई समेट्छ, र Java, Python, र Javascript APIs प्रयोग गरेर पहुँच गर्न यो सरल छ।
Cortical.io बाट Contract Intelligence उपकरण विशेष गरी सिमान्टिक खोजहरू गर्न, स्क्यान गरिएका कागजातहरू रूपान्तरण गर्न, र एनोटेसनको साथ मद्दत र सुधार गर्न कानुनी विश्लेषणको लागि सिर्जना गरिएको थियो।
यो साधारण-टु-प्रयोग APIs खोज्ने व्यवसायहरूको लागि आदर्श हो जसलाई AI ज्ञान आवश्यक छैन, विशेष गरी कानूनी क्षेत्रमा।
बाँदर सिक्नुहोस्
सबै प्रमुख कम्प्यूटर भाषाहरू MonkeyLearn's APIs द्वारा समर्थित छन् र तपाईंको निकालिएका निकायहरू समावेश भएको JSON फाइल उत्पादन गर्न कोडका केही लाइनहरू मात्र सेटअप गर्नुहोस्। पूर्व प्रशिक्षणको साथ एक्स्ट्रक्टरहरू र पाठ विश्लेषकहरूको लागि, इन्टरफेस प्रयोगकर्ता-अनुकूल छ।
वा, केहि सरल चरणहरूमा, तपाइँ एक अद्वितीय एक्स्ट्रक्टर सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ। समय कम गर्न र शुद्धता सुधार गर्न, गहिरो संग उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) मेशिन सिकाइ एक व्यक्तिले जस्तै पाठ मूल्याङ्कन गर्न सक्षम बनाउँछ।
थप रूपमा, SaaS API ले Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk, र अन्य जस्ता उपकरणहरूसँग जडानहरू सेटअप गर्न वर्षौंको कम्प्युटर विज्ञान ज्ञानको आवश्यकता पर्दैन भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्दछ।
हाल तपाईको ब्राउजरमा उपलब्ध नाम एक्स्ट्रक्टर, कम्पनी एक्स्ट्रक्टर, र स्थान एक्स्ट्रक्टर हो। तपाइँको आफ्नै कसरी निर्माण गर्ने भन्ने बारे जानकारीको लागि, नाम गरिएको संस्था पहिचान ब्लग लेख हेर्नुहोस्।
यो टेक्नोलोजी, खुद्रा, र ई-वाणिज्यमा संलग्न सबै आकारका व्यवसायहरूको लागि आदर्श हो जसलाई विभिन्न प्रकारका पाठ निकाल्ने र पाठ विश्लेषणको लागि सरल-देखि-कार्यान्वयन API आवश्यक पर्दछ।
अमेजन बुझ्नुहोस्
प्लग इन गर्न र Amazon Comprehend को पूर्व-निर्मित उपकरणहरू तुरुन्तै प्रयोग गर्न सजिलो बनाउन, तिनीहरू सयौं विभिन्न क्षेत्रहरूमा प्रशिक्षित छन्।
कुनै इन-हाउस सर्भरहरू आवश्यक पर्दैन किनभने यो निगरानी गरिएको सेवा हो। विशेष गरी यदि तपाईंले हाल अमेजनको क्लाउडलाई केही स्तरमा प्रयोग गर्नुहुन्छ भने, तिनीहरूका एपीआईहरू पहिले-अवस्थित अनुप्रयोगहरूसँग सजिलैसँग एकीकृत हुन्छन्। र केवल थोरै थप प्रशिक्षण संग, निकासी शुद्धता उठाउन सकिन्छ।
मेडिकल रेकर्डहरू र क्लिनिकल परीक्षणहरूबाट डेटा प्राप्त गर्नको लागि सबैभन्दा भरपर्दो पाठ विश्लेषण प्रविधिहरू मध्ये एक हो Comprehend's Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERE), जसले औषधिहरू, अवस्थाहरू, परीक्षण परिणामहरू, र प्रक्रियाहरूमा विवरणहरू निकाल्न सक्छ।
जब रोगी डेटाको मूल्याङ्कन गर्न र फाइन-ट्यून निदानको तुलना गर्दा, धेरै लाभदायक हुन सक्छ। पूर्व-प्रशिक्षित उपकरणहरूको साथ व्यवस्थित सेवा खोज्ने व्यवसायहरूको लागि उत्तम विकल्प।
आयलियन
बलियो मेसिन लर्निङ पाठ विश्लेषणमा सजिलो पहुँच प्रदान गर्नको लागि, AYLIEN ले सात लोकप्रिय प्रोग्रामिङ भाषाहरूमा तीनवटा API प्लग-इनहरू प्रदान गर्दछ।
तिनीहरूको समाचार एपीआईले विश्वभरका हजारौं समाचार स्रोतहरूबाट वास्तविक-समय खोज र निकाय निकासी प्रदान गर्दछ।
संस्था निकासी र धेरै अन्य पाठ विश्लेषण कार्यहरू कागजातहरूमा पाठ विश्लेषण API प्रयोग गरेर गर्न सकिन्छ, सामाजिक संजाल प्लेटफर्महरू, उपभोक्ता सर्वेक्षणहरू, र थप।
अन्तमा, पाठ विश्लेषण प्लेटफर्म प्रयोग गरेर, तपाइँ तपाइँको ब्राउजर (TAP) मा तपाइँको आफ्नै एक्स्ट्रक्टर र थप सीधा बनाउन सक्नुहुन्छ। यसले कम्पनीहरूको लागि राम्रोसँग काम गर्दछ जसले मुख्य रूपमा निश्चित एपीआईहरू द्रुत रूपमा एकीकृत गर्न आवश्यक छ।
SpaCy
SpaCy एक पाइथन नेचुरल ल्याङ्ग्वेज प्रोसेसिङ (NLP) प्याकेज हो जुन ओपन सोर्स, नि:शुल्क हो र यसमा धेरै बिल्ट-इन सुविधाहरू छन्।
को लागि यो झन् सामान्य हुँदै गइरहेको छ NLP डाटा प्रशोधन र विश्लेषण। असंरचित पाठ्य डेटा ठूलो मात्रामा सिर्जना गरिएको छ, त्यसैले यसलाई विश्लेषण गर्न र यसबाट अन्तर्दृष्टि निकाल्न महत्त्वपूर्ण छ।
त्यो पूरा गर्नको लागि, तपाईंले तथ्यहरूलाई कम्प्युटरले बुझ्न सक्ने तरिकामा चित्रण गर्नुपर्छ। तपाइँ यसलाई NLP मार्फत गर्न सक्नुहुन्छ। यो धेरै छिटो छ, केवल 30ms को एक ढिलाइ समय संग, तर आलोचनात्मक रूपमा, यो HTTPS पृष्ठहरु संग उपयोग को लागी अभिप्रेरित छैन।
यो तपाईको आफ्नै सर्भर वा इन्ट्रानेट स्क्यान गर्नको लागि राम्रो विकल्प हो किनभने यो स्थानीय रूपमा सञ्चालन हुन्छ, तर यो सम्पूर्ण इन्टरनेट अध्ययन गर्नको लागि उपकरण होइन।
निष्कर्ष
नामित संस्था पहिचान (NER) एउटा प्रणाली हो जुन व्यवसायहरूले ग्राहक समर्थन अनुरोधहरूमा प्रासंगिक जानकारी लेबल गर्न, ग्राहक प्रतिक्रियामा सन्दर्भित संस्थाहरू फेला पार्न, र अन्य चीजहरू बीच सम्पर्क विवरणहरू, स्थानहरू र मितिहरू जस्ता महत्त्वपूर्ण डेटा द्रुत रूपमा निकाल्न प्रयोग गर्न सक्छन्।
नामकरण संस्था पहिचानको लागि सबैभन्दा सामान्य दृष्टिकोण भनेको संस्था निकासी API हरू प्रयोग गरेर हो (चाहे तिनीहरू खुला स्रोत पुस्तकालयहरू वा SaaS उत्पादनहरूद्वारा प्रदान गरिएका हुन्)।
जे होस्, उत्तम विकल्प छनौट गर्दा तपाईंको समय, वित्त र सीप सेटमा भर पर्नेछ। कुनै पनि प्रकारको व्यवसायको लागि, संस्था निकासी र थप परिष्कृत पाठ विश्लेषण प्रविधिहरू स्पष्ट रूपमा लाभदायक हुन सक्छ।
जब मेसिन लर्निङ उपकरणहरू सही रूपमा सिकाइन्छ, तिनीहरू सही हुन्छन् र कुनै पनि डेटालाई बेवास्ता गर्दैनन्, तपाईंको समय र पैसा बचत गर्दछ। तपाइँ यी समाधानहरूलाई API हरू एकीकृत गरेर निरन्तर र स्वचालित रूपमा चलाउन कन्फिगर गर्न सक्नुहुन्छ।
तपाईको कम्पनीको लागि उत्तम कार्यको पाठ्यक्रम मात्र छनौट गर्नुहोस्।
जवाफ छाड्नुस्