ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਜਦੋਂ ਵੀ ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੁਣਦੇ ਜਾਂ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਵਿਅਕਤੀਆਂ, ਸਥਾਨਾਂ, ਸਥਾਨਾਂ, ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸੁਭਾਵਕ ਯੋਗਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਨੁੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ, ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ "ਸਟੀਵ ਜੌਬਜ਼" ਦਾ ਨਾਮ ਸੁਣਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਰੰਤ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਿੰਨ ਤੋਂ ਚਾਰ ਗੁਣਾਂ ਨਾਲ ਆ ਸਕਦੇ ਹੋ।
- ਵਿਅਕਤੀ: "ਸਟੀਵ ਜੌਬਸ"
- ਸੰਗਠਨ: "ਐਪਲ"
- ਸਥਾਨ: "ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ"
ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪੈਦਾਇਸ਼ੀ ਹੁਨਰ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ (NER) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸਦੀ ਮਹੱਤਤਾ, ਲਾਭਾਂ, ਚੋਟੀ ਦੇ NER API, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਮੇਤ, NER (ਨਾਮ ਵਾਲੀ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ) ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ।
NER (ਨਾਮ ਵਾਲੀ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ) ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਪਹੁੰਚ ਨਾਮਕ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ (NER) ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ ਜਾਂ ਇਕਾਈ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਆਂ, ਸਮੂਹਾਂ, ਸਥਾਨਾਂ, ਮਿਤੀਆਂ, ਰਕਮਾਂ, ਡਾਲਰ ਦੀ ਰਕਮ, ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਨਾਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਾਰੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
NER ਉਹ ਨੀਂਹ ਪੱਥਰ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ NLP ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
NER ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ NER ਹੈ। ਇੱਕ ML ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਸਮਝਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਾਲੇ ਲੱਖਾਂ ਨਮੂਨੇ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਏਪੀਆਈ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਪੜ੍ਹ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਇੰਜਣ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ NER ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਤਾਕਤ ਨਾਲ ਵਧਦੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਥੇ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, NER ਦੁਆਰਾ ਕਈ ML ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਅਰਥ ਖੋਜ
ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਹੁਣ ਗੂਗਲ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦਰਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਦੇ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਪੂਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਲੈਕਸਾ, ਸਿਰੀ, ਚੈਟਬੋਟਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਰਗੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸਹਾਇਕ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਅਰਥ ਖੋਜ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹਿੱਟ ਜਾਂ ਮਿਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੇ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਵਧ ਰਹੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਇਹ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਵਾਕੰਸ਼ ਹੈ। ਇਹ ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਇਹ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਅੰਕੜਾ ਵਿਆਖਿਆ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦਾ ਰੂਪ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਅਤੇ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ YouTube ਵਿਯੂਜ਼ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਰਸ਼ਕ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਸਟਾਰ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
NER ਦੀ ਹੋਰ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਟਾਰ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਵੀ ਚੰਗੀਆਂ ਅਤੇ ਮਾੜੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਓਵਰਰੇਟਿਡ", "ਫਿਡਲੀ" ਅਤੇ "ਸਟੁਪਿਡ" ਵਰਗੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਰਥ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ "ਲਾਭਦਾਇਕ," "ਤੇਜ਼," ਅਤੇ "ਆਸਾਨ" ਵਰਗੇ ਸ਼ਬਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਗੇਮ ਵਿੱਚ "ਆਸਾਨ" ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ.
ਸੂਝਵਾਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸਮਾਨ, ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਸਟ੍ਰਿੰਗਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਡੇਟਾ 'ਤੇ NER ਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਜ਼ਿਕਰ, ਔਸਤ ਕੀਮਤ, ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਕਸਰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।
ਵੀਡੀਓ ਸਮਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਸਭ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਿਸਟਮ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਆਡੀਓ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੀਡੀਓ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਕੱਢਦੇ ਹਨ।
ਵੀਡੀਓ ਸਮਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਸੀਂ YouTube “ਅਨਬਾਕਸਿੰਗ” ਵੀਡੀਓਜ਼, ਟਵਿਚ ਗੇਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਰੀਲਜ਼ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਆਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਲਿਪ ਸਿੰਕ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਆਨਲਾਈਨ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਧਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਲੋਕ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, NER-ਅਧਾਰਿਤ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਖੋਜੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
NER ਦੀ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਨਾਮਿਤ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ (NER) ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਨਾਮ, ਸਥਾਨ, ਬ੍ਰਾਂਡ, ਮੁਦਰਾ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਹੋਰ।
ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ:
ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ
ਔਨਲਾਈਨ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਰੋਤ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਗਾਹਕ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਕੀ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਫ਼ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇਹ ਸਾਰਾ ਕਲਾਇੰਟ ਇਨਪੁਟ NER ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮੁੜ-ਆਵਰਤੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ NER ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜਿਹਨਾਂ ਦਾ ਅਕਸਰ ਅਣਉਚਿਤ ਗਾਹਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਦਫਤਰ ਸ਼ਾਖਾ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼
ਲੇਖਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋ ਉਸ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉੱਥੇ ਕੋਈ ਆਈਟਮ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹੋ ਤਾਂ BBC ਅਤੇ CNN ਵਰਗੀਆਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਲੱਭੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਵਾਧੂ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੇ NER ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਕੱਢੀਆਂ ਹਨ।
ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਟਿਕਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰੋ
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਤੋਂ ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਇੰਟ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੈਸੇ ਬਚਾਉਣ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਖੁਸ਼ੀ ਵਧਾਉਣ, ਅਤੇ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਅਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕ ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰੋ।
ਉਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਏਜੰਟ ਜਾਂ ਟੀਮ ਨੂੰ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਰੂਟ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਕਾਈ ਕੱਢਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਨਾਮ ਜਾਂ ਸੀਰੀਅਲ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਸਵਾਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਲੱਖਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਖੋਜ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ? ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ।
ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਇਕਾਈਆਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜ ਸ਼ਬਦ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ "ਨੌਕਰੀਆਂ" ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ "ਨੌਕਰੀਆਂ" ਸ਼ਬਦ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ ਲੇਖ ਦਾ ਇੱਕ ਲਿੰਕ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ "ਕਿੱਤੇ" ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੌਕਰੀਆਂ ਨਾਮ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਭਾਗ, ਅਤੇ ਮੀਡੀਆ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਿਲਮਾਂ, ਵੀਡੀਓ ਖੇਡ, ਅਤੇ ਮਨੋਰੰਜਨ ਦੇ ਹੋਰ ਰੂਪ ਜਿੱਥੇ "ਨੌਕਰੀਆਂ" ਸ਼ਬਦ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਖੋਜ ਸ਼ਬਦ ਵਾਲੇ ਸਥਾਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਭਾਗ ਵੀ ਦੇਖੋਗੇ।
ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਨਾ
ਆਦਰਸ਼ ਬਿਨੈਕਾਰ ਦੀ ਭਾਲ ਵਿੱਚ, ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਆਪਣੇ ਦਿਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਸਾਰੇ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।
ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕਾਈ ਐਕਸਟਰੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕਰਕੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, ਪਤਾ, ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ, ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਅਤੇ ਈਮੇਲ) ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ, ਡਿਗਰੀ) ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। , ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਾਮ, ਹੁਨਰ, ਆਦਿ)।
ਈ-ਕਾਮਰਸ
ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ, ਸੈਂਕੜੇ ਜਾਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਵਸਤਾਂ ਵਾਲੇ ਔਨਲਾਈਨ ਰਿਟੇਲਰਾਂ ਨੂੰ NER ਤੋਂ ਲਾਭ ਹੋਵੇਗਾ।
NER ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, "ਕਾਲੇ ਚਮੜੇ ਦੇ ਬੂਟ" ਦੀ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਦੇਵੇਗੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਮੜੇ ਅਤੇ ਜੁੱਤੀਆਂ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਕਾਲੇ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ.
In ਸਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, NER ਖੋਜ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਚਮੜੇ ਦੇ ਬੂਟਾਂ ਲਈ ਉਤਪਾਦ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਕਾਲੇ ਨੂੰ ਰੰਗ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੇਗਾ।
ਵਧੀਆ ਇਕਾਈ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ API
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ NLP
ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟੂਲਸ ਲਈ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਐਨਐਲਪੀ ਆਪਣੀ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਾਂ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ 'ਤੇ ਸਿੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਆਟੋਐਮਐਲ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ API ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
APIs Gmail, Google ਸ਼ੀਟਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ Google ਐਪਾਂ ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੋਡ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਆਦਰਸ਼ ਵਪਾਰਕ ਵਿਕਲਪ Google ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ APIs ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਹੈ।
ਆਈਬੀਐਮ ਵਾਟਸਨ
IBM ਵਾਟਸਨ ਇੱਕ ਮਲਟੀ-ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ, ਜੋ ਕਿ ਅਦਭੁਤ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੈ ਜੋ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੀਆਂ ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਫ਼ੋਨ ਕਾਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
CSV ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ, ਵਾਟਸਨ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਅੰਡਰਸਟੈਂਡਿੰਗ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ AI ਇਕਾਈਆਂ ਜਾਂ ਕੀਵਰਡਸ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਧੀਆ ਹਨ। ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ API ਦੁਆਰਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਵਿਆਪਕ ਕੋਡਿੰਗ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇਹ ਵੱਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤਕਨੀਕੀ ਸਰੋਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
Cortical.io
ਸਿਮੈਨਟਿਕ ਫੋਲਡਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਨਿਊਰੋਲੋਜੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਧਾਰਨਾ, Cortical.io ਟੈਕਸਟ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ NLU ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ "ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟਸ" ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਪੂਰੇ ਅਤੇ ਖਾਸ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟਸ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
Cortical.io ਦਾ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ API ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹਰੇਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੱਲ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ Java, Python, ਅਤੇ Javascript APIs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।
Cortical.io ਤੋਂ ਕੰਟਰੈਕਟ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਰਥ ਖੋਜਾਂ ਕਰਨ, ਸਕੈਨ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ, ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮਦਦ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਸਧਾਰਨ-ਤੋਂ-ਵਰਤਣ ਵਾਲੇ APIs ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ AI ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ।
ਬਾਂਦਰ ਸਿੱਖੋ
ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ MonkeyLearn's APIs ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਾਲੀ JSON ਫਾਈਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਲਾਈਨਾਂ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪੁਰਾਣੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਾਲੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਇੰਟਰਫੇਸ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
ਜਾਂ, ਕੁਝ ਸਧਾਰਨ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਐਕਸਟਰੈਕਟਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਡੂੰਘੇ ਨਾਲ ਉੱਨਤ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਕਰੇਗਾ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, SaaS APIs ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗੂਗਲ ਸ਼ੀਟਸ, ਐਕਸਲ, ਜ਼ੈਪੀਅਰ, ਜ਼ੈਂਡੇਸਕ, ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਨਾਮ ਐਕਸਟਰੈਕਟਰ, ਕੰਪਨੀ ਐਕਸਟਰੈਕਟਰ, ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਐਕਸਟਰੈਕਟਰ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਆਪਣਾ ਖੁਦ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ ਬਲੌਗ ਲੇਖ ਦੇਖੋ।
ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਪ੍ਰਚੂਨ, ਅਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸਧਾਰਨ-ਤੋਂ-ਲਾਗੂ API ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਸਮਝੋ
Amazon Comprehend ਦੇ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਪਲੱਗ ਇਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਰਤਣਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੈਂਕੜੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਸਰਵਰ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਸੇਵਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਪੱਧਰ ਤੱਕ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ API ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਐਪਸ ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਥੋੜੀ ਜਿਹੀ ਹੋਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ, ਕੱਢਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਕੰਪਰੀਹੇਂਡਜ਼ ਮੈਡੀਕਲ ਨਾਮੀ ਇਕਾਈ ਅਤੇ ਰਿਲੇਸ਼ਨਸ਼ਿਪ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ (NERE), ਜੋ ਦਵਾਈਆਂ, ਸਥਿਤੀਆਂ, ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਕੱਢ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਾਫ਼ੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ।
ਆਇਲੀਅਨ
ਮਜਬੂਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ ਆਸਾਨ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ, AYLIEN ਸੱਤ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ API ਪਲੱਗ-ਇਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਨਿਊਜ਼ API ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਖਬਰਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਇਕਾਈ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਕਾਈ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਕਈ ਹੋਰ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਖਪਤਕਾਰ ਸਰਵੇਖਣ, ਅਤੇ ਹੋਰ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ (TAP) ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਿੱਧੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਿਰ API ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸਪੇਸੀ
SpaCy ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਪੈਕੇਜ ਹੈ ਜੋ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ, ਮੁਫਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ।
ਲਈ ਹੋਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਿਆਦਾ ਆਮ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ NLP ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ. ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਸੂਝ ਕੱਢਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਮਝ ਸਕਣ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ NLP ਰਾਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਹੈ, ਸਿਰਫ 30ms ਦੇ ਪਛੜਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਪਰ ਗੰਭੀਰ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ HTTPS ਪੰਨਿਆਂ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਸਰਵਰਾਂ ਜਾਂ ਇੰਟਰਾਨੈੱਟ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਪੂਰੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਨਾਮੀ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ (NER) ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਢੁਕਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ, ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਵੇਰਵੇ, ਸਥਾਨਾਂ ਅਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ ਵਰਗੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਇਕਾਈ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ APIs (ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਾਂ SaaS ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੋਵੇ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਚੁਣਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੇਂ, ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗਾ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ, ਇਕਾਈ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਧੀਆ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਟੂਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਸਹੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ API ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਬਸ ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਕੋਰਸ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ.
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ