విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
పదాలను మనం విన్నా లేదా చదివినప్పుడల్లా వ్యక్తులు, స్థలాలు, స్థానాలు, విలువలు మరియు మరిన్నింటిని గుర్తించి వర్గీకరించగల సహజమైన సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాము. మానవులు పదాలను వేగంగా వర్గీకరించగలరు, గుర్తించగలరు మరియు గ్రహించగలరు.
ఉదాహరణకు, మీరు ఒక వస్తువును వర్గీకరించవచ్చు మరియు మీరు "స్టీవ్ జాబ్స్" అనే పేరు విన్నప్పుడు కనీసం మూడు నుండి నాలుగు లక్షణాలను త్వరగా పొందవచ్చు.
- వ్యక్తి: "స్టీవ్ జాబ్స్"
- సంస్థ: "యాపిల్"
- స్థానం: "కాలిఫోర్నియా"
కంప్యూటర్లలో ఈ సహజమైన నైపుణ్యం లేనందున, పదాలు లేదా వచనాన్ని గుర్తించడంలో మరియు దానిని వర్గీకరించడంలో మనం తప్పనిసరిగా వారికి సహాయం చేయాలి. ఈ పరిస్థితిలో పేరున్న ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ (NER) ఉపయోగించబడుతుంది.
ఈ కథనంలో, మేము NER (పేరు గల ఎంటిటీ గుర్తింపు)ని దాని ప్రాముఖ్యత, ప్రయోజనాలు, అగ్ర NER APIలు మరియు మరిన్నింటితో సహా వివరంగా పరిశీలిస్తాము.
NER (పేరు పెట్టబడిన సంస్థ గుర్తింపు) అంటే ఏమిటి?
నేమ్డ్ ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ (NER) అని పిలువబడే సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) విధానం, కొన్నిసార్లు ఎంటిటీ గుర్తింపు లేదా ఎంటిటీ వెలికితీత అని పిలుస్తారు, టెక్స్ట్లోని పేరున్న ఎంటిటీలను స్వయంచాలకంగా గుర్తిస్తుంది మరియు వాటిని ముందుగా నిర్ణయించిన వర్గాలుగా సమూహపరుస్తుంది.
ఎంటిటీలలో వ్యక్తులు, సమూహాలు, స్థలాలు, తేదీలు, మొత్తాలు, డాలర్ మొత్తాలు, శాతాలు మరియు మరిన్నింటి పేర్లు ఉంటాయి. పేరు పెట్టబడిన ఎంటిటీ గుర్తింపుతో, మీరు డేటాబేస్ కోసం ముఖ్యమైన డేటాను సేకరించడానికి లేదా పత్రం దేనికి సంబంధించినదో అర్థం చేసుకోవడానికి ముఖ్యమైన సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు దాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.
NER అనేది టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ ప్రాసెస్లో NLP గణనీయమైన పురోగతిని సూచిస్తున్నప్పటికీ, సాపేక్ష సెమాంటిక్స్ మరియు సెంటిమెంట్ కోసం టెక్స్ట్ని విశ్లేషించడానికి AI సిస్టమ్ ఆధారపడే మూలస్తంభం.
NER యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?
టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ విధానం యొక్క పునాది NER. ఒక ML మోడల్కు మొదట్లో ఇంగ్లీషు అర్థం కావాలంటే ముందుగా నిర్వచించబడిన కేటగిరీలతో మిలియన్ల కొద్దీ నమూనాలను అందించాలి.
API మొదటిసారిగా చదువుతున్న టెక్స్ట్లలోని ఈ భాగాలను గుర్తించే సమయానికి మెరుగుపడుతుంది. టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ ఇంజిన్ పవర్ NER సామర్ధ్యం యొక్క సామర్థ్యం మరియు బలంతో పెరుగుతుంది.
ఇక్కడ చూసినట్లుగా, అనేక ML కార్యకలాపాలు NER ద్వారా ప్రేరేపించబడ్డాయి.
సెమాంటిక్ శోధన
సెమాంటిక్ శోధన ఇప్పుడు Googleలో అందుబాటులో ఉంది. మీరు ఒక ప్రశ్నను నమోదు చేయవచ్చు మరియు సమాధానంతో ప్రతిస్పందించడానికి ఉత్తమంగా ప్రయత్నిస్తుంది. సమాచారాన్ని కనుగొనడానికి, ఒక వినియోగదారు వెతుకుతున్న, అలెక్సా, సిరి, చాట్బాట్లు మరియు ఇతరులు వంటి డిజిటల్ సహాయకులు ఒక రకమైన అర్థ శోధనను ఉపయోగిస్తారు.
ఈ ఫంక్షన్ దెబ్బతినవచ్చు లేదా మిస్ కావచ్చు, కానీ దీని కోసం అనేక ఉపయోగాలు ఉన్నాయి మరియు వాటి ప్రభావం వేగంగా పెరుగుతోంది.
డేటా అనలిటిక్స్
ఇది నిర్మాణాత్మక డేటా నుండి విశ్లేషణను రూపొందించడానికి అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించడం కోసం ఒక సాధారణ పదబంధం. ఇది సంబంధిత డేటాను కనుగొని సేకరించే ప్రక్రియతో ఈ డేటాను ప్రదర్శించే పద్ధతులను ఏకీకృతం చేస్తుంది.
ఇది ఫలితాల యొక్క సూటిగా గణాంక వివరణ లేదా డేటా యొక్క దృశ్యమాన ప్రాతినిధ్యం రూపంలో ఉండవచ్చు. వీక్షకులు నిర్దిష్ట వీడియోపై క్లిక్ చేసినప్పుడు సహా YouTube వీక్షణల నుండి సమాచారాన్ని ఉపయోగించి నిర్దిష్ట అంశంపై ఆసక్తి మరియు నిశ్చితార్థం యొక్క విశ్లేషణ చేయవచ్చు.
ఉత్పత్తి ఎంత బాగా పనిచేస్తుందో మొత్తం స్కోర్ను అందించడానికి ఇ-కామర్స్ సైట్ల నుండి డేటా స్క్రాపింగ్ ఉపయోగించి ఉత్పత్తి యొక్క స్టార్ రేటింగ్లను విశ్లేషించవచ్చు.
సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ
NERని మరింత అన్వేషించడం, సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ స్టార్ రేటింగ్ల నుండి సమాచారం లేనప్పుడు కూడా మంచి మరియు చెడు సమీక్షల మధ్య తేడాను గుర్తించగలదు.
“ఓవర్రేట్,” “ఫిడ్లీ,” మరియు “స్టుపిడ్” వంటి పదాలు ప్రతికూల అర్థాలను కలిగి ఉన్నాయని, అయితే “ఉపయోగకరమైన,” “శీఘ్ర,” మరియు “సులభం” వంటి పదాలు ప్రతికూల అర్థాలను కలిగి ఉన్నాయని ఇది తెలుసు. కంప్యూటర్ గేమ్లో "సులభం" అనే పదాన్ని ప్రతికూలంగా అర్థం చేసుకోవచ్చు.
అధునాతన అల్గారిథమ్లు విషయాల మధ్య సంబంధాన్ని కూడా గుర్తించగలవు.
టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్
డేటా అనలిటిక్స్ మాదిరిగానే, టెక్స్ట్ విశ్లేషణ నిర్మాణాత్మకమైన టెక్స్ట్ స్ట్రింగ్ల నుండి సమాచారాన్ని సంగ్రహిస్తుంది మరియు ముఖ్యమైన డేటాను సున్నా చేయడానికి NERని ఉపయోగిస్తుంది.
ఉత్పత్తి యొక్క ప్రస్తావనలు, సగటు ధర లేదా నిర్దిష్ట బ్రాండ్ను వివరించడానికి కస్టమర్లు ఎక్కువగా ఉపయోగించే నిబంధనలపై డేటాను కంపైల్ చేయడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
వీడియో కంటెంట్ విశ్లేషణ
ఫేషియల్ రికగ్నిషన్, ఆడియో అనాలిసిస్ మరియు పిక్చర్ రికగ్నిషన్ ఉపయోగించి వీడియో సమాచారం నుండి డేటాను సంగ్రహించే వ్యవస్థలు అత్యంత సంక్లిష్టమైనవి.
వీడియో కంటెంట్ విశ్లేషణను ఉపయోగించి, మీరు YouTube “అన్బాక్సింగ్” వీడియోలు, ట్విచ్ గేమ్ ప్రదర్శనలు, రీల్స్లో మీ ఆడియో మెటీరియల్ యొక్క లిప్ సింక్లు మరియు మరిన్నింటిని కనుగొనవచ్చు.
ఆన్లైన్ వీడియో మెటీరియల్ పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ వ్యక్తులు మీ ఉత్పత్తి లేదా సేవకు ఎలా కనెక్ట్ అవుతారు అనే దాని గురించి ముఖ్యమైన సమాచారాన్ని కోల్పోకుండా ఉండటానికి, NER-ఆధారిత వీడియో కంటెంట్ విశ్లేషణ కోసం వేగవంతమైన మరియు మరింత ఆవిష్కరణ పద్ధతులు అవసరం.
NER యొక్క వాస్తవ-ప్రపంచ అప్లికేషన్
పేరు పెట్టబడిన ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ (NER) అనేది వ్యక్తుల పేర్లు, స్థానాలు, బ్రాండ్లు, ద్రవ్య విలువలు మరియు మరిన్ని వంటి టెక్స్ట్లోని ముఖ్యమైన అంశాలను గుర్తిస్తుంది.
టెక్స్ట్లోని ప్రధాన ఎంటిటీలను సంగ్రహించడం అనేది నిర్మాణాత్మక డేటాను క్రమబద్ధీకరించడంలో మరియు ముఖ్యమైన సమాచారాన్ని గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది, ఇది పెద్ద డేటాసెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు కీలకం.
పేరు పెట్టబడిన ఎంటిటీ గుర్తింపు యొక్క కొన్ని మనోహరమైన వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
కస్టమర్ ఫీడ్బ్యాక్ను విశ్లేషించడం
ఆన్లైన్ సమీక్షలు వినియోగదారుల అభిప్రాయానికి అద్భుతమైన మూలం, ఎందుకంటే మీ వస్తువులను కస్టమర్లు ఇష్టపడే మరియు అసహ్యించుకునే వాటి గురించి అలాగే మీ కంపెనీకి సంబంధించిన ఏ రంగాలను మెరుగుపరచాలి అనే దాని గురించి వారు మీకు వివరణాత్మక సమాచారాన్ని అందించగలరు.
ఈ క్లయింట్ ఇన్పుట్ మొత్తాన్ని NER సిస్టమ్లను ఉపయోగించి నిర్వహించవచ్చు, ఇది పునరావృతమయ్యే సమస్యలను కూడా గుర్తించగలదు.
ఉదాహరణకు, ప్రతికూల కస్టమర్ సమీక్షలలో తరచుగా ఉదహరించబడిన స్థలాలను గుర్తించడానికి NERని ఉపయోగించడం ద్వారా, మీరు నిర్దిష్ట కార్యాలయ శాఖపై దృష్టి పెట్టాలని నిర్ణయించుకోవచ్చు.
కంటెంట్ కోసం సిఫార్సు
మీరు చదివే కథనానికి కనెక్ట్ చేయబడిన కథనాల జాబితాను మీరు అక్కడ ఒక అంశాన్ని చదివినప్పుడు BBC మరియు CNN వంటి వెబ్సైట్లలో చూడవచ్చు.
ఈ వెబ్సైట్లు మీరు NERని ఉపయోగించి చదువుతున్న కంటెంట్ నుండి సేకరించిన ఎంటిటీల గురించి సమాచారాన్ని అందించే అదనపు వెబ్సైట్ల కోసం సిఫార్సులు చేస్తాయి.
కస్టమర్ సపోర్ట్లో టిక్కెట్లను నిర్వహించండి
మీరు కస్టమర్ల నుండి మద్దతు టిక్కెట్ల సంఖ్య పెరుగుదలను నిర్వహిస్తున్నట్లయితే, క్లయింట్ అభ్యర్థనలకు మరింత త్వరగా ప్రతిస్పందించడానికి మీరు పేరున్న ఎంటిటీ గుర్తింపు అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించవచ్చు.
కస్టమర్ల ఫిర్యాదులు మరియు విచారణలను వర్గీకరించడం, మీ డబ్బును ఆదా చేసుకోవడం, కస్టమర్ ఆనందాన్ని పెంచడం మరియు రిజల్యూషన్ రేట్లను పెంచడం వంటి సమయాన్ని తీసుకునే కస్టమర్ కేర్ పనులను ఆటోమేట్ చేయండి.
ఎంటిటీ వెలికితీత అనేది ఉత్పత్తి పేర్లు లేదా క్రమ సంఖ్యల వంటి సంబంధిత డేటాను సంగ్రహించడానికి కూడా ఉపయోగించబడుతుంది, ఆ సమస్యను పరిష్కరించడానికి సరైన ఏజెంట్ లేదా బృందానికి టిక్కెట్లను మార్చడాన్ని సులభతరం చేయడానికి.
శోధన అల్గోరిథం
మిలియన్ల కొద్దీ సమాచారం ఉన్న వెబ్సైట్లు మీ శోధనకు సంబంధించిన ఫలితాలను ఎలా ఉత్పత్తి చేయగలవని మీరు ఎప్పుడైనా ప్రశ్నించారా? వికీపీడియా వెబ్సైట్ను పరిగణించండి.
వికీపీడియా మీరు "ఉద్యోగాలు" కోసం శోధించినప్పుడు, "ఉద్యోగాలు" అనే పదం ఉన్న అన్ని కథనాలను తిరిగి ఇవ్వడానికి బదులుగా శోధన పదానికి సంబంధించి ముందే నిర్వచించబడిన ఎంటిటీలను కలిగి ఉన్న పేజీని ప్రదర్శిస్తుంది.
అందువల్ల, వికీపీడియా "వృత్తి"ని నిర్వచించే కథనానికి లింక్ను అందిస్తుంది, ఉద్యోగాలు అనే వ్యక్తుల కోసం ఒక విభాగం మరియు సినిమాల వంటి మీడియా కోసం మరొక ప్రాంతం, వీడియో గేమ్స్, మరియు "ఉద్యోగాలు" అనే పదం కనిపించే ఇతర వినోద రూపాలు.
మీరు శోధన పదాన్ని కలిగి ఉన్న స్థానాల కోసం మరొక విభాగాన్ని కూడా చూస్తారు.
రెజ్యూమెల విషయంలో జాగ్రత్తలు తీసుకుంటున్నారు
ఆదర్శవంతమైన దరఖాస్తుదారుని అన్వేషణలో, రిక్రూటర్లు తమ రోజులో గణనీయమైన భాగాన్ని రెజ్యూమ్లను సమీక్షించడానికి వెచ్చిస్తారు. ప్రతి రెజ్యూమ్లో ఒకే సమాచారం ఉంటుంది, కానీ అవన్నీ విభిన్నంగా ప్రదర్శించబడతాయి మరియు నిర్వహించబడతాయి, ఇది నిర్మాణాత్మక డేటాకు ఒక సాధారణ ఉదాహరణ.
వ్యక్తిగత డేటా (పేరు, చిరునామా, ఫోన్ నంబర్, పుట్టిన తేదీ మరియు ఇమెయిల్ వంటివి) మరియు వారి విద్య మరియు అనుభవం (సర్టిఫికేషన్లు, డిగ్రీ వంటివి) గురించిన సమాచారంతో సహా ఎంటిటీ ఎక్స్ట్రాక్టర్లను ఉపయోగించే బృందాలను నియమించడం ద్వారా అభ్యర్థులకు సంబంధించిన అత్యంత సంబంధిత సమాచారాన్ని త్వరగా సంగ్రహించవచ్చు. , కంపెనీ పేర్లు, నైపుణ్యాలు మొదలైనవి).
ఇ-కామర్స్
వారి ఉత్పత్తి శోధన అల్గోరిథం గురించి, వందల లేదా వేల వస్తువులతో ఆన్లైన్ రిటైలర్లు NER నుండి ప్రయోజనం పొందుతారు.
NER లేకుండా, "బ్లాక్ లెదర్ బూట్స్" కోసం వెతికితే నలుపు రంగులో లేని లెదర్ మరియు పాదరక్షలు రెండింటినీ కలిగి ఉన్న ఫలితాలను అందిస్తుంది. అలా అయితే, ఇ-కామర్స్ వెబ్సైట్లు క్లయింట్లను కోల్పోయే ప్రమాదం ఉంది.
Iమా విషయంలో, NER శోధన పదాన్ని లెదర్ బూట్ల కోసం ఉత్పత్తి రకంగా మరియు నలుపు రంగును రంగుగా వర్గీకరిస్తుంది.
ఉత్తమ ఎంటిటీ సంగ్రహణ APIలు
Google క్లౌడ్ NLP
ఇప్పటికే శిక్షణ పొందిన సాధనాల కోసం, Google Cloud NLP దాని సహజ భాష APIని అందిస్తుంది. లేదా, AutoML సహజ భాష API అనేక రకాల టెక్స్ట్ వెలికితీత మరియు విశ్లేషణ కోసం మీరు మీ పరిశ్రమ యొక్క పరిభాషపై మీ సాధనాలకు అవగాహన కల్పించాలనుకుంటే.
APIలు Gmail, Google షీట్లు మరియు ఇతర Google యాప్లతో సులభంగా ఇంటరాక్ట్ అవుతాయి, అయితే వాటిని మూడవ పక్ష ప్రోగ్రామ్లతో ఉపయోగించడానికి మరింత క్లిష్టమైన కోడ్ అవసరం కావచ్చు.
Google అప్లికేషన్లు మరియు క్లౌడ్ స్టోరేజీని మేనేజ్ చేయబడిన సేవలు మరియు APIలుగా కనెక్ట్ చేయడం ఆదర్శవంతమైన వ్యాపార ఎంపిక.
ఐబిఎం వాట్సన్
IBM వాట్సన్ అనేది బహుళ-క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్, ఇది చాలా త్వరగా పని చేస్తుంది మరియు స్పీచ్-టు-టెక్స్ట్ వంటి ముందే-నిర్మిత సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది, ఇది రికార్డ్ చేయబడిన ఆడియో మరియు ఫోన్ కాల్లను స్వయంచాలకంగా విశ్లేషించగల అద్భుతమైన సాఫ్ట్వేర్.
CSV డేటాను ఉపయోగించడంతో, వాట్సన్ నేచురల్ లాంగ్వేజ్ అండర్స్టాండింగ్ యొక్క లోతైన అభ్యాస AI ఎంటిటీలు లేదా కీలకపదాలను సంగ్రహించడానికి సంగ్రహణ నమూనాలను సృష్టించగలదు.
మరియు అభ్యాసంతో, మీరు మరింత అధునాతనమైన నమూనాలను సృష్టించవచ్చు. విస్తృతమైన కోడింగ్ పరిజ్ఞానం అవసరం అయినప్పటికీ, దాని కార్యాచరణలన్నీ APIల ద్వారా అందుబాటులో ఉంటాయి.
అపారమైన డేటాసెట్లను పరిశీలించాల్సిన మరియు అంతర్గత సాంకేతిక వనరులను కలిగి ఉండే పెద్ద వ్యాపారాలకు ఇది బాగా పని చేస్తుంది.
Cortical.io
న్యూరాలజీ నుండి వచ్చిన సెమాంటిక్ ఫోల్డింగ్ని ఉపయోగించి, Cortical.io టెక్స్ట్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ మరియు NLU సొల్యూషన్లను అందిస్తుంది.
ఇది "సెమాంటిక్ ఫింగర్ప్రింట్లను" రూపొందించడానికి చేయబడుతుంది, ఇది టెక్స్ట్ యొక్క మొత్తం మరియు నిర్దిష్ట నిబంధనలలో అర్థాన్ని సూచిస్తుంది. వర్డ్ క్లస్టర్ల మధ్య సంబంధాలను ప్రదర్శించడానికి, సెమాంటిక్ వేలిముద్రలు టెక్స్ట్ డేటాను వర్ణిస్తాయి.
Cortical.io యొక్క ఇంటరాక్టివ్ API డాక్యుమెంటేషన్ ప్రతి టెక్స్ట్ విశ్లేషణ సొల్యూషన్స్ యొక్క కార్యాచరణను కవర్ చేస్తుంది మరియు జావా, పైథాన్ మరియు జావాస్క్రిప్ట్ APIలను ఉపయోగించి యాక్సెస్ చేయడం సులభం.
Cortical.io నుండి కాంట్రాక్ట్ ఇంటెలిజెన్స్ సాధనం సెమాంటిక్ శోధనలు చేయడానికి, స్కాన్ చేసిన పత్రాలను మార్చడానికి మరియు ఉల్లేఖనతో సహాయం చేయడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి చట్టపరమైన విశ్లేషణ కోసం ప్రత్యేకంగా సృష్టించబడింది.
AI పరిజ్ఞానం అవసరం లేని, ముఖ్యంగా చట్టపరమైన రంగంలో ఉపయోగించడానికి సులభమైన APIల కోసం చూస్తున్న వ్యాపారాలకు ఇది అనువైనది.
కోతి నేర్చుకోండి
అన్ని ప్రధాన కంప్యూటర్ భాషలకు MonkeyLearn's APIలు మద్దతిస్తున్నాయి మరియు మీరు సంగ్రహించిన ఎంటిటీలను కలిగి ఉన్న JSON ఫైల్ను రూపొందించడానికి కేవలం కొన్ని లైన్ల కోడ్ను మాత్రమే సెటప్ చేయండి. ఎక్స్ట్రాక్టర్లు మరియు టెక్స్ట్ విశ్లేషకుల కోసం ముందస్తు శిక్షణతో, ఇంటర్ఫేస్ యూజర్ ఫ్రెండ్లీగా ఉంటుంది.
లేదా, కేవలం కొన్ని సాధారణ దశల్లో, మీరు ప్రత్యేకమైన ఎక్స్ట్రాక్టర్ను సృష్టించవచ్చు. సమయాన్ని తగ్గించడానికి మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి, డీప్తో అధునాతన సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP). యంత్ర అభ్యాసం ఒక వ్యక్తి వలె వచనాన్ని అంచనా వేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
అదనంగా, SaaS APIలు Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk మరియు ఇతర సాధనాలతో కనెక్షన్లను సెటప్ చేయడానికి సంవత్సరాల కంప్యూటర్ సైన్స్ పరిజ్ఞానం అవసరం లేదని నిర్ధారిస్తుంది.
ప్రస్తుతం మీ బ్రౌజర్లో పేరు ఎక్స్ట్రాక్టర్, కంపెనీ ఎక్స్ట్రాక్టర్ మరియు లొకేషన్ ఎక్స్ట్రాక్టర్ అందుబాటులో ఉన్నాయి. మీ స్వంతంగా ఎలా నిర్మించుకోవాలో సమాచారం కోసం, పేరు పెట్టబడిన ఎంటిటీ గుర్తింపు బ్లాగ్ కథనాన్ని చూడండి.
వివిధ రకాల టెక్స్ట్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ మరియు టెక్స్ట్ విశ్లేషణ కోసం సరళంగా అమలు చేయడానికి APIలు అవసరమయ్యే సాంకేతికత, రిటైల్ మరియు ఇ-కామర్స్లో ఉన్న అన్ని పరిమాణాల వ్యాపారాలకు ఇది అనువైనది.
అమెజాన్ గ్రహించండి
అమెజాన్ కాంప్రెహెండ్ యొక్క ముందే నిర్మించిన సాధనాలను వెంటనే ప్లగ్ ఇన్ చేయడం మరియు ఉపయోగించడం సులభం చేయడం కోసం, వారు వందలాది విభిన్న రంగాలలో శిక్షణ పొందుతారు.
ఇది పర్యవేక్షించబడే సేవ అయినందున అంతర్గత సర్వర్లు అవసరం లేదు. ప్రత్యేకించి మీరు ప్రస్తుతం Amazon క్లౌడ్ని కొంత స్థాయికి ఉపయోగిస్తుంటే, వారి APIలు గతంలో ఉన్న యాప్లతో సులభంగా కలిసిపోతాయి. మరియు కొంచెం ఎక్కువ శిక్షణతో, వెలికితీత ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచవచ్చు.
మెడికల్ రికార్డులు మరియు క్లినికల్ ట్రయల్స్ నుండి డేటాను పొందడం కోసం అత్యంత ఆధారపడదగిన టెక్స్ట్ విశ్లేషణ పద్ధతుల్లో ఒకటి కాంప్రెహెండ్స్ మెడికల్ నేమ్డ్ ఎంటిటీ అండ్ రిలేషన్షిప్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ (NERE), ఇది మందులు, పరిస్థితులు, పరీక్ష ఫలితాలు మరియు విధానాలపై వివరాలను సేకరించగలదు.
రోగనిర్ధారణను అంచనా వేయడానికి మరియు ఫైన్-ట్యూన్ చేయడానికి రోగి డేటాను పోల్చినప్పుడు, చాలా ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది. ముందుగా శిక్షణ పొందిన సాధనాలతో నిర్వహించబడే సేవను కోరుకునే వ్యాపారాలకు ఉత్తమ ఎంపిక.
ఐలియన్
దృఢమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ టెక్స్ట్ విశ్లేషణకు సులభంగా యాక్సెస్ అందించడానికి, AYLIEN ఏడు ప్రసిద్ధ ప్రోగ్రామింగ్ భాషల్లో మూడు API ప్లగ్-ఇన్లను అందిస్తుంది.
వారి వార్తల API ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న పదివేల వార్తా మూలాల నుండి నిజ-సమయ శోధన మరియు ఎంటిటీ వెలికితీతను అందిస్తుంది.
పత్రాలపై టెక్స్ట్ అనాలిసిస్ APIని ఉపయోగించి ఎంటిటీ వెలికితీత మరియు అనేక ఇతర వచన విశ్లేషణ పనులు నిర్వహించబడతాయి, సాంఘిక ప్రసార మాధ్యమం ప్లాట్ఫారమ్లు, వినియోగదారుల సర్వేలు మరియు మరిన్ని.
చివరగా, టెక్స్ట్ అనాలిసిస్ ప్లాట్ఫారమ్ని ఉపయోగించి, మీరు మీ స్వంత ఎక్స్ట్రాక్టర్లను సృష్టించవచ్చు మరియు మరింత నేరుగా మీ బ్రౌజర్లో (TAP) చేయవచ్చు. ప్రాథమికంగా స్థిర APIలను త్వరగా ఏకీకృతం చేయాల్సిన కంపెనీలకు ఇది బాగా పని చేస్తుంది.
స్పాసీ
SpaCy అనేది పైథాన్ నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) ప్యాకేజీ, ఇది ఓపెన్ సోర్స్, ఉచితం మరియు టన్నుల కొద్దీ అంతర్నిర్మిత లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది.
ఇది మరింత సాధారణం అవుతోంది NLP డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు విశ్లేషణ. నిర్మాణాత్మకంగా లేని పాఠ్య డేటా అపారమైన స్థాయిలో సృష్టించబడుతుంది, కాబట్టి దానిని విశ్లేషించడం మరియు దాని నుండి అంతర్దృష్టులను సేకరించడం చాలా కీలకం.
దానిని నెరవేర్చడానికి, మీరు కంప్యూటర్లు గ్రహించగలిగే విధంగా వాస్తవాలను చిత్రీకరించాలి. మీరు దీన్ని NLP ద్వారా చేయవచ్చు. ఇది చాలా త్వరితంగా ఉంటుంది, కేవలం 30ms మాత్రమే లాగ్ టైమ్ ఉంటుంది, కానీ విమర్శనాత్మకంగా, ఇది HTTPS పేజీలతో ఉపయోగించడానికి ఉద్దేశించబడలేదు.
ఇది మీ స్వంత సర్వర్లు లేదా ఇంట్రానెట్ని స్కాన్ చేయడానికి మంచి ఎంపిక, ఎందుకంటే ఇది స్థానికంగా పనిచేస్తుంది, కానీ ఇది మొత్తం ఇంటర్నెట్ని అధ్యయనం చేసే సాధనం కాదు.
ముగింపు
పేరు పెట్టబడిన ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ (NER) అనేది కస్టమర్ సపోర్ట్ రిక్వెస్ట్లలో సంబంధిత సమాచారాన్ని లేబుల్ చేయడానికి, కస్టమర్ ఫీడ్బ్యాక్లో ప్రస్తావించబడిన ఎంటిటీలను కనుగొనడానికి మరియు ఇతర విషయాలతోపాటు సంప్రదింపు వివరాలు, స్థానాలు మరియు తేదీల వంటి కీలకమైన డేటాను త్వరగా సేకరించేందుకు వ్యాపారాలు ఉపయోగించే సిస్టమ్.
ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ అని పేరు పెట్టడానికి అత్యంత సాధారణ విధానం ఎంటిటీ ఎక్స్ట్రాక్షన్ APIలను ఉపయోగించడం (అవి ఓపెన్ సోర్స్ లైబ్రరీలు లేదా SaaS ఉత్పత్తుల ద్వారా అందించబడినా).
అయితే, ఉత్తమ ప్రత్యామ్నాయాన్ని ఎంచుకోవడం మీ సమయం, ఆర్థిక మరియు నైపుణ్యం సెట్పై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఏ రకమైన వ్యాపారం కోసం, ఎంటిటీ వెలికితీత మరియు మరింత అధునాతన టెక్స్ట్ విశ్లేషణ సాంకేతికతలు స్పష్టంగా ప్రయోజనకరంగా ఉంటాయి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ టూల్స్ సరిగ్గా బోధించబడినప్పుడు, అవి ఖచ్చితమైనవి మరియు ఏ డేటాను విస్మరించవు, మీ సమయాన్ని మరియు డబ్బును ఆదా చేస్తాయి. APIలను సమగ్రపరచడం ద్వారా మీరు ఈ పరిష్కారాలను నిరంతరం మరియు స్వయంచాలకంగా అమలు చేయడానికి కాన్ఫిగర్ చేయవచ్చు.
మీ కంపెనీకి ఉత్తమమైన చర్యను ఎంచుకోండి.
సమాధానం ఇవ్వూ