کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
جب بھی ہم الفاظ کو سنتے یا پڑھتے ہیں تو ہم لوگوں، مقامات، مقامات، اقدار وغیرہ میں الفاظ کو پہچاننے اور ان کی درجہ بندی کرنے کی فطری صلاحیت رکھتے ہیں۔ انسان الفاظ کو تیزی سے درجہ بندی کرنے، شناخت کرنے اور سمجھنے کے قابل ہیں۔
مثال کے طور پر، جب آپ "Steve Jobs" کا نام سنتے ہیں تو آپ کسی چیز کی درجہ بندی کر سکتے ہیں اور کم از کم تین سے چار خوبیوں کے ساتھ تیزی سے سامنے آ سکتے ہیں۔
- شخص: "سٹیو جابز"
- تنظیم: "ایپل"
- مقام: "کیلیفورنیا"
چونکہ کمپیوٹر میں اس فطری مہارت کی کمی ہے، اس لیے ہمیں الفاظ یا متن کو پہچاننے اور اس کی درجہ بندی کرنے میں ان کی مدد کرنی چاہیے۔ اس صورت حال میں نام شدہ ہستی کی شناخت (NER) کا استعمال کیا جاتا ہے۔
اس آرٹیکل میں، ہم NER (نام کی ہستی کی شناخت) کا تفصیل سے جائزہ لیں گے، بشمول اس کی اہمیت، فوائد، اعلیٰ NER APIs، اور بہت کچھ۔
NER (نام سے ہستی کی شناخت) کیا ہے؟
ایک نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) اپروچ جسے نام ہستی کی شناخت (NER) کے نام سے جانا جاتا ہے، جسے بعض اوقات ہستی کی شناخت یا ہستی نکالنے کے نام سے جانا جاتا ہے، خود بخود کسی متن میں نامزد ہستیوں کو پہچانتا ہے اور انہیں پہلے سے طے شدہ زمروں میں گروپ کرتا ہے۔
اداروں میں افراد کے نام، گروپس، مقامات، تاریخیں، رقمیں، ڈالر کی رقم، فیصد وغیرہ شامل ہیں۔ نامزد ہستی کی شناخت کے ساتھ، آپ یا تو اسے ڈیٹا بیس کے لیے اہم ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں یا یہ سمجھنے کے لیے اہم معلومات نکال سکتے ہیں کہ دستاویز کیا ہے۔
NER وہ بنیاد ہے جس پر ایک AI نظام انحصار کرتا ہے تاکہ متعلقہ الفاظ اور جذبات کے لیے متن کا تجزیہ کیا جا سکے، یہاں تک کہ اگر NLP متن کے تجزیات کے عمل میں ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتا ہے۔
NER کی کیا اہمیت ہے؟
متن کے تجزیاتی نقطہ نظر کی بنیاد NER ہے۔ ایک ایم ایل ماڈل کو ابتدائی طور پر انگریزی سمجھنے سے پہلے پہلے سے طے شدہ زمروں کے ساتھ لاکھوں نمونے دینے چاہئیں۔
API ان اجزاء کو متن میں پہچاننے کے ساتھ ساتھ بہتر ہوتا ہے جو یہ پہلی بار پڑھ رہا ہے۔ ٹیکسٹ اینالیٹکس انجن کی طاقت NER کی اہلیت اور طاقت کے ساتھ بڑھتی ہے۔
جیسا کہ یہاں دیکھا گیا ہے، کئی ایم ایل آپریشنز NER کے ذریعے شروع کیے گئے ہیں۔
معنوی تلاش
سیمنٹک سرچ اب گوگل پر دستیاب ہے۔ آپ ایک سوال درج کر سکتے ہیں، اور یہ جواب کے ساتھ جواب دینے کی پوری کوشش کرے گا۔ معلومات کو تلاش کرنے کے لیے، ایک صارف تلاش کر رہا ہے، الیکسا، سری، چیٹ بوٹس، اور دیگر جیسے ڈیجیٹل اسسٹنٹ ایک قسم کی معنوی تلاش کو ملازمت دیتے ہیں۔
یہ فنکشن ہٹ یا مس ہو سکتا ہے، لیکن اس کے استعمال کی تعداد میں اضافہ ہو رہا ہے، اور ان کی تاثیر تیزی سے بڑھ رہی ہے۔
ڈیٹا تجزیات
غیر ساختہ ڈیٹا سے تجزیہ تخلیق کرنے کے لیے الگورتھم استعمال کرنے کے لیے یہ ایک عام جملہ ہے۔ یہ متعلقہ ڈیٹا کو تلاش کرنے اور جمع کرنے کے عمل کے ساتھ اس ڈیٹا کو ظاہر کرنے کے طریقوں کو مربوط کرتا ہے۔
یہ نتائج کی سیدھی سیدھی شماریاتی وضاحت یا ڈیٹا کی بصری نمائندگی کی شکل اختیار کر سکتا ہے۔ کسی خاص موضوع میں دلچسپی اور مشغولیت کا تجزیہ YouTube کے ملاحظات سے حاصل کردہ معلومات کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے، بشمول جب ناظرین کسی مخصوص ویڈیو پر کلک کرتے ہیں۔
ای کامرس سائٹس سے ڈیٹا سکریپنگ کا استعمال کرتے ہوئے پروڈکٹ کی اسٹار ریٹنگ کا تجزیہ کیا جا سکتا ہے تاکہ مجموعی اسکور فراہم کیا جا سکے کہ پروڈکٹ کتنی اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کر رہی ہے۔
احساس تجزیہ
NER کی مزید تلاش، جذبات تجزیہ ستارے کی درجہ بندی سے معلومات کی عدم موجودگی میں بھی اچھے اور برے جائزوں میں فرق کر سکتا ہے۔
یہ معلوم ہے کہ "اوور ریٹیڈ"، "فڈلی" اور "بیوقوف" جیسی اصطلاحات منفی معنی رکھتی ہیں، جب کہ "مفید"، "فوری،" اور "آسان" جیسی اصطلاحات ہوتی ہیں۔ کمپیوٹر گیم میں لفظ "آسان" کی منفی تشریح کی جا سکتی ہے۔.
جدید ترین الگورتھم چیزوں کے درمیان تعلق کو بھی پہچان سکتے ہیں۔
متن تجزیات
ڈیٹا اینالیٹکس کی طرح، متن کا تجزیہ غیر ساختہ ٹیکسٹ سٹرنگز سے معلومات نکالتا ہے اور اہم ڈیٹا پر NER کو صفر تک استعمال کرتا ہے۔
اس کا استعمال کسی پروڈکٹ کے تذکروں، اوسط قیمت، یا ان اصطلاحات پر ڈیٹا مرتب کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے جنہیں صارفین کسی خاص برانڈ کی وضاحت کے لیے اکثر استعمال کرتے ہیں۔
ویڈیو مواد کا تجزیہ
سب سے پیچیدہ نظام وہ ہیں جو چہرے کی شناخت، آڈیو تجزیہ، اور تصویر کی شناخت کا استعمال کرتے ہوئے ویڈیو کی معلومات سے ڈیٹا نکالتے ہیں۔
ویڈیو مواد کے تجزیے کا استعمال کرتے ہوئے، آپ یوٹیوب کی "ان باکسنگ" ویڈیوز، ٹویچ گیم کے مظاہرے، ریلز پر آپ کے آڈیو مواد کی ہونٹ سنک، اور بہت کچھ تلاش کر سکتے ہیں۔
آن لائن ویڈیو مواد کے حجم کے بڑھنے کے ساتھ ساتھ لوگ آپ کے پروڈکٹ یا سروس سے کیسے جڑتے ہیں اس بارے میں اہم معلومات سے محروم ہونے سے بچنے کے لیے، NER پر مبنی ویڈیو مواد کے تجزیہ کے لیے تیز تر اور زیادہ اختراعی تکنیکیں ضروری ہیں۔
NER کی حقیقی دنیا کی درخواست
نام شدہ ہستی کی شناخت (NER) متن میں ضروری پہلوؤں کی نشاندہی کرتا ہے جیسے لوگوں کے نام، مقامات، برانڈز، مالیاتی اقدار اور بہت کچھ۔
ٹیکسٹ میں بڑے اداروں کو نکالنا غیر ساختہ ڈیٹا کو چھانٹنے اور اہم معلومات کا پتہ لگانے میں مدد کرتا ہے، جو بڑے ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت اہم ہے۔
یہاں نامی ہستی کی شناخت کی کچھ دلچسپ حقیقی دنیا کی مثالیں ہیں:
کسٹمر کے تاثرات کا تجزیہ کرنا
آن لائن جائزے صارفین کے تاثرات کا ایک بہترین ذریعہ ہیں کیونکہ وہ آپ کو اس بارے میں تفصیلی معلومات فراہم کر سکتے ہیں کہ صارفین آپ کے سامان کے بارے میں کیا پسند اور نفرت کرتے ہیں اور ساتھ ہی ساتھ آپ کی کمپنی کے کن شعبوں کو بہتر کرنے کی ضرورت ہے۔
یہ تمام کلائنٹ ان پٹ NER سسٹم کا استعمال کرتے ہوئے منظم کیا جا سکتا ہے، جو دوبارہ آنے والے مسائل کی بھی نشاندہی کر سکتا ہے۔
مثال کے طور پر، NER کا استعمال کرتے ہوئے ان جگہوں کی نشاندہی کرنے کے لیے جن کا اکثر ناموافق کسٹمر کے جائزوں میں حوالہ دیا جاتا ہے، آپ کسی مخصوص آفس برانچ پر توجہ مرکوز کرنے کا فیصلہ کر سکتے ہیں۔
مواد کے لیے تجویز
مضامین کی ایک فہرست جو آپ پڑھ رہے ہیں اس سے جڑے ہوئے ہیں جب آپ وہاں کوئی آئٹم پڑھتے ہیں تو BBC اور CNN جیسی ویب سائٹس پر مل سکتے ہیں۔
یہ ویب سائٹس اضافی ویب سائٹس کے لیے سفارشات پیش کرتی ہیں جو ان اداروں کے بارے میں معلومات پیش کرتی ہیں جو انھوں نے NER کے ذریعے پڑھے ہوئے مواد سے نکالی ہیں۔
کسٹمر سپورٹ میں ٹکٹوں کو منظم کریں۔
اگر آپ کسٹمرز کی جانب سے سپورٹ ٹکٹس کی تعداد میں اضافے کا انتظام کر رہے ہیں تو آپ کلائنٹ کی درخواستوں کا زیادہ تیزی سے جواب دینے کے لیے نام شدہ ہستی کی شناخت کے الگورتھم استعمال کر سکتے ہیں۔
وقت گزارنے والے کسٹمر کیئر کے کاموں کو خودکار بنائیں، جیسے کہ گاہکوں کی شکایات اور پوچھ گچھ کی درجہ بندی کرنا، اپنے آپ کو پیسہ بچانے، کسٹمر کی خوشی بڑھانے، اور ریزولیوشن کی شرحوں میں اضافہ کرنے کے لیے۔
ہستی نکالنے کا استعمال متعلقہ ڈیٹا کو نکالنے کے لیے بھی کیا جا سکتا ہے، جیسے پروڈکٹ کے نام یا سیریل نمبر، اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے ٹکٹوں کو صحیح ایجنٹ یا ٹیم تک پہنچانا آسان بنانے کے لیے۔
تلاش الگورتھم
کیا آپ نے کبھی سوال کیا ہے کہ لاکھوں معلومات کے ٹکڑوں والی ویب سائٹس آپ کی تلاش کے لیے موزوں نتائج کیسے پیدا کر سکتی ہیں؟ ویب سائٹ ویکیپیڈیا پر غور کریں۔
ویکیپیڈیا ایک صفحہ دکھاتا ہے جس میں پہلے سے طے شدہ ہستیوں پر مشتمل ہوتا ہے جس سے تلاش کی اصطلاح اس وقت متعلقہ ہو سکتی ہے جب آپ "نوکریاں" تلاش کرتے ہیں، بجائے اس کے کہ تمام مضامین کو ان میں لفظ "نوکریاں" کے ساتھ واپس کریں۔
اس طرح، ویکیپیڈیا مضمون کا ایک لنک پیش کرتا ہے جو "پیشہ" کی وضاحت کرتا ہے، نوکریوں کے نام سے لوگوں کے لیے ایک سیکشن، اور میڈیا کے لیے ایک اور شعبہ جیسے فلمیں، ویڈیو گیمز، اور تفریح کی دوسری شکلیں جہاں اصطلاح "نوکریاں" ظاہر ہوتی ہے۔
آپ تلاش کے لفظ پر مشتمل مقامات کے لیے ایک اور سیگمنٹ بھی دیکھیں گے۔
ریزیومے کا خیال رکھنا
مثالی درخواست دہندہ کی تلاش میں، بھرتی کرنے والے اپنے دن کا ایک اہم حصہ دوبارہ شروع کرنے کا جائزہ لینے میں صرف کرتے ہیں۔ ہر ریزیومے میں ایک جیسی معلومات ہوتی ہیں، لیکن وہ سب مختلف طریقے سے پیش اور ترتیب دی جاتی ہیں، جو کہ غیر ساختہ ڈیٹا کی ایک عام مثال ہے۔
امیدواروں کے بارے میں سب سے زیادہ مناسب معلومات ہستی ایکسٹریکٹرز کا استعمال کرنے والی ٹیموں کو بھرتی کرکے تیزی سے حاصل کی جاسکتی ہیں، بشمول ذاتی ڈیٹا (جیسے نام، پتہ، فون نمبر، تاریخ پیدائش، اور ای میل) اور ان کی تعلیم اور تجربے کے بارے میں معلومات (جیسے سرٹیفیکیشن، ڈگری) کمپنی کے نام، مہارت وغیرہ)۔
ای کامرس
اپنی مصنوعات کی تلاش کے الگورتھم کے بارے میں، سینکڑوں یا ہزاروں سامان والے آن لائن خوردہ فروش NER سے فائدہ اٹھائیں گے۔
NER کے بغیر، "سیاہ چمڑے کے جوتے" کی تلاش کے نتائج سامنے آئیں گے جن میں چمڑے اور جوتے دونوں شامل ہوں گے جو سیاہ نہیں تھے۔ اگر ایسا ہے تو، ای کامرس ویب سائٹس کو کلائنٹ کھونے کا خطرہ ہے۔
Iہمارے معاملے میں، NER تلاش کے لفظ کو چمڑے کے جوتے کے لیے مصنوعات کی قسم کے طور پر اور سیاہ کو رنگ کے طور پر درجہ بندی کرے گا۔
بہترین ہستی نکالنے والے APIs
گوگل کلاؤڈ این ایل پی
پہلے سے تربیت یافتہ ٹولز کے لیے، گوگل کلاؤڈ این ایل پی اپنا نیچرل لینگویج API فراہم کرتا ہے۔ یا، اگر آپ اپنے ٹولز کو اپنی صنعت کی اصطلاحات سے آگاہ کرنا چاہتے ہیں تو آٹو ایم ایل نیچرل لینگویج API کئی قسم کے متن نکالنے اور تجزیہ کرنے کے قابل ہے۔
APIs Gmail، Google Sheets، اور دیگر Google ایپس کے ساتھ آسانی سے تعامل کرتے ہیں، لیکن انہیں تھرڈ پارٹی پروگراموں کے ساتھ استعمال کرنے کے لیے زیادہ پیچیدہ کوڈ کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
کاروبار کا مثالی آپشن گوگل ایپلیکیشنز اور کلاؤڈ اسٹوریج کو نظم شدہ خدمات اور APIs کے بطور مربوط کرنا ہے۔
آئی بی ایم واٹسن۔
IBM Watson ایک ملٹی کلاؤڈ پلیٹ فارم ہے جو ناقابل یقین حد تک تیزی سے کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے اور پہلے سے تیار کردہ صلاحیتیں فراہم کرتا ہے، جیسے کہ اسپیچ ٹو ٹیکسٹ، جو کہ حیرت انگیز سافٹ ویئر ہے جو خود بخود ریکارڈ شدہ آڈیو اور فون کالز کا تجزیہ کر سکتا ہے۔
CSV ڈیٹا کے استعمال کے ساتھ، Watson Natural Language Understanding کی گہری سیکھنے والی AI اداروں یا مطلوبہ الفاظ کو نکالنے کے لیے ایکسٹرکشن ماڈل بنا سکتی ہے۔
اور مشق کے ساتھ، آپ ایسے ماڈل بنا سکتے ہیں جو کہیں زیادہ نفیس ہوں۔ اس کی تمام خصوصیات APIs کے ذریعے قابل رسائی ہیں، حالانکہ کوڈنگ کے وسیع علم کی ضرورت ہے۔
یہ بڑے کاروباروں کے لیے اچھی طرح کام کرتا ہے جن کے لیے بہت زیادہ ڈیٹاسیٹس کی جانچ پڑتال کی ضرورت ہوتی ہے اور ان کے پاس اندرونی تکنیکی وسائل ہوتے ہیں۔
Cortical.io
سیمنٹک فولڈنگ کا استعمال کرتے ہوئے، نیورولوجی کا ایک تصور، Cortical.io ٹیکسٹ نکالنے اور NLU حل فراہم کرتا ہے۔
یہ "معنی فنگر پرنٹس" پیدا کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، جو متن کے مکمل اور مخصوص اصطلاحات میں دونوں معنی کی نشاندہی کرتے ہیں۔ الفاظ کے کلسٹرز کے درمیان تعلقات کو ظاہر کرنے کے لیے، سیمنٹک فنگر پرنٹس ٹیکسٹ ڈیٹا کو ظاہر کرتے ہیں۔
Cortical.io کی انٹرایکٹو API دستاویزی متن کے تجزیہ کے حل میں سے ہر ایک کی فعالیت کا احاطہ کرتی ہے، اور Java، Python، اور Javascript APIs کا استعمال کرتے ہوئے اس تک رسائی آسان ہے۔
Cortical.io کی جانب سے کنٹریکٹ انٹیلی جنس ٹول کو خاص طور پر قانونی تجزیہ کے لیے بنایا گیا تھا تاکہ سیمنٹک تلاشیں، اسکین شدہ دستاویزات کو تبدیل کیا جا سکے، اور تشریح کے ساتھ مدد اور اضافہ کیا جا سکے۔
یہ ان کاروباروں کے لیے مثالی ہے جو استعمال میں آسان APIs کی تلاش میں ہیں جنہیں AI کے علم کی ضرورت نہیں ہے، خاص طور پر قانونی شعبے میں۔
بندر جانیں۔
کمپیوٹر کی تمام بڑی زبانیں MonkeyLearn کے APIs کے ذریعے سپورٹ کرتی ہیں اور آپ کے نکالے گئے اداروں پر مشتمل JSON فائل بنانے کے لیے کوڈ کی صرف چند لائنیں ترتیب دیتی ہیں۔ پیشگی تربیت کے ساتھ ایکسٹریکٹرز اور ٹیکسٹ تجزیہ کاروں کے لیے، انٹرفیس صارف دوست ہے۔
یا، صرف چند آسان مراحل میں، آپ ایک منفرد ایکسٹریکٹر بنا سکتے ہیں۔ وقت کو کم کرنے اور درستگی کو بہتر بنانے کے لیے، ڈیپ کے ساتھ ایڈوانس نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) مشین لرننگ آپ کو متن کی جانچ کرنے کے قابل بناتا ہے جیسا کہ ایک شخص کرے گا۔
مزید برآں، SaaS APIs اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ Google Sheets، Excel، Zapier، Zendesk، اور دیگر جیسے ٹولز کے ساتھ کنکشن قائم کرنے کے لیے کمپیوٹر سائنس کے علم کے سالوں کی ضرورت نہیں ہے۔
فی الحال آپ کے براؤزر میں نام ایکسٹریکٹر، کمپنی ایکسٹریکٹر، اور لوکیشن ایکسٹریکٹر دستیاب ہیں۔ اپنا بنانے کے طریقے کے بارے میں معلومات کے لیے، نام شدہ ہستی کی شناخت کا بلاگ مضمون دیکھیں۔
یہ ٹیکنالوجی، ریٹیل، اور ای کامرس میں شامل تمام سائز کے کاروباروں کے لیے مثالی ہے جنہیں متن نکالنے اور متن کے تجزیے کی مختلف اقسام کے لیے سادہ سے لاگو APIs کی ضرورت ہے۔
ایمیزون کی تعریف
فوری طور پر Amazon Comprehend کے پہلے سے بنائے گئے ٹولز کو پلگ ان کرنا اور استعمال کرنا آسان بنانے کے لیے، انہیں سینکڑوں مختلف شعبوں میں تربیت دی جاتی ہے۔
کسی اندرون ملک سرور کی ضرورت نہیں ہے کیونکہ یہ ایک نگرانی کی جانے والی خدمت ہے۔ خاص طور پر اگر آپ فی الحال ایمیزون کے کلاؤڈ کو کسی سطح تک استعمال کرتے ہیں، تو ان کے APIs پہلے سے موجود ایپس کے ساتھ آسانی سے ضم ہوجاتے ہیں۔ اور صرف تھوڑی سی مزید تربیت کے ساتھ، نکالنے کی درستگی کو بڑھایا جا سکتا ہے۔
میڈیکل ریکارڈز اور کلینیکل ٹرائلز سے ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے ٹیکسٹ تجزیہ کی سب سے قابل اعتماد تکنیک میں سے ایک کمپریہنڈز میڈیکل نامی ہستی اور رشتہ نکالنے (NERE) ہے، جو ادویات، حالات، ٹیسٹ کے نتائج اور طریقہ کار کی تفصیلات نکال سکتی ہے۔
تشخیص اور ٹھیک ٹیون تشخیص کے لئے مریض کے اعداد و شمار کا موازنہ کرتے وقت، کافی فائدہ مند ہوسکتا ہے. پہلے سے تربیت یافتہ ٹولز کے ساتھ منظم سروس کی تلاش کرنے والے کاروباروں کے لیے بہترین آپشن۔
آئلین
مضبوط مشین لرننگ ٹیکسٹ تجزیہ تک آسان رسائی فراہم کرنے کے لیے، AYLIEN سات مشہور پروگرامنگ زبانوں میں تین API پلگ ان پیش کرتا ہے۔
ان کا نیوز API پوری دنیا سے ہزاروں خبروں کے ذرائع سے حقیقی وقت میں تلاش اور ہستی کا اخراج فراہم کرتا ہے۔
دستاویزات پر ٹیکسٹ اینالیسس API کا استعمال کرتے ہوئے ہستی نکالنے اور متن کے تجزیہ کے کئی دوسرے کام انجام دیئے جا سکتے ہیں، سوشل میڈیا پلیٹ فارمز، صارفین کے سروے، اور مزید۔
آخر میں، ٹیکسٹ اینالیسس پلیٹ فارم کا استعمال کرتے ہوئے، آپ اپنے براؤزر (ٹی اے پی) میں اپنے ایکسٹریکٹر اور زیادہ سیدھا بنا سکتے ہیں۔ یہ ان کمپنیوں کے لیے اچھی طرح کام کرتا ہے جنہیں بنیادی طور پر طے شدہ APIs کو تیزی سے ضم کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
SpaCy
SpaCy ایک Python Natural Language Processing (NLP) پیکیج ہے جو اوپن سورس، مفت ہے، اور اس میں ٹن بلٹ ان خصوصیات ہیں۔
کے لیے یہ زیادہ سے زیادہ عام ہو رہا ہے۔ NLP ڈیٹا پروسیسنگ اور تجزیہ. غیر ساختہ متنی ڈیٹا بہت بڑے پیمانے پر بنایا گیا ہے، اس لیے اس کا تجزیہ کرنا اور اس سے بصیرت نکالنا بہت ضروری ہے۔
اسے پورا کرنے کے لیے، آپ کو حقائق کو اس انداز میں پیش کرنا چاہیے کہ کمپیوٹر سمجھ سکیں۔ آپ اسے NLP کے ذریعے کر سکتے ہیں۔ یہ انتہائی تیز ہے، صرف 30ms کے وقفے کے ساتھ، لیکن تنقیدی طور پر، یہ HTTPS صفحات کے ساتھ استعمال کے لیے نہیں ہے۔
یہ آپ کے اپنے سرورز یا انٹرانیٹ کو اسکین کرنے کا ایک اچھا آپشن ہے کیونکہ یہ مقامی طور پر کام کرتا ہے، لیکن یہ پورے انٹرنیٹ کا مطالعہ کرنے کا ٹول نہیں ہے۔
نتیجہ
نام شدہ ہستی کی شناخت (NER) ایک ایسا نظام ہے جسے کاروبار کسٹمر سپورٹ کی درخواستوں میں متعلقہ معلومات کو لیبل کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں، کسٹمر فیڈ بیک میں حوالہ کردہ اداروں کو تلاش کر سکتے ہیں، اور دیگر چیزوں کے علاوہ رابطے کی تفصیلات، مقامات اور تاریخوں جیسے اہم ڈیٹا کو تیزی سے نکال سکتے ہیں۔
ہستی کی شناخت کا سب سے عام طریقہ ہستی نکالنے والے APIs کا استعمال کرنا ہے (چاہے وہ اوپن سورس لائبریریوں کے ذریعہ فراہم کیے گئے ہوں یا SaaS پروڈکٹس)۔
تاہم، بہترین متبادل کا انتخاب آپ کے وقت، مالیات اور مہارت کے سیٹ پر انحصار کرے گا۔ کسی بھی قسم کے کاروبار کے لیے، ہستی نکالنا اور زیادہ نفیس متن کے تجزیہ کی ٹیکنالوجیز واضح طور پر فائدہ مند ہو سکتی ہیں۔
جب مشین لرننگ ٹولز صحیح طریقے سے سکھائے جاتے ہیں، تو وہ درست ہوتے ہیں اور کسی بھی ڈیٹا کو نظر انداز نہیں کرتے، جس سے آپ کے وقت اور پیسے کی بچت ہوتی ہے۔ آپ APIs کو ضم کر کے مسلسل اور خود بخود چلنے کے لیے ان حلوں کو ترتیب دے سکتے ہیں۔
بس اس عمل کا انتخاب کریں جو آپ کی کمپنی کے لیے بہترین ہو۔
جواب دیجئے