Utambuzi wa Huluki Ulioitwa (NER) - Dhana, Aina, na Maombi

Njia tofauti za kuunda mifumo ya NER ni:

• Mifumo ya msingi wa kamusi

  Mfumo wa msingi wa kamusi labda ndio njia rahisi na ya kimsingi ya NER. Itatumia kamusi yenye maneno mengi, visawe na mkusanyiko wa msamiati. Mfumo utaangalia ikiwa chombo fulani kilichopo kwenye maandishi kinapatikana pia katika msamiati. Kwa kutumia algorithm inayolingana na kamba, ukaguzi wa huluki unafanywa.

  Upungufu mmoja wa kutumia mbinu hii ni kwamba kuna haja ya kuboresha kila mara mkusanyiko wa data wa msamiati kwa ajili ya utendakazi mzuri wa modeli ya NER.

• Mifumo inayotegemea kanuni

  Kwa njia hii, habari hutolewa kulingana na seti ya sheria zilizowekwa tayari. Kuna seti mbili kuu za sheria zinazotumika,

  Kanuni za muundo - Kama jina linavyopendekeza, kanuni inayotegemea muundo hufuata muundo wa kimofolojia au mfuatano wa maneno yaliyotumika katika hati.

  Kanuni za msingi wa muktadha - Kanuni za msingi wa muktadha hutegemea maana au muktadha wa neno katika hati.

• Mifumo ya ujifunzaji wa mashine

  Katika mifumo inayotegemea ujifunzaji wa Mashine, uundaji wa takwimu hutumiwa kugundua huluki. Uwakilishi wa msingi wa kipengele wa hati ya maandishi hutumiwa katika mbinu hii. Unaweza kushinda vikwazo kadhaa vya mbinu mbili za kwanza tangu mfano unaweza kutambua aina za chombo licha ya tofauti kidogo katika tahajia zao.

Je, ungependa kutumia Kesi na Mifano ya Utambuzi wa Huluki Uliotajwa?

Kufunua Utofauti wa Utambuzi wa Huluki Uitwao (NER):

1. Gumzo: NER husaidia chatbots kama OpenAI's ChatGPT katika kuelewa maswali ya watumiaji kwa kutambua huluki muhimu.
2. Msaada wa Wateja: Inapanga maoni ya wateja kwa majina ya bidhaa, kuharakisha nyakati za majibu.
3. Fedha: NER hutoa data muhimu kutoka kwa ripoti za fedha, kusaidia katika uchanganuzi wa mwenendo na tathmini ya hatari.
4. Huduma ya afya: Huvuta taarifa muhimu kutoka kwa rekodi za kimatibabu, na kukuza uchanganuzi wa data haraka.
5. HR: Inaboresha uajiri kwa kufupisha wasifu wa mwombaji na kuelekeza maoni ya wafanyikazi.
6. Watoa Habari: NER huainisha maudhui katika taarifa na mienendo muhimu, hivyo kuharakisha kuripoti.
7. Injini za Mapendekezo: Makampuni kama Netflix huajiri NER ili kubinafsisha mapendekezo kulingana na tabia ya mtumiaji.
8. Injini za Utafutaji: Kwa kuainisha maudhui ya wavuti, NER huongeza usahihi wa matokeo ya utafutaji.
9. Uchambuzi wa hisia: NER huchota kutajwa kwa chapa kutoka kwa hakiki, na kuchochea zana za uchanganuzi wa hisia.

Maombi ya NER

NER ina visa vingi vya utumiaji katika nyanja nyingi zinazohusiana na Uchakataji wa Lugha Asilia na kuunda hifadhidata za mafunzo mashine kujifunza na kujifunza kwa kina ufumbuzi. Baadhi ya maombi ya NER ni:

• Usaidizi wa Wateja Ulioboreshwa

  Mfumo wa NER unaweza kutambua kwa urahisi malalamiko, hoja na maoni yanayofaa ya wateja kulingana na maelezo muhimu kama vile majina ya bidhaa, vipimo, maeneo ya tawi, na zaidi. Malalamiko au maoni yanaainishwa ipasavyo na kuelekezwa kwa idara sahihi kwa kuchuja maneno muhimu ya kipaumbele.

• Rasilimali Watu yenye Ufanisi

  NER husaidia timu za Rasilimali Watu kuboresha mchakato wao wa kuajiri na kupunguza rekodi za matukio kwa kufanya muhtasari wa wasifu wa waombaji haraka. Zana za NER zinaweza kuchanganua wasifu na kutoa taarifa muhimu - jina, umri, anwani, sifa, chuo na kadhalika.

  Zaidi ya hayo, idara ya HR inaweza pia kutumia zana za NER ili kurahisisha utendakazi wa ndani kwa kuchuja malalamiko ya wafanyikazi na kuyapeleka kwa wakuu wa idara husika.

• Uainishaji wa Maudhui Uliorahisishwa

  Uainishaji wa maudhui ni kazi ya kuchekesha kwa watoa habari. Kuainisha maudhui katika kategoria tofauti hurahisisha kugundua, kupata maarifa, kutambua mitindo na kuelewa mada. Aitwaye Utambuzi wa Huluki zana inaweza kuja kwa manufaa kwa watoa habari. Inaweza kuchanganua vifungu vingi, kutambua manenomsingi ya kipaumbele, na kutoa maelezo kulingana na watu, shirika, eneo na zaidi.

• Kuboresha Injini za Utafutaji

  KJU husaidia katika kurahisisha na kuboresha kasi na umuhimu wa matokeo ya utafutaji. Badala ya kutekeleza hoja ya utafutaji kwa maelfu ya makala, muundo wa NER unaweza kutekeleza swali mara moja na kuhifadhi matokeo. Kwa hiyo, kwa kuzingatia vitambulisho katika swali la utafutaji, makala zinazohusiana na swala zinaweza kuchukuliwa haraka.

   

• Pendekezo Sahihi la Maudhui

  Programu nyingi za kisasa zinategemea zana za NER ili kutoa hali ya utumiaji iliyoboreshwa na iliyogeuzwa kukufaa. Kwa mfano, Netflix hutoa mapendekezo yanayokufaa kulingana na historia ya utafutaji na mtazamo wa mtumiaji kwa kutumia kipengele cha utambuzi wa huluki.

Utambuzi wa Huluki uliopewa jina hufanya yako mashine kujifunza mifano ya ufanisi zaidi na ya kuaminika. Hata hivyo, unahitaji seti za data za mafunzo bora ili miundo yako ifanye kazi katika kiwango chake bora na kufikia malengo yaliyokusudiwa. Unachohitaji ni mshirika wa huduma aliye na uzoefu ambaye anaweza kukupa hifadhidata za ubora zilizo tayari kutumika. Ikiwa ndivyo, Shaip ndiye dau lako bora zaidi. Wasiliana nasi ili upate hifadhidata za kina za NER ili kukusaidia kutengeneza masuluhisho bora na ya hali ya juu ya ML kwa miundo yako ya AI.

[Soma pia: Uchunguzi Kifani: Utambuzi wa Huluki Unaoitwa (NER) kwa NLP ya Kliniki]

Je! Utambuzi wa Taasisi Iliyotajwa Hufanya Kazi Gani?

Kuingia katika nyanja ya Utambuzi wa Huluki Inayoitwa (NER) hufichua safari ya utaratibu inayojumuisha awamu kadhaa:

• Ishara

  Hapo awali, data ya maandishi hugawanywa katika vitengo vidogo, vinavyoitwa ishara, ambazo zinaweza kuanzia maneno hadi sentensi. Kwa mfano, taarifa "Barack Obama alikuwa rais wa Marekani" imegawanywa katika ishara kama vile "Barack", "Obama", "alikuwa", "the", "rais", "wa", "the", na " MAREKANI".

• Utambuzi wa Huluki

  Kwa kutumia muunganisho wa miongozo ya lugha na mbinu za takwimu, huluki zinazoweza kutajwa zinaangaziwa. Kutambua ruwaza kama vile herufi kubwa katika majina (“Barack Obama”) au miundo mahususi (kama tarehe) ni muhimu katika hatua hii.

• Uainishaji wa Huluki

  Ugunduzi wa chapisho, huluki hupangwa katika kategoria zilizobainishwa mapema kama vile "Mtu", "Shirika", au "Mahali". Miundo ya mashine ya kujifunza, iliyokuzwa kwenye hifadhidata zilizo na lebo, mara nyingi huongoza uainishaji huu. Hapa, "Barack Obama" ametambulishwa kama "Mtu" na "Marekani" kama "Mahali".

• Tathmini ya Muktadha

  Uwezo wa mifumo ya NER mara nyingi hukuzwa kwa kutathmini muktadha unaoizunguka. Kwa mfano, katika maneno "Washington ilishuhudia tukio la kihistoria", muktadha husaidia kutambua "Washington" kama eneo badala ya jina la mtu.

• Uboreshaji wa Baada ya Tathmini

  Kufuatia kitambulisho cha awali na uainishaji, uboreshaji baada ya tathmini unaweza kutokea ili kuboresha matokeo. Hatua hii inaweza kukabiliana na utata, kuunganisha huluki zenye ishara nyingi, au kutumia misingi ya maarifa ili kuongeza data ya huluki.

Mbinu hii iliyobainishwa haififu tu kiini cha NER bali pia huongeza maudhui ya injini tafuti, na hivyo kuboresha mwonekano wa mchakato tata ambao NER inajumuisha.

Manufaa na Changamoto za NER?

Faida:

1. Uchimbaji wa habari: NER hutambua data muhimu, kusaidia kupata taarifa.
2. Shirika la Maudhui: Inasaidia kuainisha maudhui, muhimu kwa hifadhidata na injini za utafutaji.
3. Uzoefu wa Mtumiaji ulioboreshwa: NER huboresha matokeo ya utafutaji na kubinafsisha mapendekezo.
4. Uchambuzi wa Makini: Inarahisisha uchanganuzi wa hisia na utambuzi wa mienendo.
5. Utiririshaji wa Kujiendesha: NER inakuza otomatiki, kuokoa muda na rasilimali.

Mapungufu/Changamoto:

1. Utatuzi wa Utata: Hutatizika kutofautisha huluki zinazofanana.
2. Marekebisho Mahususi ya Kikoa: Rasilimali nyingi katika vikoa mbalimbali.
3. Utegemezi wa Lugha: Ufanisi hutofautiana kulingana na lugha.
4. Uhaba wa Data Yenye Lebo: Inahitaji hifadhidata kubwa zilizo na lebo kwa mafunzo.
5. Kushughulikia Data Isiyoundwa: Inahitaji mbinu za hali ya juu.
6. Kipimo cha Utendaji: Tathmini sahihi ni ngumu.
7. Usindikaji wa Muda Halisi: Kusawazisha kasi na usahihi ni changamoto.