- നാം എന്തു ചെയ്യുന്നു
-
-
-
സ്പെഷ്യാലിറ്റി
-
-
-
- ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് ഡാറ്റ
-
- പരിഹാരങ്ങൾ
- പ്ലാറ്റ്ഫോം
- സംഘം
എൻ‌എൽ‌പിയിലെ എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയിൽ നിർണായക വിവരങ്ങൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുക
ലോകത്തെ മുൻ‌നിര AI ഉൽ‌പ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ടീമുകളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്ന വേഗത നോക്കുന്നു; ഇതിൽ 80% ഘടനാരഹിതമാണ്, ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനുള്ള അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുന്നതിനും അടുത്ത തലമുറ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. എൻ‌എൽ‌പിയിൽ പേരുള്ള എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (എൻ‌ഇ‌ആർ) പ്രാഥമികമായി ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിലും ഈ പേരുള്ള എന്റിറ്റികളെ മുൻ‌നിർവ്വചിച്ച വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കുന്നതിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
ആഗോളതലത്തിൽ സ്ഥാപിച്ചിട്ടുള്ള സംഭരണശേഷിയുടെ അടിത്തറയിലെത്തും 11.7 സെറ്റാബൈറ്റുകൾ in 2023
80% ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഘടനയില്ലാത്തതാണ്, അത് കാലഹരണപ്പെട്ടതും ഉപയോഗശൂന്യവുമാക്കുന്നു.
എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER) എന്ന് പേരിട്ടിരിക്കുന്നത്, ഘടനയില്ലാത്ത ടെക്‌സ്‌റ്റിനുള്ളിലെ ആളുകൾ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ, ലൊക്കേഷനുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള എന്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിയുകയും തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. NER ഡാറ്റാ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കൽ ലളിതമാക്കുന്നു, കൂടാതെ നൂതന AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ശക്തി നൽകുന്നു, ഇത് ബിസിനസുകൾക്ക് പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു സുപ്രധാന ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു. NER ഉപയോഗിച്ച്, ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് മൂല്യവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടാനും ഉപഭോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും പ്രക്രിയകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കാനും കഴിയും.
ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയിൽ നിർണായക വിവരങ്ങൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യാൻ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ അനുവദിക്കുന്നതിനാണ് Shaip NER രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്, കൂടാതെ സാമ്പത്തിക പ്രസ്താവനകൾ, ഇൻഷുറൻസ് ഡോക്യുമെൻ്റുകൾ, അവലോകനങ്ങൾ, ഫിസിഷ്യൻ കുറിപ്പുകൾ മുതലായവയിൽ നിന്ന് സ്ഥാപനങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. - ഏത് സ്കെയിലിൻ്റെയും വ്യാഖ്യാന പദ്ധതികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രത്യേക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ.
ഒരു NER മോഡലിന്റെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ എന്റിറ്റികളെ ലേബൽ ചെയ്യുകയോ ടാഗ് ചെയ്യുകയോ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനായി അവയെ തരംതിരിക്കുകയോ ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഈ ആവശ്യത്തിനായി താഴെ പറയുന്ന മൂന്ന് സമീപനങ്ങളാണ് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നത്. എന്നിരുന്നാലും, ഒന്നോ അതിലധികമോ രീതികൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാം. NER സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങൾ ഇവയാണ്:
ഇത് ഒരുപക്ഷേ ഏറ്റവും ലളിതവും അടിസ്ഥാനപരവുമായ NER സമീപനമാണ്. ഇത് നിരവധി പദങ്ങളും പര്യായപദങ്ങളും പദാവലി ശേഖരണവും ഉള്ള ഒരു നിഘണ്ടു ഉപയോഗിക്കും. ടെക്സ്റ്റിൽ ഉള്ള ഒരു പ്രത്യേക എന്റിറ്റി പദാവലിയിലും ലഭ്യമാണോ എന്ന് സിസ്റ്റം പരിശോധിക്കും. ഒരു സ്ട്രിംഗ്-മാച്ചിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച്, എന്റിറ്റികളുടെ ക്രോസ്-ചെക്കിംഗ് നടത്തുന്നു. ടിNER മോഡലിന്റെ ഫലപ്രദമായ പ്രവർത്തനത്തിനായി പദാവലി ഡാറ്റാസെറ്റ് നിരന്തരം നവീകരിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത ഇവിടെയുണ്ട്.
മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള ഒരു കൂട്ടം നിയമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിവരശേഖരണം
പാറ്റേൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിയമങ്ങൾ - പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ഒരു പാറ്റേൺ അധിഷ്ഠിത നിയമം ഡോക്യുമെന്റിൽ ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു മോർഫോളജിക്കൽ പാറ്റേൺ അല്ലെങ്കിൽ സ്ട്രിംഗ് പിന്തുടരുന്നു.
സന്ദർഭം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിയമങ്ങൾ - സന്ദർഭാധിഷ്ഠിത നിയമങ്ങൾ പ്രമാണത്തിലെ വാക്കിന്റെ അർത്ഥത്തെയോ സന്ദർഭത്തെയോ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് അധിഷ്ഠിത സംവിധാനങ്ങളിൽ, എന്റിറ്റികളെ കണ്ടെത്തുന്നതിന് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ സമീപനത്തിൽ ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റിന്റെ സവിശേഷത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രാതിനിധ്യം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനായി അവയുടെ അക്ഷരവിന്യാസങ്ങളിൽ ചെറിയ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിലും മോഡലിന് എന്റിറ്റി തരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുമെന്നതിനാൽ ആദ്യ രണ്ട് സമീപനങ്ങളുടെ നിരവധി പോരായ്മകൾ നിങ്ങൾക്ക് മറികടക്കാൻ കഴിയും.
NER വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയ സാധാരണയായി ഒരു ക്ലയന്റിന്റെ ആവശ്യകതയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്, പക്ഷേ അതിൽ പ്രധാനമായും ഉൾപ്പെടുന്നു:
ഘട്ടം 1: സാങ്കേതിക ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ദ്ധ്യം (പ്രോജക്റ്റ് സ്കോപ്പും വ്യാഖ്യാന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുന്നു)
ഘട്ടം 2: പ്രോജക്റ്റിന് അനുയോജ്യമായ വിഭവങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുക
ഘട്ടം 3: ഫീഡ്‌ബാക്ക് സൈക്കിളും വ്യാഖ്യാനിച്ച ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ ക്യുഎയും
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസിംഗിന്റെ ഭാഗമാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ പേരിട്ടിരിക്കുന്ന എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ. NER-ന്റെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം ഘടനാപരവും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ഈ പേരുള്ള എന്റിറ്റികളെ മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ച വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ചില പൊതുവായ വിഭാഗങ്ങളിൽ പേര്, സ്ഥാനം, കമ്പനി, സമയം, പണ മൂല്യങ്ങൾ, ഇവന്റുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടുന്നു.
1.1 പൊതു ഡൊമെയ്ൻ
പൊതുവായ ഡൊമെയ്‌നിലെ ആളുകൾ, സ്ഥലം, സ്ഥാപനം മുതലായവയെ തിരിച്ചറിയൽ
1.2 ഇൻഷുറൻസ് ഡൊമെയ്ൻ
പോലുള്ള ഇൻഷുറൻസ് രേഖകളിൽ എന്റിറ്റികൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു
1.3 ക്ലിനിക്കൽ ഡൊമെയ്ൻ / മെഡിക്കൽ NER
EHR-കൾ പോലുള്ള മെഡിക്കൽ രേഖകളിൽ നിന്നുള്ള പ്രശ്നത്തിന്റെ തിരിച്ചറിയൽ, ശരീരഘടന, മരുന്ന്, നടപടിക്രമം; സാധാരണയായി പ്രകൃതിയിൽ ഘടനയില്ലാത്തതും ഘടനാപരമായ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ അധിക പ്രോസസ്സിംഗ് ആവശ്യമാണ്. ഇത് പലപ്പോഴും സങ്കീർണ്ണവും പ്രസക്തമായ എന്റിറ്റികൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാൻ ഹെൽത്ത്‌കെയറിൽ നിന്നുള്ള ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ധർ ആവശ്യമാണ്.
ഇത് ഒരു വാചകത്തിലെ ഒരു വ്യതിരിക്ത നാമ വാക്യത്തെ തിരിച്ചറിയുന്നു. ഒരു നാമ പദപ്രയോഗം ഒന്നുകിൽ ലളിതമായിരിക്കാം (ഉദാ. നാമം, ശരിയായ നാമം അല്ലെങ്കിൽ സർവ്വനാമം പോലെയുള്ള ഒറ്റ തല പദം) അല്ലെങ്കിൽ സങ്കീർണ്ണമായ (ഉദാഹരണത്തിന്, അനുബന്ധ മോഡിഫയറുകൾക്കൊപ്പം തല പദമുള്ള ഒരു നാമ പദപ്രയോഗം)
PII എന്നത് വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാവുന്ന വിവരങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു വ്യക്തിയുടെ ഐഡന്റിറ്റിയുമായി ബന്ധപ്പെടാൻ കഴിയുന്ന ഏതെങ്കിലും കീ ഐഡന്റിഫയറുകളുടെ വ്യാഖ്യാനം ഈ ടാസ്ക്കിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
PHI എന്നത് പരിരക്ഷിത ആരോഗ്യ വിവരങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ടാസ്ക്കിൽ ഒരു രോഗിയുടെ റെക്കോർഡ്/ഐഡന്റിറ്റി ഡി-ഐഡന്റിഫൈ ചെയ്യുന്നതിനായി, HIPAA പ്രകാരം തിരിച്ചറിഞ്ഞിട്ടുള്ള 18 പ്രധാന രോഗി ഐഡന്റിഫയറുകളുടെ വ്യാഖ്യാനം ഉൾപ്പെടുന്നു.
ആക്രമണം, തട്ടിക്കൊണ്ടുപോകൽ, നിക്ഷേപം തുടങ്ങിയവയെക്കുറിച്ച് ആർ, എന്ത്, എപ്പോൾ, എവിടെ തുടങ്ങിയ വിവരങ്ങളുടെ തിരിച്ചറിയൽ. ഈ വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയയ്ക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന ഘട്ടങ്ങളുണ്ട്:
5.1 എന്റിറ്റി ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ (ഉദാ. വ്യക്തി, സ്ഥലം, സ്ഥാപനം മുതലായവ.
5.2 പ്രധാന സംഭവത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന പദത്തിന്റെ തിരിച്ചറിയൽ (അതായത് ട്രിഗർ വാക്ക്)
5.3 ഒരു ട്രിഗറും എന്റിറ്റി തരങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തിന്റെ തിരിച്ചറിയൽ
ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ അവരുടെ സമയത്തിന്റെ 80% വും ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്നതിനായി ചെലവഴിക്കുന്നതായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്, പേരുള്ള എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ശേഖരിക്കുന്നതിന്റെ മടുപ്പിക്കുന്ന ഭാഗം ഞങ്ങൾക്ക് വിട്ടുകൊടുത്തുകൊണ്ട് നിങ്ങളുടെ ടീമിന് ശക്തമായ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ വികസനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനാകും.
ഒരു ശരാശരി ML മോഡലിന് പേരുനൽകിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ വലിയ ഭാഗങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും ടാഗുചെയ്യുകയും ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, ഇതിന് കമ്പനികൾ മറ്റ് ടീമുകളിൽ നിന്ന് ഉറവിടങ്ങൾ ശേഖരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഞങ്ങളെപ്പോലുള്ള പങ്കാളികൾക്കൊപ്പം, നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് വളരുന്നതിനനുസരിച്ച് എളുപ്പത്തിൽ സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ധരെ ഞങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ഒരു ടീമുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ദിനവും ദിനവും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്ന സമർപ്പിത ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ധർ - ഏത് ദിവസവും - ഒരു മികച്ച ജോലി ചെയ്യും, അത് അവരുടെ തിരക്കുള്ള ഷെഡ്യൂളുകളിൽ വ്യാഖ്യാന ജോലികൾ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് മികച്ച ഔട്ട്പുട്ടിൽ കലാശിക്കുന്നു എന്ന് പറയേണ്ടതില്ലല്ലോ.
ഞങ്ങളുടെ തെളിയിക്കപ്പെട്ട ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാര ഉറപ്പ് പ്രക്രിയ, സാങ്കേതിക മൂല്യനിർണ്ണയങ്ങൾ, QA-യുടെ ഒന്നിലധികം ഘട്ടങ്ങൾ എന്നിവ പ്രതീക്ഷകളെ കവിയുന്ന മികച്ച നിലവാരം നൽകാൻ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
രഹസ്യസ്വഭാവം ഉറപ്പാക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ ക്ലയന്റുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ സ്വകാര്യതയോടൊപ്പം ഡാറ്റ സുരക്ഷയുടെ ഉയർന്ന നിലവാരം നിലനിർത്തുന്നതിന് ഞങ്ങൾ സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു
വിദഗ്ധ തൊഴിലാളികളുടെ ടീമുകളെ ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിലും മാനേജ് ചെയ്യുന്നതിലും വിദഗ്‌ദ്ധർ എന്ന നിലയിൽ, പ്രോജക്‌റ്റുകൾ ബജറ്റിനുള്ളിൽ വിതരണം ചെയ്യുന്നുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പാക്കാനാകും.
ഉയർന്ന നെറ്റ്‌വർക്ക് അപ്-ടൈം, ഡാറ്റ, സേവനങ്ങൾ, പരിഹാരങ്ങൾ എന്നിവയുടെ കൃത്യസമയത്ത് ഡെലിവറി.
ഓൺഷോർ & ഓഫ്‌ഷോർ റിസോഴ്‌സുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഉപയോഗിച്ച്, വിവിധ ഉപയോഗ കേസുകൾക്കായി ഞങ്ങൾക്ക് ടീമുകളെ നിർമ്മിക്കാനും സ്കെയിൽ ചെയ്യാനും കഴിയും.
6 സിഗ്മ ബ്ലാക്ക് ബെൽറ്റുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ആഗോള തൊഴിൽ ശക്തി, കരുത്തുറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോം, പ്രവർത്തന പ്രക്രിയകൾ എന്നിവയുടെ സംയോജനത്തോടെ, ഏറ്റവും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ AI സംരംഭങ്ങൾ ആരംഭിക്കാൻ Shaip സഹായിക്കുന്നു.
പേരിട്ടിരിക്കുന്ന എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER) നിങ്ങളെ മികച്ച മെഷീൻ ലേണിംഗും NLP മോഡലുകളും വികസിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഈ സൂപ്പർ-വിജ്ഞാനപ്രദമായ പോസ്റ്റിൽ NER ഉപയോഗ-കേസുകളും ഉദാഹരണങ്ങളും മറ്റും പഠിക്കുക.
ഹെൽത്ത് കെയർ ഡൊമെയ്‌നിലെ 80% ഡാറ്റയും ഘടനാരഹിതമാണ്, അത് ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. ഡാറ്റ ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നതിന് കാര്യമായ മാനുവൽ ഇടപെടൽ ആവശ്യമാണ്, ഇത് ഉപയോഗയോഗ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവ് പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ ടെക്സ്റ്റ് വ്യാഖ്യാനം എന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും വിലയിരുത്തുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുമായി ഘടനാപരമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് റോ ടെക്സ്റ്റ്വൽ ഡാറ്റയിലേക്ക് മെറ്റാഡാറ്റയോ ലേബലുകളോ ചേർക്കുന്നതിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ തനതായ AI/ML പരിഹാരത്തിനായി ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത NER ഡാറ്റാസെറ്റ് എങ്ങനെ ശേഖരിക്കാമെന്ന് അറിയാൻ ഇപ്പോൾ ഞങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുക
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസിംഗിന്റെ ഭാഗമാണ് പേരുള്ള എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ. NER-ന്റെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം ഘടനാപരവും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ഈ പേരുള്ള എന്റിറ്റികളെ മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ച വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ചില പൊതുവായ വിഭാഗങ്ങളിൽ പേര്, സ്ഥാനം, കമ്പനി, സമയം, പണ മൂല്യങ്ങൾ, ഇവന്റുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടുന്നു.
ചുരുക്കത്തിൽ, NER കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്:
പേരിട്ടിരിക്കുന്ന എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ/കണ്ടെത്തൽ - ഒരു ഡോക്യുമെന്റിലെ ഒരു വാക്കോ പദങ്ങളുടെ പരമ്പരയോ തിരിച്ചറിയൽ.
പേരുനൽകിയ എന്റിറ്റി വർഗ്ഗീകരണം - കണ്ടെത്തിയ എല്ലാ എന്റിറ്റിയെയും മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച വിഭാഗങ്ങളായി വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നു.
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് സംഭാഷണത്തിൽ നിന്നും വാചകത്തിൽ നിന്നും അർത്ഥം വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കഴിവുള്ള ബുദ്ധിയുള്ള യന്ത്രങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. വലിയ അളവിലുള്ള സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ പരിശീലനം നൽകി പഠനം തുടരാൻ ഈ ബുദ്ധിശക്തിയുള്ള സംവിധാനങ്ങളെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് സഹായിക്കുന്നു. സാധാരണയായി, NLP മൂന്ന് പ്രധാന വിഭാഗങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:
ഭാഷയുടെ ഘടനയും നിയമങ്ങളും മനസ്സിലാക്കൽ - വാക്യഘടന
വാക്കുകൾ, വാചകം, സംസാരം എന്നിവയുടെ അർത്ഥം കണ്ടെത്തുകയും അവയുടെ ബന്ധങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു - സെമാന്റിക്സ്
സംസാരിക്കുന്ന വാക്കുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും തിരിച്ചറിയുകയും അവയെ വാചകമായി രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക - സംഭാഷണം
മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച എന്റിറ്റി വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ ചില സാധാരണ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇവയാണ്:
വ്യക്തി: മൈക്കൽ ജാക്‌സൺ, ഓപ്ര വിൻഫ്രി, ബരാക് ഒബാമ, സൂസൻ സരണ്ടൻ
സ്ഥലം: കാനഡ, ഹോണോലുലു, ബാങ്കോക്ക്, ബ്രസീൽ, കേംബ്രിഡ്ജ്
സംഘടന: Samsung, Disney, Yale University, Google
സമയം: 15.35, 12 PM,
NER സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങൾ ഇവയാണ്:
നിഘണ്ടു അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ
നിയമാധിഷ്ഠിത സംവിധാനങ്ങൾ
മെഷീൻ ലേണിംഗ് അധിഷ്ഠിത സംവിധാനങ്ങൾ
സ്ട്രീംലൈൻ ചെയ്ത ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ
കാര്യക്ഷമമായ മനുഷ്യവിഭവശേഷി
ലളിതമായ ഉള്ളടക്ക വർഗ്ഗീകരണം
സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു
കൃത്യമായ ഉള്ളടക്ക നിർദ്ദേശം