Անվանված անձի ճանաչում

Անվանված սուբյեկտների ճանաչումը (NER) բնական լեզվի մշակման (NLP) խնդիր է, որը նույնականացնում և դասակարգում է տեքստում նշված միավորները նախապես սահմանված կատեգորիաների, ինչպիսիք են անձինք, կազմակերպությունները, վայրերը, ամսաթվերը և այլն:

Հայցեք անվճար փորձարկում

Ինչպե՞ս է գործում Անվանված անձի ճանաչումը:

Կանոնների վրա հիմնված NER. Այս մոտեցումը օգտագործում է նախապես սահմանված կանոններ և օրինաչափություններ՝ տեքստում սուբյեկտները բացահայտելու համար՝ հաճախ հիմնվելով կանոնավոր արտահայտությունների վրա:
Մեքենայի ուսուցում NER. Այս տեխնիկան օգտագործում է վիճակագրական մոդելներ, որոնք պատրաստված են պիտակավորված տվյալների վրա՝ նոր տեքստում սուբյեկտները ավտոմատ կերպով ճանաչելու և դասակարգելու համար:
Deep Learning NER. Օգտագործելով նեյրոնային ցանցեր և խորը ուսուցման ճարտարապետություններ՝ այս մեթոդը հասնում է ավելի բարձր ճշգրտության և կարող է սովորել օբյեկտների ճանաչման բարդ օրինաչափություններ:
Հիբրիդ NER. Այս մոտեցումը միավորում է կանոնների վրա հիմնված և մեքենայական ուսուցման տեխնիկան՝ կազմակերպությունների ճանաչման գործում բարելավված կատարողականության և հարմարվողականության համար:

Հայցեք անվճար փորձարկում

Անվանված կազմակերպությունների ճանաչման օգտագործման դեպքեր

Առողջապահություն. NER-ը կարող է օգնել հանել կարևոր տեղեկատվություն հիվանդների գրառումներից՝ բարելավելով տվյալների կառավարումը և հիվանդի խնամքը:
Ֆինանսներ. Ֆինանսական ոլորտում NER-ը կարող է օգնել մշակել մեծ ծավալի ֆինանսական փաստաթղթեր՝ ավտոմատ կերպով դուրս բերելով համապատասխան սուբյեկտներ, ինչպիսիք են ընկերությունները կամ գումարները:
Իրավական. Անվանված սուբյեկտի ճանաչումը հեշտացնում է իրավական փաստաթղթերի վերանայումը` բացահայտելով հիմնական կողմերին և տերմինները, բարձրացնելով վերլուծությունը և հետազոտության արդյունավետությունը:

Հայցեք անվճար փորձարկում

Lingvanex-ի կողմից անվանված Entity Recognition-ը

Պատրաստ է օգտագործման. Անվանված կազմակերպությունների ճանաչման մեր լուծումն անխափան աշխատում է ոչ միայն մեր արտադրանքի, այլ նաև հաճախորդների այլ գործիքների հետ համատեղ:
Լիովին ապահով. Մեր Անվանված կազմակերպությունների ճանաչումը օգտագործում է տվյալների պաշտպանության խիստ ստանդարտներ, ինչպիսիք են SOC 2 տեսակները 1 և 2, GDPR և CPA՝ ապահովելու, որ օգտատիրոջ տվյալները որևէ տեղ չեն պահվում:
Թարմացումներ և աջակցություն. Մենք երաշխավորում ենք կանոնավոր թարմացումներ և տեխնիկական աջակցություն մեր Անվանված կազմակերպությունների ճանաչման համար՝ ապահովելու արտադրանքի համապատասխանությունն ու ֆունկցիոնալությունը:
Ծավալից անկախ գնագոյացում. Մենք առաջարկում ենք հարմարեցված պլաններ և լուծումներ կազմակերպությունների համար՝ ըստ նրանց կարիքների և պահանջների:

Հայցեք անվճար փորձարկում

Աջակցվող լեզուներ

Հասանելի է ավելի քան 100 լեզու

Կապվեք մեզ հետ

Հաճախակի տրվող հարցեր

Որո՞նք են Անվանված կազմակերպությունների ճանաչման հիմնական կիրառությունները:

NER-ը լայնորեն օգտագործվում է տեղեկատվության որոնման, տվյալների կորզման և բնական լեզվի ընկալման մեջ՝ չկառուցված տեքստից կառուցվածքային տեղեկատվություն հանելու համար:

Որքանո՞վ է ճշգրիտ Named Entity Recognition տեխնոլոգիան:

NER-ի ճշգրտությունը կարող է տարբեր լինել՝ կախված օգտագործված մեթոդից և վերապատրաստման տվյալների որակից, սակայն խորը ուսուցման մեթոդները սովորաբար ավելի բարձր ճշգրտության են հասնում:

Կարո՞ղ է NER-ը հարմարեցվել հատուկ ոլորտների համար:

Այո, NER համակարգերը կարող են հարմարեցվել տարբեր ոլորտներին հատուկ կազմակերպություններին ճանաչելու համար՝ բարձրացնելով դրանց արդյունավետությունը կոնկրետ համատեքստերում: