命名实体识别

命名实体识别 (NER) 是一种自然语言处理 (NLP) 任务,可识别文本中的命名实体并将其分类为预定义类别,例如人员、组织、位置、日期等。

92 种语言

我们的命名实体识别 (NER) 工具支持 92 种语言,可检测文本、文件和音频中的命名实体。它可以识别和分类名称、位置和组织等实体,从而为各种多语言应用程序提供精确的数据提取。

92 种语言

隐私保护

这些 NER 解决方案专为完全在本地运行而设计,可确保全面的隐私保护和数据安全。通过在您的基础设施内处理信息,它们可以完全控制敏感数据,满足严格的合规性标准并消除对外部服务器的依赖。

隐私保护

无限制用户和使用量

使用这些 NER 解决方案,您可以享受无限的用户和使用量,为您的组织提供可扩展且灵活的工具。使团队能够不受限制地访问高级实体识别功能,确保所有部门和项目都能够高效地处理和分析数据。

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