ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ನಾವು ಪದವನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ ಅಥವಾ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಓದಿದಾಗ, ಪದವನ್ನು ಜನರು, ಸ್ಥಳ, ಸ್ಥಳ, ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಮನುಷ್ಯರು ಪದವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಅದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು 'ಸ್ಟೀವ್ ಜಾಬ್ಸ್' ಪದವನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, ನೀವು ತಕ್ಷಣವೇ ಕನಿಷ್ಠ ಮೂರರಿಂದ ನಾಲ್ಕು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಘಟಕವನ್ನು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು,
- ವ್ಯಕ್ತಿ: ಸ್ಟೀವ್ ಜಾಬ್ಸ್
- ಕಂಪನಿ: ಆಪಲ್
- ಸ್ಥಾನ: ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಈ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ, ಪದಗಳು ಅಥವಾ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಅವುಗಳಿಗೆ ನಮ್ಮ ಸಹಾಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅದು ಎಲ್ಲಿದೆ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾಗಿದೆ (NER) ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ.
NER ಮತ್ತು NLP ಗೆ ಅದರ ಸಂಬಂಧದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆಯೋಣ.
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (NER) ಎಂದರೇನು?
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಉದ್ದೇಶ ಕೆಳಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಈ ಹೆಸರಿನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ. ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಸರು, ಸ್ಥಳ, ಕಂಪನಿ, ಸಮಯ, ವಿತ್ತೀಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವು ಸೇರಿವೆ.
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, NER ಇದರೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ:
- ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ/ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ - ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪದ ಅಥವಾ ಪದಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
- ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ವರ್ಗೀಕರಣ - ಪತ್ತೆಯಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟಕವನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು.
ಆದರೆ NER NLP ಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ?
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಭಾಷಣ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದಿಂದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಈ ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, NLP ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
- ಭಾಷೆಯ ರಚನೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು - ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್
- ಪದಗಳು, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಮಾತಿನ ಅರ್ಥವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು - ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್
- ಮಾತನಾಡುವ ಪದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು - ಭಾಷಣ
NER NLP ಯ ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಪದಗಳ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ NER ಎಂಟಿಟಿ ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಡೈವ್
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಘಟಕಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಪ್ರಕಾರಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಎನ್ಇಆರ್ ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಈ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಹತ್ತಿರದ ನೋಟ ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ವ್ಯಕ್ತಿ (PER): ಮೊದಲ, ಮಧ್ಯ ಮತ್ತು ಕೊನೆಯ ಹೆಸರುಗಳು, ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಗೌರವಾರ್ಥಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: ನೆಲ್ಸನ್ ಮಂಡೇಲಾ, ಡಾ. ಜೇನ್ ಡೋ
- ಸಂಸ್ಥೆ (ORG): ಕಂಪನಿಗಳು, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು, ಸರ್ಕಾರಿ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಘಟಿತ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: ಗೂಗಲ್, ವಿಶ್ವ ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆ, ವಿಶ್ವಸಂಸ್ಥೆ
- ಸ್ಥಳ (LOC): ದೇಶಗಳು, ನಗರಗಳು, ರಾಜ್ಯಗಳು, ವಿಳಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: ಲಂಡನ್, ಮೌಂಟ್ ಎವರೆಸ್ಟ್, ಟೈಮ್ಸ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್
- ದಿನಾಂಕ (DATE): ವಿವಿಧ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ದಿನಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: ಜನವರಿ 1, 2024, 2024-01-01
- ಸಮಯ (TIME): ಸಮಯದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: 3:00 PM, 15:00
- ಪ್ರಮಾಣ (QUANTITY): ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಮಾಣಗಳು ಮತ್ತು ಅಳತೆಯ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: 10 ಕಿಲೋಗ್ರಾಂಗಳು, 2 ಲೀಟರ್
- ಶೇಕಡಾವಾರು (PERCENT): ಶೇಕಡಾವಾರುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: 50%, 0.5
- ಹಣ (ಮನಿ): ವಿತ್ತೀಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕರೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: $100, €50
- ಇತರೆ (MISC): ಇತರ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಕ್ಯಾಚ್-ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಗ. ಉದಾಹರಣೆ: ನೊಬೆಲ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿ, iPhone 15″
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಘಟಕದ ವರ್ಗೀಕರಣ ಇವೆ:
ಆಪಲ್: ORG (ಸಂಸ್ಥೆ) ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೆಂಪು ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಇಂದು: DATE ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಗುಲಾಬಿ ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಎರಡನೇ: QUANTITY ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹಸಿರು ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಐಫೋನ್ ಎಸ್ಇ: COMM (ವಾಣಿಜ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನ) ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನೀಲಿ ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. 4.7-ಇಂಚು: QUANTITY ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹಸಿರು ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ
ಪದವು ಸೇರಿರುವ ವರ್ಗವು ಮಾನವರಿಗೆ ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಂದ ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅದು ಅಲ್ಲ - ಅವರು ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
ಮ್ಯಾಂಚೆಸ್ಟರ್ ಸಿಟಿ (ಸಂಸ್ಥೆ) ಪ್ರೀಮಿಯರ್ ಲೀಗ್ ಟ್ರೋಫಿಯನ್ನು ಗೆದ್ದಿದೆ ಆದರೆ ಕೆಳಗಿನ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮ್ಯಾಂಚೆಸ್ಟರ್ ಸಿಟಿ (ಸ್ಥಳ) ಜವಳಿ ಮತ್ತು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಶಕ್ತಿ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿತ್ತು.
ನಿಮ್ಮ NER ಮಾದರಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ನಿಖರವಾಗಿ ನಡೆಸಲು ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ. ನೀವು ಷೇಕ್ಸ್‌ಪಿಯರ್ ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅದು Instagram ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.
ವಿಭಿನ್ನ NER ವಿಧಾನಗಳು
ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿ ಎ NER ಮಾದರಿ ಪಠ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. NER ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳು:
ನಿಘಂಟು ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ನಿಘಂಟು ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಹುಶಃ ಅತ್ಯಂತ ಸರಳ ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ NER ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಅನೇಕ ಪದಗಳು, ಸಮಾನಾರ್ಥಕ ಪದಗಳು ಮತ್ತು ಶಬ್ದಕೋಶ ಸಂಗ್ರಹದೊಂದಿಗೆ ನಿಘಂಟನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಇರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟಕವು ಶಬ್ದಕೋಶದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆಯೇ ಎಂದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್-ಮ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಘಟಕಗಳ ಅಡ್ಡ-ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಒಂದು ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ NER ಮಾದರಿಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಶಬ್ದಕೋಶದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅಪ್‌ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿದೆ.
ನಿಯಮ ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಮೊದಲೇ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ,
ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ ನಿಯಮಗಳು - ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ ನಿಯಮವು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಪದಗಳ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂದರ್ಭಾಧಾರಿತ ನಿಯಮಗಳು - ಸಂದರ್ಭ-ಆಧಾರಿತ ನಿಯಮಗಳು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪದದ ಅರ್ಥ ಅಥವಾ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ದಾಖಲೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರಣ ನೀವು ಮೊದಲ ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳ ಹಲವಾರು ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಬಹುದು ಅಸ್ತಿತ್ವದ ವಿಧಗಳು ಅವರ ಕಾಗುಣಿತಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ
NER ಗಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪಠ್ಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು RNN ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳಂತಹ ನರಮಂಡಲದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಹೇರಳವಾದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ NER ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಅವರು ಡೇಟಾದಿಂದಲೇ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು, ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ತರಬೇತಿಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು. ಆದರೆ ಒಂದು ಕ್ಯಾಚ್ ಇದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಭಾರೀ ಪ್ರಮಾಣದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನಗಳು
ಈ ವಿಧಾನಗಳು ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು. ಪ್ರತಿ ವಿಧಾನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಉತ್ತಮ ಭಾಗವೆಂದರೆ ನೀವು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದಾದ ಬಹು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಪಡೆಯುವ ನಮ್ಯತೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಬಹು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗಬಹುದು ಎಂಬಂತೆ ಏಕ-ವಿಧಾನ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (NER) ಗಾಗಿ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದೇ?
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (NER) ನ ಬಹುಮುಖತೆಯನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುವುದು:
- ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು: ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು GPT ಯಂತಹ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ: ಉತ್ಪನ್ನದ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಹಣಕಾಸು: ಪ್ರವೃತ್ತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಹಣಕಾಸು ವರದಿಗಳಿಂದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ.
- ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ: ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ (EHR) ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು.
- ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ: ಅರ್ಜಿದಾರರ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಚಾನಲ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನೇಮಕಾತಿಯನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಲೈನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಸುದ್ದಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರು: ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್ಗಳು: ನೆಟ್‌ಫ್ಲಿಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಲು NER ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
- ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು: ವೆಬ್ ವಿಷಯವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, NER ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
- ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಇಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಟ್ಸ್ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಿಂದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.
- ಐಕಾಮರ್ಸ್: ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಶಾಪಿಂಗ್ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸುವುದು.
- ಕಾನೂನು: ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು.
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (NER) ಅನ್ನು ಯಾರು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ?
ಎನ್ಇಆರ್ (ಹೆಸರಿಡಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್) ಪ್ರಬಲ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿ) ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿದೆ. ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಹುಡುಕಾಟ ಇಂಜಿನ್ಗಳು: NER ಎಂಬುದು ಗೂಗಲ್ ಮತ್ತು ಬಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಆಧುನಿಕ-ದಿನದ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧಿತ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ವೆಬ್ ಪುಟಗಳು ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಂದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, NER ಸಹಾಯದಿಂದ, ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ ಸಂದರ್ಭದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ "Apple" ಕಂಪನಿ ಮತ್ತು "apple" ಹಣ್ಣುಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
- ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು: ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಂದ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು AI ಸಹಾಯಕರು NER ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ, ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು "ಸೆಂಟ್ರಲ್ ಪಾರ್ಕ್ ಬಳಿ ಇಟಾಲಿಯನ್ ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ" ಎಂದು ಕೇಳಿದರೆ, ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ "ಇಟಾಲಿಯನ್" ಅನ್ನು ಪಾಕಪದ್ಧತಿಯ ಪ್ರಕಾರವಾಗಿ, "ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್‌ಗಳು" ಸ್ಥಳವಾಗಿ ಮತ್ತು "ಸೆಂಟ್ರಲ್ ಪಾರ್ಕ್" ಅನ್ನು ಸ್ಥಳವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
- ತನಿಖಾ ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮ: ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಕನ್ಸೋರ್ಟಿಯಮ್ ಆಫ್ ಇನ್ವೆಸ್ಟಿಗೇಟಿವ್ ಜರ್ನಲಿಸ್ಟ್ಸ್ (ICIJ), ಪನಾಮ ಪೇಪರ್ಸ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು NER ಅನ್ನು ಬಳಸಿತು, ಇದು 11.5 ಮಿಲಿಯನ್ ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ದಾಖಲೆಗಳ ಬೃಹತ್ ಸೋರಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಲಕ್ಷಾಂತರ ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ದಾಖಲೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಜನರು, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು NER ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಕಡಲಾಚೆಯ ತೆರಿಗೆ ವಂಚನೆಯ ಗುಪ್ತ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
- ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್: ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್, ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗ ವರದಿಗಳಿಂದ ಜೀನ್‌ಗಳು, ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳು, ಔಷಧಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಗಳಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು NER ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ದತ್ತಾಂಶವು ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್: ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರಚಾರಗಳ ಒಟ್ಟಾರೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವರ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು NER ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತಮ್ಮ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಟ್ವೀಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು NER ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಮಾನಯಾನ ಸಂಸ್ಥೆ ಇದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಮಾನ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ "ಕಳೆದುಹೋದ ಲಗೇಜ್" ನಂತಹ ಘಟಕಗಳ ಸುತ್ತ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಇದು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಇದರಿಂದ ಅವರು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.
- ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಜಾಹೀರಾತು: ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ವೆಬ್ ಪುಟಗಳಿಂದ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು NER ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯದ ಜೊತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಜಾಹೀರಾತು ಗುರಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿಕ್-ಥ್ರೂ ದರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, NER ಪ್ರಯಾಣ ಬ್ಲಾಗ್‌ನಲ್ಲಿ "ಹವಾಯಿ", "ಹೋಟೆಲ್‌ಗಳು" ಮತ್ತು "ಬೀಚ್‌ಗಳು" ಅನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿದರೆ, ಜಾಹೀರಾತು ವೇದಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಹೋಟೆಲ್ ಸರಪಳಿಗಳಿಗಿಂತ ಹವಾಯಿಯನ್ ರೆಸಾರ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಡೀಲ್‌ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
- ನೇಮಕಾತಿ ಮತ್ತು ಪುನರಾರಂಭ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್: ಅರ್ಜಿದಾರರ ಕೌಶಲ್ಯ ಸೆಟ್, ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿಖರವಾದ ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಅರ್ಹತೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನೀವು NER ಗೆ ಸೂಚನೆ ನೀಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೇಮಕಾತಿ ಏಜೆನ್ಸಿಯು ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲು NER ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (NER) ಅನ್ವಯಗಳು
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ NER ಹಲವಾರು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಪರಿಹಾರಗಳು. ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು:
ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ
ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರುಗಳು, ವಿಶೇಷಣಗಳು, ಶಾಖೆಯ ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ NER ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಂಬಂಧಿತ ಗ್ರಾಹಕ ದೂರುಗಳು, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ದೂರು ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸರಿಯಾದ ವಿಭಾಗಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಮರ್ಥ ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು
ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ತಂಡಗಳು ತಮ್ಮ ನೇಮಕಾತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಜಿದಾರರ ರೆಸ್ಯೂಮ್‌ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಟೈಮ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು NER ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. NER ಪರಿಕರಗಳು ರೆಸ್ಯೂಮ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು - ಹೆಸರು, ವಯಸ್ಸು, ವಿಳಾಸ, ವಿದ್ಯಾರ್ಹತೆ, ಕಾಲೇಜು, ಇತ್ಯಾದಿ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ದೂರುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ವಿಭಾಗದ ಮುಖ್ಯಸ್ಥರಿಗೆ ರವಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆಂತರಿಕ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು HR ವಿಭಾಗವು NER ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ವಿಷಯ ವರ್ಗೀಕರಣ
ಸುದ್ದಿ ಒದಗಿಸುವವರಿಗೆ ವಿಷಯ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ವಿಷಯವನ್ನು ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದರಿಂದ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು, ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಎ ಹೆಸರಿಸಲಾಗಿದೆ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸುದ್ದಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಉಪಕರಣವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬರಬಹುದು. ಇದು ಅನೇಕ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದ್ಯತೆಯ ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು, ಸಂಸ್ಥೆ, ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು.
ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು
ನಿಖರವಾದ ವಿಷಯ ಶಿಫಾರಸು
ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಗ್ರಾಹಕ ಅನುಭವವನ್ನು ನೀಡಲು ಹಲವಾರು ಆಧುನಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು NER ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಳಕೆದಾರರ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆ ಇತಿಹಾಸದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೆಟ್‌ಫ್ಲಿಕ್ಸ್ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಿತ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾಗಿರುವುದು ಅನುಭವಿ ಸೇವಾ ಪಾಲುದಾರರಾಗಿದ್ದು, ಅವರು ಬಳಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಮಗೆ ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಹಾಗಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಶೈಪ್ ಇನ್ನೂ ನಿಮ್ಮ ಉತ್ತಮ ಪಂತವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ML ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಸಮಗ್ರ NER ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
[ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: NLP ಎಂದರೇನು? ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಪ್ರಯೋಜನಗಳು, ಸವಾಲುಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (ಎನ್ಇಆರ್) ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಹಲವಾರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ:
ಟೋಕನೈಸೇಶನ್
ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ಪಠ್ಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಣ್ಣ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಟೋಕನ್‌ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಪದಗಳಿಂದ ವಾಕ್ಯಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಬರಾಕ್ ಒಬಾಮಾ USA ಅಧ್ಯಕ್ಷರಾಗಿದ್ದರು" ಎಂಬ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು "ಬರಾಕ್", "ಒಬಾಮಾ", "was", "the", "president", "of", "the", ಮತ್ತು " ಟೋಕನ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಯುಎಸ್ಎ".
ಘಟಕ ಪತ್ತೆ
ಭಾಷಾ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಸಂಭಾವ್ಯ ಹೆಸರಿನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಸರುಗಳಲ್ಲಿನ ಬಂಡವಾಳೀಕರಣದಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ("ಬರಾಕ್ ಒಬಾಮ") ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವರೂಪಗಳು (ದಿನಾಂಕಗಳಂತೆ) ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಘಟಕದ ವರ್ಗೀಕರಣ
ಪತ್ತೆಯಾದ ನಂತರ, ಘಟಕಗಳನ್ನು "ವ್ಯಕ್ತಿ", "ಸಂಸ್ಥೆ" ಅಥವಾ "ಸ್ಥಳ" ದಂತಹ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪೋಷಿಸಿದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತವೆ. ಇಲ್ಲಿ, "ಬರಾಕ್ ಒಬಾಮಾ" ಅನ್ನು "ವ್ಯಕ್ತಿ" ಮತ್ತು "USA" ಅನ್ನು "ಸ್ಥಳ" ಎಂದು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ NER ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರಾಕ್ರಮವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವರ್ಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಘಟನೆಗೆ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿದೆ" ಎಂಬ ಪದಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿ, ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹೆಸರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ "ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್" ಅನ್ನು ಒಂದು ಸ್ಥಳವೆಂದು ಗ್ರಹಿಸಲು ಸಂದರ್ಭವು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ನಂತರದ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ
ಆರಂಭಿಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ನಂತರ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ನಂತರದ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯು ಅನುಸರಿಸಬಹುದು. ಈ ಹಂತವು ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು, ಬಹು-ಟೋಕನ್ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಬೆಸೆಯಬಹುದು ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಈ ವಿವರಿಸಿದ ವಿಧಾನವು NER ನ ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಡಿಮಿಸ್ಟಿಫೈ ಮಾಡುವುದಲ್ಲದೆ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, NER ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಗೋಚರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
NER ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳ ಹೋಲಿಕೆ:
ಹಲವಾರು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು NER ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಕೆಲವು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:
| ಉಪಕರಣ/ಲೈಬ್ರರಿ | ವಿವರಣೆ | ಸಾಮರ್ಥ್ಯ | ದುರ್ಬಲತೆಗಳು |
|---|---|---|---|
| ವಿಶಾಲವಾದ | ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ವೇಗದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ NLP ಲೈಬ್ರರಿ. | ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಬಳಸಲು ಸುಲಭ, ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ. | ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಇತರ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತ ಬೆಂಬಲ. |
| ಎನ್‌ಎಲ್‌ಟಿಕೆ | ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಮಗ್ರ NLP ಲೈಬ್ರರಿ. | ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳು, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. | ಸ್ಪಾಸಿಗಿಂತ ನಿಧಾನವಾಗಬಹುದು. |
| ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ ಕೋರ್ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿ | ಜಾವಾ-ಆಧಾರಿತ NLP ಟೂಲ್ಕಿಟ್. | ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ, ಬಹು ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. | ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. |
| ಓಪನ್ ಎನ್ ಎಲ್ ಪಿ | NLP ಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ಟೂಲ್ಕಿಟ್. | ಬಹು ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಗ್ರಾಹಕೀಯಗೊಳಿಸಬಹುದು. | ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಬಹುದು. |
NER ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳು?
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು:
- ಮಾಹಿತಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ: NER ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ವಿಷಯ ಸಂಸ್ಥೆ: ಇದು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ವರ್ಧಿತ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವ: NER ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಒಳನೋಟವುಳ್ಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಇದು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಪತ್ತೆಗೆ ಅನುಕೂಲ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು: NER ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ, ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಿತಿಗಳು / ಸವಾಲುಗಳು:
- ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ನಿರ್ಣಯ: "ಅಮೆಜಾನ್" ನಂತಹ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಘಟಕಗಳನ್ನು ನದಿ ಅಥವಾ ಕಂಪನಿಯಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಹೋರಾಡುತ್ತದೆ.
- ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಡಾಪ್ಟೇಶನ್: ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರ.
- ಭಾಷಾ ವೈವಿಧ್ಯಗಳು: ಆಡುಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಂದಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದ ಕೊರತೆ: ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು: ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮಾಪನ: ನಿಖರವಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ.
- ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ವೇಗವನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವುದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ.
- ಸಂದರ್ಭ ಅವಲಂಬನೆ: ನಿಖರತೆಯು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪಠ್ಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.
- ಡೇಟಾ ಸ್ಪಾರ್ಸಿಟಿ: ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ.
NER ನ ಭವಿಷ್ಯ
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (ಎನ್ಇಆರ್) ಸುಸ್ಥಾಪಿತ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ. ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದಾದ ಒಂದು ಭರವಸೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವೆಂದರೆ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು, ಆದ್ದರಿಂದ NER ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
ವೈದ್ಯರು ಅಥವಾ ವಕೀಲರಂತಹ ವಿವಿಧ ವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ NER ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಗುರುತಿನ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ NER ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಬಹುಭಾಷಾ ಮತ್ತು ಅಡ್ಡ-ಭಾಷಾ NER ಎಂದಿಗಿಂತಲೂ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಪ್ರದೇಶವಾಗಿದೆ. ವ್ಯಾಪಾರದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಜಾಗತೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಭಾಷಾ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಲಿಪಿಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲ NER ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (ಎನ್ಇಆರ್) ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಪಠ್ಯದೊಳಗಿನ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಗ್ರಾಹಕರ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಶಕ್ತಿ ತುಂಬುವವರೆಗೆ, NER ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸವಾಲುಗಳು ಉಳಿದಿವೆ, ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಗತಿಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, NER ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಅದರ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ NER ಅನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಾ?
ಸಂಪರ್ಕ ನಮ್ಮ ಸೂಕ್ತ AI ಪರಿಹಾರಗಳ ತಂಡ
