ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿಯಲ್ಲಿನ ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಿ
ವಿಶ್ವದ ಪ್ರಮುಖ ಎಐ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುವುದು.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವೇಗವನ್ನು ನೋಡುವುದು; ಇದರಲ್ಲಿ 80% ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿಲ್ಲ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮುಂದಿನ-ಜನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿದೆ. ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (ಎನ್‌ಇಆರ್) ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಹೆಸರಿನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ಶೇಖರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೂಲವನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆ 11.7 ಜೆಟ್ಟಾಬೈಟ್‌ಗಳು in 2023
80% ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ದತ್ತಾಂಶವು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿಲ್ಲ, ಇದು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ನಿರುಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (ಎನ್‌ಇಆರ್) ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಜನರು, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯದೊಳಗಿನ ಸ್ಥಳಗಳಂತಹ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. NER ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಹತೋಟಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. NER ನೊಂದಿಗೆ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಬಹುದು.
Shaip NER ಅನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಹೇಳಿಕೆಗಳು, ವಿಮಾ ದಾಖಲೆಗಳು, ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ವೈದ್ಯರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿಂದ ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. NLP ಮತ್ತು ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಶ್ರೀಮಂತ ಅನುಭವದೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಡೊಮೇನ್ ಅನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಸುಸಜ್ಜಿತರಾಗಿದ್ದೇವೆ. -ಯಾವುದೇ ಪ್ರಮಾಣದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಒಳನೋಟಗಳು.
ಪಠ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು NER ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. NER ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳು:
ಇದು 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. ಟಿNER ಮಾದರಿಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಶಬ್ದಕೋಶದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅಪ್‌ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿದೆ.
ಪೂರ್ವ ನಿಗದಿತ ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಹಿತಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ
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 ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ದಾಖಲೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳ ಹಲವಾರು ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ನೀವು ನಿವಾರಿಸಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿಯು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಅವುಗಳ ಕಾಗುಣಿತಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಘಟಕದ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
NER ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
ಹಂತ 1: ತಾಂತ್ರಿಕ ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿ (ಯೋಜನೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು)
ಹಂತ 2: ಯೋಜನೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ತರಬೇತಿ
ಹಂತ 3: ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಚಕ್ರ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ದಾಖಲೆಗಳ QA
ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ. NER ನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಉದ್ದೇಶವು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಈ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು. ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಸರು, ಸ್ಥಳ, ಕಂಪನಿ, ಸಮಯ, ವಿತ್ತೀಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವು ಸೇರಿವೆ.
1.1 ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೊಮೇನ್
ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ ಜನರು, ಸ್ಥಳ, ಸಂಸ್ಥೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
1.2 ವಿಮಾ ಡೊಮೇನ್
ಇದು ವಿಮಾ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಘಟಕಗಳ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ
1.3 ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೊಮೇನ್ / ವೈದ್ಯಕೀಯ NER
ಸಮಸ್ಯೆಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಅಂಗರಚನಾ ರಚನೆ, ಔಷಧ, EHR ಗಳಂತಹ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ; ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ರಚನೆಯಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಇದು ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ನಾಮಪದ ಪದಗುಚ್ಛವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ನಾಮಪದ ಪದಗುಚ್ಛವು ಸರಳವಾಗಿರಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನಾಮಪದ, ಸರಿಯಾದ ನಾಮಪದ ಅಥವಾ ಸರ್ವನಾಮದಂತಹ ಏಕ ತಲೆ ಪದ) ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳೊಂದಿಗೆ ತಲೆ ಪದವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಾಮಪದ ನುಡಿಗಟ್ಟು)
PII ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯವು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಗುರುತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
PHI ರಕ್ಷಿತ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಗಿಯ ದಾಖಲೆ/ಗುರುತನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು HIPAA ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ 18 ಪ್ರಮುಖ ರೋಗಿಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಈ ಕಾರ್ಯವು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಘಟನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಯಾರು, ಏನು, ಯಾವಾಗ, ಎಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಉದಾ ದಾಳಿ, ಅಪಹರಣ, ಹೂಡಿಕೆ ಇತ್ಯಾದಿ. ಈ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:
5.1 ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ಉದಾ. ವ್ಯಕ್ತಿ, ಸ್ಥಳ, ಸಂಸ್ಥೆ, ಇತ್ಯಾದಿ.
5.2 ಮುಖ್ಯ ಘಟನೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಪದದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ಅಂದರೆ ಟ್ರಿಗರ್ ಪದ)
5.3 ಪ್ರಚೋದಕ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಪ್ರಕಾರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಸಮಯದ 80% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆಯೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ದೃಢವಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು, ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಬೇಸರದ ಭಾಗವನ್ನು ನಮಗೆ ಬಿಡಬಹುದು.
ಸರಾಸರಿ ML ಮಾದರಿಗೆ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಇತರ ತಂಡಗಳಿಂದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಎಳೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನಮ್ಮಂತಹ ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ, ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವು ಬೆಳೆದಂತೆ ಅದನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದು.
ಡೆಡಿಕೇಟೆಡ್ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು, ದಿನ-ದಿನ ಮತ್ತು ದಿನ-ಔಟ್ ಅನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವವರು - ಯಾವುದೇ ದಿನ - ತಂಡಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಉನ್ನತ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಅವರ ಬಿಡುವಿಲ್ಲದ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇದು ಉತ್ತಮ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.
ನಮ್ಮ ಸಾಬೀತಾದ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು QA ಯ ಬಹು ಹಂತಗಳು, ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನೀಡಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಮ್ಮ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಗೌಪ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಉನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದ್ದೇವೆ
ನುರಿತ ಕೆಲಸಗಾರರ ತಂಡಗಳನ್ನು ಕ್ಯುರೇಟಿಂಗ್, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತರಾಗಿ, ಬಜೆಟ್‌ನೊಳಗೆ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುವುದನ್ನು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚಿನ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಪ್-ಟೈಮ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ, ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳ ಆನ್-ಟೈಮ್ ಡೆಲಿವರಿ.
ಕಡಲಾಚೆಯ ಮತ್ತು ಕಡಲಾಚೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಪೂಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ವಿವಿಧ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ನಾವು ತಂಡಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದು.
ಜಾಗತಿಕ ಕಾರ್ಯಪಡೆ, ದೃಢವಾದ ವೇದಿಕೆ ಮತ್ತು 6 ಸಿಗ್ಮಾ ಬ್ಲಾಕ್-ಬೆಲ್ಟ್‌ಗಳಿಂದ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ, ಶೈಪ್ ಅತ್ಯಂತ ಸವಾಲಿನ AI ಉಪಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (NER) ನಿಮಗೆ ಉನ್ನತ ದರ್ಜೆಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು NLP ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸೂಪರ್-ತಿಳಿವಳಿಕೆ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ NER ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿನ 80% ದತ್ತಾಂಶವು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದಿರುವುದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಇದು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಪಠ್ಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಚ್ಚಾ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾಕ್ಕೆ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಅನನ್ಯ AI/ML ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಕಸ್ಟಮ್ NER ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಈಗ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ
ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ. NER ನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಉದ್ದೇಶವು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಈ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು. 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.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಭಾಷಣ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದಿಂದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಈ ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 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
ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಘಟಕದ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ:
ವ್ಯಕ್ತಿ: ಮೈಕೆಲ್ ಜಾಕ್ಸನ್, ಓಪ್ರಾ ವಿನ್ಫ್ರೇ, ಬರಾಕ್ ಒಬಾಮಾ, ಸುಸಾನ್ ಸರಂಡನ್
ಸ್ಥಾನ: ಕೆನಡಾ, ಹೊನೊಲುಲು, ಬ್ಯಾಂಕಾಕ್, ಬ್ರೆಜಿಲ್, ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್
ಸಂಸ್ಥೆ: Samsung, Disney, Yale University, Google
ಸಮಯ: 15.35, 12 PM,
NER ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳು:
ನಿಘಂಟು ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ನಿಯಮ ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ
ಸಮರ್ಥ ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು
ಸರಳೀಕೃತ ವಿಷಯ ವರ್ಗೀಕರಣ
ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು
ನಿಖರವಾದ ವಿಷಯ ಶಿಫಾರಸು
