ಶೈಪ್ ಈಗ ಯುಬಿಕ್ವಿಟಿ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದಾರೆ: ಅದೇ ತಂಡ - ಈಗ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲಿಸಲು ವಿಸ್ತೃತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.
|
ಎನ್ಎಲ್ಪಿಯಲ್ಲಿನ ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಿ
ದತ್ತಾಂಶ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ವೇಗವನ್ನು ನೋಡಿದರೆ; ಅದರಲ್ಲಿ 80% ರಚನೆರಹಿತವಾಗಿದ್ದು, ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿದೆ. NLP ಯಲ್ಲಿ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (NER) ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ರಚನೆರಹಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಈ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ರಚನೆರಹಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೌನ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ರಚನಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
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 ಅನುಮತಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಹೇಳಿಕೆಗಳು, ವಿಮಾ ದಾಖಲೆಗಳು, ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ವೈದ್ಯರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿಂದ ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. NER ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಬಹು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು, ಇದು ಘಟಕ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಗೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. NLP ಮತ್ತು ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಶ್ರೀಮಂತ ಅನುಭವದೊಂದಿಗೆ, ಯಾವುದೇ ಪ್ರಮಾಣದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ನಾವು ಸಜ್ಜಾಗಿದ್ದೇವೆ.
ಪಠ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು NER ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ NER ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಪಠ್ಯದಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಲಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಸುದ್ದಿ ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಪಠ್ಯದಂತಹ ವಿಶಾಲ ಕಾರ್ಪೋರಾದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಮಾದರಿಗಳು, ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ NER ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. NER ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು 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.
ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿಯಮ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪೂರ್ವ-ನಿಗದಿತ ನಿಯಮಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳು
ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ ನಿಯಮಗಳು - ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ ನಿಯಮವು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಪದಗಳ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಸರಮಾಲೆಯನ್ನು 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. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯು ಅವುಗಳ ಕಾಗುಣಿತಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಘಟಕದ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಮೊದಲ ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳ ಹಲವಾರು ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ನೀವು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ NER ಗಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಡೇಟಾಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
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
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ. NER ನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಈ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು. ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಸರು, ವ್ಯಕ್ತಿ ಘಟಕ, ಸ್ಥಳ, ಕಂಪನಿ, ಸಮಯ, ವಿತ್ತೀಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ 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 ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯವನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಹು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ನೀಡುವಿಕೆಯು ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ದೃಢವಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಬೇಸರದ ಭಾಗವನ್ನು ನಮಗೆ ಬಿಡುತ್ತದೆ.
ಸರಾಸರಿ ML ಮಾದರಿಗೆ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಇತರ ತಂಡಗಳಿಂದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಎಳೆಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊದಂತಹ ಬಹು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಿನದ್ದಾಗಿರಬಹುದು. ನಮ್ಮಂತಹ ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರವು ಬೆಳೆದಂತೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರನ್ನು ನಾವು ನೀಡುತ್ತೇವೆ.
ದಿನನಿತ್ಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಬರೆಯುವ ಸಮರ್ಪಿತ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು - ಯಾವುದೇ ದಿನ - ತಮ್ಮ ಬಿಡುವಿಲ್ಲದ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳಲ್ಲಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬೇಕಾದ ತಂಡಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಉತ್ತಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಹೇಳಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಇದು ಉತ್ತಮ ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು NER ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ನಮ್ಮ ಸಾಬೀತಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಬಹು ಹಂತಗಳ QA, ಕೆಳಮುಖ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಲುಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ 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.
ವಿಶ್ವದ ಪ್ರಮುಖ ಎಐ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುವುದು.
ನಿಮ್ಮ ಅನನ್ಯ AI/ML ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಕಸ್ಟಮ್ NER ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಈಗ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ
