د وجود پیژندنې (NER) نوم څه شی دی - مثال، د کارولو قضیې، ګټې او ننګونې

• د لغت پر بنسټ سیسټمونه

  د لغت پر بنسټ سیسټم شاید د NER ترټولو ساده او بنسټیز چلند وي. دا به د ډیری کلمو، مترادفاتو او لغتونو راټولولو سره یو قاموس وکاروي. سیسټم به وګوري چې ایا په متن کې شتون لري یو ځانګړی وجود په لغت کې هم شتون لري. د سټرینګ میچینګ الګوریتم په کارولو سره ، د ادارو کراس چیک کول ترسره کیږي.

  د دې طریقې کارولو یوه نیمګړتیا دا ده چې د NER ماډل اغیزمن فعالیت لپاره په دوامداره توګه د لغتونو ډیټاسیټ لوړولو ته اړتیا ده.

• د قواعدو پر بنسټ سیسټمونه

  پدې طریقه کې، معلومات د مخکینیو مقرراتو د یوې سیټ پراساس استخراج کیږي. د قواعدو دوه لومړني سیټونه کارول کیږي،

  د نمونې پر بنسټ مقررات - لکه څنګه چې نوم وړاندیز کوي، د نمونې پر بنسټ قاعده د مورفولوژیکي بڼه یا په سند کې کارول شوي کلمې تعقیبوي.

  د شرایطو پر بنسټ مقررات - د متن پر بنسټ قواعد په سند کې د کلمې په معنی یا شرایطو پورې اړه لري.

• د ماشین زده کړې سیسټمونه

  د ماشین زده کړې پر بنسټ سیسټمونو کې، احصایوي ماډلینګ د ادارو موندلو لپاره کارول کیږي. په دې طریقه کې د متن سند د ځانګړتیا پر بنسټ استازیتوب کارول کیږي. تاسو کولی شئ د لومړیو دوه طریقو ډیری نیمګړتیاوې لرې کړئ ځکه چې ماډل پیژندل کیدی شي د وجود ډولونه سره له دې چې د دوی په املا کې لږ توپیرونه شتون لري.

• ژوره زده کړه

  د NER لپاره د ژورې زده کړې میتودونه د عصبي شبکو ځواک لکه RNNs او ټرانسفارمرونو څخه ګټه پورته کوي ترڅو د اوږدمهاله متن انحصاراتو پوه شي. د دې میتودونو کارولو کلیدي ګټه دا ده چې دوی د پراخه روزنې ډیټا سره د لوی کچې NER دندو لپاره مناسب دي.

  سربیره پردې ، دوی کولی شي پیچلي نمونې او ځانګړتیاوې پخپله د ډیټا څخه زده کړي ، د لارښود روزنې اړتیا له مینځه ویسي. مګر یو کیچ شتون لري. دا میتودونه د روزنې او ګمارنې لپاره خورا لوی کمپیوټري ځواک ته اړتیا لري.

• د هایبرډ میتودونه

  دا میتودونه د نومول شویو ادارو د استخراج لپاره د قواعدو پر بنسټ، احصایوي، او ماشین زده کړې په څیر طریقې سره یوځای کوي. هدف دا دی چې د هرې میتود ځواک سره یوځای شي پداسې حال کې چې د دوی ضعفونه کم کړي. د هایبرډ میتودونو کارولو غوره برخه هغه انعطاف ده چې تاسو د ډیری تخنیکونو یوځای کولو سره ترلاسه کوئ چې تاسو کولی شئ د مختلف ډیټا سرچینو څخه ادارې استخراج کړئ.

  په هرصورت، د دې امکان شتون لري چې دا طریقې ممکن د واحد طریقې میتودونو په پرتله خورا پیچلي وي ځکه چې کله چې تاسو ډیری طریقې سره یوځای کړئ، د کار جریان ممکن ګډوډ شي.

د نومول شوي ادارې پیژندنې (NER) لپاره قضیې وکاروئ؟

د نومول شوي وجود پیژندنې (NER) د وړتیا څرګندول:

• چیټ بوټونه: د کلیدي ادارو په پیژندلو سره د کاروونکو پوښتنو په پوهیدو کې د GPT په څیر چیټ بوټونه مرسته کوي.
• د پېرودونکو ملاتړ: د محصول لخوا فیډبیک طبقه بندي کوي، د غبرګون وخت ګړندی کوي.
  
• مالیه: د رجحان تحلیل او د خطر ارزونې لپاره د مالي راپورونو څخه مهم معلومات استخراج کوي.
• روغتیایی پاملرنه: دا د کلینیکي ریکارډونو څخه اړین معلومات راوباسي، د ګړندي معلوماتو تحلیل ته وده ورکوي.
• HR: د غوښتونکو پروفایلونو لنډیز کولو او د فیډبیک چینل کولو له لارې استخدام منظم کړئ.
• خبر ورکوونکي: محتويات په اړوندو معلوماتو کې طبقه بندي کوي، د راپور ورکولو چټکتیا.
• د سپارښتنې انجنونه: د Netflix په څیر شرکتونه د کارونکي چلند پراساس وړاندیزونه شخصي کولو لپاره NER ګماري.
• ماشینونه ولټوه: د ویب منځپانګې په درجه بندي کولو سره، NER د لټون پایلې دقت لوړوي.
• د احساساتو تحلیل: اید بیاکتنې څخه د xtracts برانډ یادونه ، د احساساتو تحلیلي وسیلې غوړوي.

څوک د نوم شوي وجود پیژندنه (NER) کاروي؟

NER (نوم شوی وجود پیژندنه) د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) یو له قوي تخنیکونو څخه دی چې مختلف صنعتونو او ډومینونو ته یې لاره موندلې. دلته ځینې مثالونه دي:

• ماشینونه ولټوه: NER د نن ورځې د لټون انجنونو لکه ګوګل او Bing اصلي برخه ده. دا د ویب پاڼو او د لټون پوښتنو څخه د ادارو پیژندلو او درجه بندي کولو لپاره کارول کیږي ترڅو نور اړونده لټون پایلې چمتو کړي. د مثال په توګه، د NER په مرسته، د لټون انجن کولی شي د شرایطو پر بنسټ د "ایپل" شرکت په مقابل کې د "ایپل" تر منځ توپیر وکړي.
• چیټ بوټونه: Chatbots او AI معاونین کولی شي د کاروونکو پوښتنو څخه د کلیدي ادارو د پوهیدو لپاره NER وکاروي. د دې کولو په واسطه، چیټ بوټ کولی شي ډیر دقیق ځوابونه چمتو کړي. د مثال په توګه، که تاسو وپوښتئ "مرکزي پارک ته نږدې ایټالوی رستورانتونه ومومئ" چیټ بوټ به "ایټالوی" د خواړو ډول، "ریستوران" د ځای په توګه، او "مرکزي پارک" د موقعیت په توګه پوه شي.
• تحقیقاتي ژورنالیزم: د تحقیقاتي ژورنالیستانو نړیوال کنسورشیم (ICIJ)، د رسنیو یو مشهور سازمان NER د پاناما کاغذونو تحلیل لپاره کارولی و، چې د 11.5 ملیون مالي او قانوني اسنادو لوی لیک دی. په دې حالت کې، NER د ملیونونو غیر ساختماني اسنادو په اوږدو کې د خلکو، سازمانونو، او ځایونو په اتوماتيک ډول پیژندلو لپاره کارول کیده، د غیرقانوني مالیاتو د غلا پټې شبکې افشا کول.
• بایو انفارمیټکس: د بایو انفارماتیک په برخه کې، NER د بایو میډیکل څیړنیزو مقالو او کلینیکي آزموینې راپورونو څخه د کلیدي ادارو لکه جینونو، پروټینونو، درملو او ناروغیو د استخراج لپاره کارول کیږي. دا ډول معلومات د مخدره توکو کشف پروسې ګړندي کولو کې مرسته کوي.
• د ټولنیزو رسنیو څارنه: په ټولنیزو رسنیو کې برانډونه NER کاروي ترڅو د دوی د اعلاناتو کمپاینونو ټولیز میټریکونه تعقیب کړي او د دوی سیالي څنګه کوي. د مثال په توګه، یو هوایی کرښه شتون لري چې د دوی د برانډ ذکر کولو ټویټونو تحلیل کولو لپاره NER کاروي. دا په یو ځانګړي هوایی ډګر کې د "له لاسه ورک شوي سامان" په څیر د ادارو په شاوخوا کې منفي تبصرې کشف کوي ترڅو دوی ژر تر ژره ستونزه حل کړي.
• متناسب اعلانونه: د اعلاناتو پلیټ فارمونه NER کاروي ترڅو د ویب پا pagesو څخه کلیدي ادارې استخراج کړي ترڅو د مینځپانګې تر څنګ نور اړونده اعلانونه وښیې چې بالاخره د اعلان هدف کولو او د کلیک کولو نرخونو ته وده ورکوي. د مثال په توګه، که NER د سفر بلاګ کې "هوای"، "هوټلونه"، او "ساحل" کشف کړي، د اعلان پلیټ فارم به د عمومي هوټل زنځیرونو پر ځای د هاوایی ریزورټونو لپاره معاملې وښيي.
• استخدام او بیا پیل کول سکرینینګ: تاسو کولی شئ NER ته لارښوونه وکړئ چې تاسو ته د غوښتونکي د مهارت سیټ، تجربې او شالید پراساس دقیق اړین مهارتونه او وړتیاوې ومومئ. د مثال په توګه، د استخدام اداره کولی شي د کاندیدانو سره په اتوماتيک ډول د سمون لپاره NER وکاروي.

د NER غوښتنلیکونه

NER د طبیعي ژبې پروسس کولو او د روزنې ډیټاسیټونو رامینځته کولو پورې اړوند ډیری برخو کې د کارولو ډیری قضیې لري. ماشین زده کړه او ژوره زده کړه حلونه ځینې ​​غوښتنلیکونه دا دي:

• پيرودونکو ملاتړ

  د NER سیسټم کولی شي په اسانۍ سره د پیرودونکو اړوند شکایتونه، پوښتنې، او فیډبیک د مهمو معلوماتو پراساس لکه د محصول نومونه، مشخصات، د څانګې موقعیتونه، او نور په نښه کړي. شکایت یا فیډبیک په مناسب ډول طبقه بندي شوی او د لومړیتوب کلیدي کلمو فلټر کولو سره سمې څانګې ته لیږدول کیږي.

• اغیزمن بشري منابع

  NER د بشري منابعو ټیمونو سره مرسته کوي چې د دوی د استخدام پروسه ښه کړي او د غوښتنلیک ورکوونکو د بیا پیلونو لنډیز په چټکۍ سره د مهال ویش کم کړي. د NER وسیلې کولی شي بیا پیل سکین کړي او اړوند معلومات راوباسي - نوم، عمر، پته، وړتیا، کالج او داسې نور.

  سربیره پردې، د بشري حقونو څانګه کولی شي د NER وسیلې هم وکاروي ترڅو د کارمندانو شکایتونه فلټر کولو او اړوندو څانګو رییسانو ته د لیږلو له لارې د داخلي کاري جریان تنظیم کړي.

• د منځپانګې طبقه بندي

  د محتوا طبقه بندي کول د خبر چمتو کونکو لپاره یو لوی کار دی. په مختلفو کټګوریو کې د محتوياتو طبقه بندي کول د موندلو، بصیرت ترلاسه کولو، رجحاناتو پیژندلو او د موضوعاتو پوهیدل اسانه کوي. یو نومول شوی د وجود پیژندنه وسیله کولی شي د خبر چمتو کونکو لپاره په کار وي. دا کولی شي ډیری مقالې سکین کړي، د لومړیتوب کلیدي ټکي وپیژني، او د اشخاصو، سازمان، موقعیت، او نورو پر بنسټ معلومات استخراج کړي.

• د لټون انجنونو اصلاح کول

  نیر د لټون پایلو د سرعت او مطابقت په ساده کولو او ښه کولو کې مرسته کوي. د زرګونو مقالو لپاره د لټون پوښتنې چلولو پرځای، د NER ماډل کولی شي یو ځل پوښتنه پرمخ بوځي او پایلې خوندي کړي. نو، د لټون پوښتنې کې د ټګونو پراساس، د پوښتنې سره تړلې مقالې په چټکۍ سره پورته کیدی شي.

• د کره منځپانګې سپارښتنه

  ډیری عصري غوښتنلیکونه د مطلوب او دودیز پیرودونکي تجربه وړاندې کولو لپاره د NER وسیلو پورې اړه لري. د مثال په توګه، Netflix د نوم شوي وجود پیژندنې په کارولو سره د کارونکي لټون او لید تاریخ پراساس شخصي وړاندیزونه وړاندې کوي.

د نوم شوي وجود پیژندنه ستاسو جوړوي ماشین زده کړه موډل ډیر اغیزمن او د باور وړ. په هرصورت، تاسو د خپلو موډلونو لپاره د کیفیت روزنې ډیټاسیټونو ته اړتیا لرئ ترڅو د دوی په غوره کچه کار وکړي او ټاکل شوي اهداف ترلاسه کړي. ټول هغه څه چې تاسو ورته اړتیا لرئ د خدمت تجربه لرونکي ملګري دي چې کولی شي تاسو ته د کارولو لپاره چمتو کیفیت لرونکي ډیټاسیټونه چمتو کړي. که دا قضیه وي، شیپ ستاسو ترټولو غوره شرط دی. د هراړخیز NER ډیټاسیټونو لپاره موږ سره اړیکه ونیسئ ترڅو تاسو سره ستاسو د AI ماډلونو لپاره مؤثره او پرمختللي ML حلونو رامینځته کولو کې مرسته وکړي.

[هم ولولئ: NLP څه شی دی؟ دا څنګه کار کوي، ګټې، ننګونې، مثالونه

د نوم شوي وجود پیژندنه څنګه کار کوي؟

د نوم شوي وجود پیژندنې (NER) ساحې ته ننوتل یو سیسټمیک سفر په ګوته کوي چې ډیری مرحلې لري:

• ټوکن کول

  په پیل کې، متني معلومات په کوچنیو واحدونو ویشل شوي، د ټوکن په نوم یادیږي، کوم چې کولی شي د کلمو څخه تر جملو پورې وي. د مثال په توګه، دا بیان چې "بارک اوباما د متحده ایالاتو ولسمشر و" په نښه شوي لکه "بارک"، "اوباما"، "و"، "د"، "ولسمشر"، "د"، "د"، او "د" امریکا".

• د وجود کشف

  د ژبني لارښوونو او احصایوي میتودونو د ترکیب په کارولو سره، احتمالي نومول شوي ادارې په نښه شوي. په نومونو ("بارک اوباما") کې د سرمایه ګذارۍ په څیر د نمونو پیژندل یا جلا شکلونه (لکه نیټې) پدې مرحله کې خورا مهم دي.

• د ادارې طبقه بندي

  د کشف وروسته، ادارې په مخکینیو کټګوریو کې ترتیب شوي لکه "شخص"، "سازمان"، یا "موقعیت". د ماشین زده کړې ماډلونه، په لیبل شوي ډیټاسیټونو کې روزل شوي، ډیری وختونه دا طبقه بندي پرمخ وړي. دلته، "باراک اوباما" د "شخص" او "متحده ایالات" د "مقام" په توګه نښه شوي.

• اړونده ارزونه

  د NER سیسټمونو وړتیا اکثرا د شاوخوا شرایطو ارزولو سره پراخه کیږي. د بیلګې په توګه، د "واشنګټن د یوې تاریخي پیښې شاهد" په جمله کې، شرایط د "واشنګټن" د ځای په توګه د یو کس د نوم په توګه پیژندلو کې مرسته کوي.

• د ارزونې وروسته اصلاح کول

  د ابتدايي پیژندنې او طبقه بندي وروسته، د ارزونې وروسته اصالح کیدای شي پایلې ته وده ورکړي. دا مرحله کولی شي ابهامونه حل کړي، د څو ټوکن ادارو فیوز کړي، یا د ادارې ډیټا لوړولو لپاره د پوهې اډې وکاروي.

دا تشریح شوی طریقه نه یوازې د NER اصلي برخه بې بنسټه کوي بلکې د لټون انجنونو لپاره محتويات هم ښه کوي، د پیچلي پروسې لیدلو ته وده ورکوي چې NER جذبوي.

د NER وسیلې او کتابتون پرتله کول:

ډیری ځواکمن وسایل او کتابتونونه د NER تطبیق اسانه کوي. دلته د ځینو مشهور انتخابونو پرتله کول دي:

د NER ګټې او ننګونې؟

ګټې:

• د معلوماتو استخراج: NER کلیدي ډاټا پیژني، د معلوماتو په ترلاسه کولو کې مرسته کوي.
• د منځپانګې سازمان: دا د منځپانګې په درجه بندي کولو کې مرسته کوي، د ډیټابیسونو او لټون انجنونو لپاره ګټور دي.
• د کارونکي تجربه پرمختللې: NER د لټون پایلې اصلاح کوي او وړاندیزونه شخصي کوي.
• دقیق تحلیل: دا د احساساتو تحلیل او د رجحان کشف کول اسانه کوي.
• اتوماتیک کاري فلو: NER اتومات ته وده ورکوي، وخت او سرچینې خوندي کوي.

محدودیتونه / ننګونې:

• د ابهام حل: د سیند یا شرکت په توګه د "Amazon" په څیر ورته ادارو توپیر کولو سره مبارزه.
• د ډومین ځانګړي تطبیق: په متنوع ډومینونو کې د منابعو ژور.
• د ژبې تغیرات: اغېزمنتوب د سلیګ او سیمه ایز توپیرونو له امله توپیر لري.
• د لیبل شوي ډیټا کمښت: د روزنې لپاره لوی لیبل شوي ډیټاسیټونو ته اړتیا لري.
• د غیر منظم معلوماتو اداره کول: پرمختللي تخنیکونو ته اړتیا لري.
• د فعالیت اندازه کول: دقیق ارزونه پیچلې ده.
• د ریښتیني وخت پروسس کول: د دقت سره د سرعت توازن کول ننګونه ده.
• د متن انحصار: دقت د متن د نښو په شاوخوا پوهیدو تکیه کوي.
• د معلوماتو سپیریت: د پام وړ لیبل شوي ډیټاسیټونو ته اړتیا لري ، په ځانګړي توګه د مناسبو سیمو لپاره.

د NER راتلونکی

پداسې حال کې چې نومول شوي وجود پیژندنه (NER) یو ښه تاسیس شوی ساحه ده، لاهم ډیر کار باید ترسره شي. یوه هیله منده ساحه چې موږ یې په پام کې نیولی شو د ژورې زده کړې تخنیکونه دي په شمول د ټرانسفارمرونو او مخکې روزل شوي ژبې ماډلونه، نو د NER فعالیت نور هم ښه کیدی شي.

بل په زړه پوری نظر د مختلف مسلکونو لکه ډاکټرانو یا وکیلانو لپاره د دودیز NER سیسټمونو رامینځته کول دي. لکه څنګه چې مختلف صنعتونه خپل د پیژندنې ډولونه او نمونې لري، پدې ځانګړو شرایطو کې د NER سیسټمونو رامینځته کول کولی شي ډیر دقیق او اړونده پایلې چمتو کړي.

برسېره پر دې، څو ژبني او څو ژبني NER هم د پخوا په پرتله د چټکې ودې ساحه ده. د سوداګرۍ د مخ په زیاتیدونکي نړیوال کیدو سره، موږ اړتیا لرو د NER سیسټمونو ته وده ورکړو چې کولی شي متنوع ژبني جوړښتونه او سکریپټونه اداره کړي.

پایله