ਸਾਡੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਚੱਲਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ-ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਭਰੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਨਵੇਂ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਈਮੇਲ, ਪੋਰਟਲ, ਇਨਵੌਇਸ, ਰਸੀਦਾਂ, ਅਰਜ਼ੀਆਂ, ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ, ਦਾਅਵਿਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਤੋਂ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੱਕ।
ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਇਹਨਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਇਹ ਜਾਣਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਖਾਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਿਸ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਹੱਥੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।
ਆਉ ਅਸੀਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ, ਸਮਝੀਏ ਕਿ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਆਪਟੀਕਲ ਅੱਖਰ ਪਛਾਣ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕੀ ਹੈ?
ਦਸਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਕੰਮ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਗਲਤੀ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ NLP ਅਤੇ ML 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ ਵਰਗੀਕਰਨਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ। ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ, ਥੀਮ ਜਾਂ ਕਿਸਮ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਸੰਕਲਪ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਲ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਹਰ ਕਾਰੋਬਾਰ, ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਛੋਟੇ, ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਤੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਤੱਕ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਹਨ।
- ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਇੱਕ ਦੁਨਿਆਵੀ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਘਟਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਟਰਨਅਰਾਊਂਡ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਬਨਾਮ. ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਬਦਲੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਾਮੂਲੀ ਅੰਤਰ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਪਾਠ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ
| ਵਾਕ ਦਾ ਪੱਧਰ | ਉਪ-ਵਾਕ ਦਾ ਪੱਧਰ |
|---|---|
| ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। | ਉਪ-ਵਾਕ ਦਾ ਪੱਧਰ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰੋਂ ਉਪ-ਅਭਿਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ। |
| ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਪੱਧਰ | ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੱਧਰ |
|---|---|
| ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਪੈਰੇ ਤੋਂ ਕੋਰ ਜਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। | ਪੂਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖਿੱਚੋ। |
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਿਰਫ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਦੋਨੋ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ, ਸਿਰਫ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ, ਸੰਪੂਰਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਮੈਨੂਅਲ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ। ਦਸਤੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਆਉ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝੀਏ।
ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਨੰਬਰਿੰਗ ਅਤੇ ਫੌਂਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਲੇਆਉਟ ਵੀ ਇਕਸਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵਿਵਹਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਗੀਕਰਨ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਹੈ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
ਇੱਕ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲੇ ਜਾਂ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੱਠੀਆਂ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਅਤੇ ਆਦੇਸ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਅਸੰਗਤ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਤਕਨੀਕਾਂ?
ਸਵੈਚਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਰਗੀਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ, ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਬੋਝਲ, ਤੇਜ਼, ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ, ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਤਿੰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ
ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਤਕਨੀਕ
ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਤਕਨੀਕ ਭਾਸ਼ਾਈ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨ, ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨ, ਸੰਟੈਕਸ, ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਵੇਂ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਲਈ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਟੈਗਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਈ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕੇ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਦਸਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉੱਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਟੈਕਸਟ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, 'ਸੇਵਾ ਕਿਫਾਇਤੀ ਸੀ,' ਟੈਗ 'ਕੀਮਤ' ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਣਦੇਖੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਨਪ੍ਰਵਾਹੀਡ ਲਰਨਿੰਗ
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਸਮਾਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕਿਸੇ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਫੌਂਟਾਂ, ਥੀਮਾਂ, ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਨਿਯਮ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ, ਟਵੀਕ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕਰਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਕਦਮ 1: ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ
ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਤੋਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਹ ਸਿੱਖ ਸਕੇ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੰਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 300 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੋਣ।
ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ ਉਹ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਗਲਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਉਲਝਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ।
ਕਦਮ 2: ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨਿਰਧਾਰਨ
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੋਧਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਦਮ 3: ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ
ਮਾਪਦੰਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਹੀ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਤਰਕ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕਦਮ 4: ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ
ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਦੋ ਵੱਡੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ 70% ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਬਾਕੀ, 30%, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ।
ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ
ਕਈ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕਈ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਪੈਮ ਖੋਜ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਣਚਾਹੇ ਸਪੈਮ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਪੈਮ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸੁਨੇਹਾ ਸਪੈਮ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਗੂਗਲ ਦਾ ਜੀਮੇਲ ਸਪੈਮ ਡਿਟੈਕਟਰ ਜੰਕ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਮੇਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਸੁੱਟਣ ਲਈ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਸਮਾਜਿਕ ਸੁਣਨ ਦੁਆਰਾ ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਫੀਡਬੈਕ, ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਸੁਭਾਅ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਕੇ, NLP- ਅਧਾਰਤ ਮਾਡਲ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਟਿਕਟ ਜਾਂ ਤਰਜੀਹ ਵਰਗੀਕਰਣ
ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੇਵਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਅਤੇ ਟਿਕਟਾਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਟੂਲ ਟਿਕਟਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤਰਜੀਹੀ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਰਵਿਸਿੰਗ ਦੀ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ
ਸਵੈਚਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਕੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਜਾਂ ਨਿਰਮਾਣ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਔਖਾ ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੰਮ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੇ ਵਾਲੀਅਮ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਵੱਧ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਿਸਟਮ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੱਕ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲ ਕੁਸ਼ਲ, ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਗਲਤੀ-ਮੁਕਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਹੈ। ਪਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਦੋਂ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ਉਸ ਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੈਗ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸ਼ੈਪ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ ਪ੍ਰੀ-ਟੈਗਡ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਜੋ ਕਿ ਸਟੀਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਟੂਲ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ।
