ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਨਸਾਈਟਸ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨਾ

ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿਵੇਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ 2025 ਤੱਕ, ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦਾ 80% ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ. ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਗਾਹਕਾਂ, ਮਾਰਕੀਟ ਰੁਝਾਨਾਂ ਆਦਿ ਬਾਰੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਕਿਸੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਟੁਕੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਜੋ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਸਮਝੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਇਹ ਕਿਸੇ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਸਾਨੂੰ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਡੇਟਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਈਮੇਲ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਸਮੱਗਰੀ, ਫੋਰਮ, ਲੇਖ, ਖ਼ਬਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਅਤੇ ਬਜਟ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਗੇ। ਇੱਥੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ:

• ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ

  ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਢਾਂਚਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੂਝ ਲੱਭਣ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਦਿਸ਼ਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

• ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਲੋੜਾਂ

  ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ, ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ-ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

• ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਐਨਐਲਪੀ)

  ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪਾਠ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ NLP ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ (NER)। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਬਦਲਣਾ ਅਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਆਸਾਨ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਲਈ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

• ਟੈਕਸਟ ਕਲੀਨਿੰਗ

  ਟੈਕਸਟ ਸਫ਼ਾਈ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੋਂ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ HTML ਟੈਗਸ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰ, ਨੰਬਰ, ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਹੋਰ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਉਦੇਸ਼ ਪਾਠ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਟਾਪ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤੱਤ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ.

• ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ

  ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ, ਡਾਟਾ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਾਕੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਇਕਾਈਆਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

• ਭਾਗ-ਦਾ-ਭਾਸ਼ਣ ਟੈਗਿੰਗ

  ਪਾਰਟ-ਆਫ-ਸਪੀਚ ਟੈਗਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਟੋਕਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਾਮ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣ, ਕਿਰਿਆ, ਕਿਰਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣ, ਸੰਯੋਜਨ ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਆਕਰਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ NLP ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

• ਨਾਮੀ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ (NER)

  NER ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਟੈਗਿੰਗ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਲਈ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ NLP ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।

ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ

ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਅਸੀਂ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

• ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਕਲੀਨਅੱਪ (ਬੇਲੋੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ), ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ), ਫਿਲਟਰਿੰਗ (ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ), ਸਟੈਮਿੰਗ (ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ), ਅਤੇ ਲੇਮੈਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। (ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾਈ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੁਨਰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ)।
• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ: ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
• ਟੈਕਸਟ ਪਰਿਵਰਤਨ: ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨਤਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਪਛਾਣ) ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਦੋ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਬੈਗ ਜਾਂ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਮਾਡਲ।
• ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ: ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਾਗੂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖਨਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਫਿਰ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਮਾਈਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ OCR ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਮਦਦ. ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਉਹ ਸਹੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ​​ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ

ਸਿੱਟਾ

ਅਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਭਿਆਸ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ-ਸੰਤੁਲਿਤ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਬਿਹਤਰ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਵੇਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਸੂਝ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁਣਗੇ। ਜਿੱਥੇ ਅੱਜ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਾਬੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। Shaip ਕੋਲ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ, ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਆਪਣੇ OCR ਡੇਟਾ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜੋ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡਿਜੀਟਾਈਜੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬੰਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।