ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਕੋਈ ਸ਼ਬਦ ਸੁਣਦੇ ਹਾਂ ਜਾਂ ਪਾਠ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਾਂ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ, ਸਥਾਨ, ਸਥਾਨ, ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਯੋਗਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਨੁੱਖ ਕਿਸੇ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ 'ਸਟੀਵ ਜੌਬਜ਼' ਸ਼ਬਦ ਸੁਣਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਿੰਨ ਤੋਂ ਚਾਰ ਗੁਣਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਕਾਈ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਸਕਦੇ ਹੋ,
- ਵਿਅਕਤੀ: ਸਟੀਵ ਜਾਬਸ
- ਕੰਪਨੀ: ਸੇਬ
- ਲੋਕੈਸ਼ਨ: ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ
ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਕੋਲ ਇਹ ਕੁਦਰਤੀ ਯੋਗਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਜਿੱਥੇ ਹੈ ਨਾਮ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ (NER) ਖੇਡ ਵਿਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ.
ਆਉ NER ਅਤੇ NLP ਨਾਲ ਇਸਦੇ ਸਬੰਧ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੀਏ।
ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਕੀ ਹੈ?
ਨਾਮਿਤ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ NER ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੋ। ਕੁਝ ਆਮ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਾਮ, ਸਥਾਨ, ਕੰਪਨੀ, ਸਮਾਂ, ਮੁਦਰਾ ਮੁੱਲ, ਘਟਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, NER ਇਸ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ:
- ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ/ਖੋਜ - ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।
- ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਵਰਗੀਕਰਣ - ਹਰੇਕ ਖੋਜੀ ਇਕਾਈ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ।
ਪਰ NER NLP ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ?
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਭਾਸ਼ਣ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਅਰਥ ਕੱਢਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇਹਨਾਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਸਿੱਖਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ.
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, NLP ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
- ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ - ਸੰਟੈਕਸ
- ਸ਼ਬਦਾਂ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਅਰਥ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ - ਸਿਮਿਟਿਕਸ
- ਬੋਲੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ - ਭਾਸ਼ਣ
NER ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਅਰਥ ਕੱਢਣ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ, NLP ਦੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
NER ਦੀਆਂ ਆਮ ਉਦਾਹਰਨਾਂ
ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਆਮ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਇਕਾਈ ਵਰਗੀਕਰਨ ਹਨ:
ਵਿਅਕਤੀ: ਮਾਈਕਲ ਜੈਕਸਨ, ਓਪਰਾ ਵਿਨਫਰੇ, ਬਰਾਕ ਓਬਾਮਾ, ਸੂਜ਼ਨ ਸਰੈਂਡਨ
ਲੋਕੈਸ਼ਨ: ਕੈਨੇਡਾ, ਹੋਨੋਲੂਲੂ, ਬੈਂਕਾਕ, ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ, ਕੈਮਬ੍ਰਿਜ
ਸੰਗਠਨ: ਸੈਮਸੰਗ, ਡਿਜ਼ਨੀ, ਯੇਲ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ, ਗੂਗਲ
ਟਾਈਮ: 15.35, ਦੁਪਹਿਰ 12 ਵਜੇ,
ਹੋਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ, ਸਮੀਕਰਨ, ਈ-ਮੇਲ ਪਤੇ, ਅਤੇ ਸਹੂਲਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ
ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਜਿਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਉਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਅਨੁਭਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਲਕੁਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:
ਮਾਨਚੈਸਟਰ ਸਿਟੀ (ਸੰਗਠਨ) ਨੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਰ ਲੀਗ ਟਰਾਫੀ ਜਿੱਤੀ ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੇਠਲੇ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਾਨਚੈਸਟਰ ਸਿਟੀ (ਲੋਕੈਸ਼ਨ) ਇੱਕ ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਪਾਵਰਹਾਊਸ ਸੀ।
ਤੁਹਾਡੇ NER ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਸਹੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਹਸਤੀ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੇਕਸਪੀਅਰਨ ਇੰਗਲਿਸ਼ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਹਿਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ, ਇਹ Instagram ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ NER ਪਹੁੰਚ
ਦਾ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਟੀਚਾ ਏ NER ਮਾਡਲ ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਮੰਤਵ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਤਿੰਨ ਤਰੀਕੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਜੋੜਨਾ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ।
NER ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ ਹਨ:
ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ
ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ NER ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਸਮਾਨਾਰਥੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ। ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹਸਤੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਸਟ੍ਰਿੰਗ-ਮੈਚਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕਰਾਸ-ਚੈਕਿੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ NER ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਕੰਮਕਾਜ ਲਈ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਪਗਰੇਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ
ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਦੋ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸੈੱਟ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ,
ਪੈਟਰਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਨਿਯਮ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਨਿਯਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਪੈਟਰਨ ਜਾਂ ਸਤਰ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਦਰਭ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਯਮ - ਸੰਦਰਭ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਯਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਅਰਥ ਜਾਂ ਸੰਦਰਭ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲੇ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇਕਾਈ ਕਿਸਮ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸ਼ਬਦ-ਜੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ।
ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਕੇਸ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ?
ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ (NER) ਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਨਾ:
- ਚੈਟਬੋਟਸ: NER ਮੁੱਖ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ OpenAI ਦੇ ChatGPT ਵਰਗੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ: ਇਹ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਨਾਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਵਿੱਤ: NER ਵਿੱਤੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਕੱਢਦਾ ਹੈ, ਰੁਝਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ: ਇਹ ਕਲੀਨਿਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਤੋਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ, ਤੇਜ਼ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਐਚਆਰ: ਇਹ ਬਿਨੈਕਾਰ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਚੈਨਲਿੰਗ ਕਰਕੇ ਭਰਤੀ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਨਿਊਜ਼ ਪ੍ਰਦਾਤਾ: NER ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇੰਜਣ: Netflix ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਹਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ NER ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਖੋਜ ਇੰਜਣ: ਵੈੱਬ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਕੇ, NER ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: NER ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
NER ਦੀਆਂ ਅਰਜ਼ੀਆਂ
NER ਕੋਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕਈ ਕੇਸ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਹੱਲ. NER ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਹਨ:
ਸੁਚਾਰੂ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ
ਇੱਕ NER ਸਿਸਟਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਨਾਮ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਸ਼ਾਖਾ ਸਥਾਨਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ, ਸਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਜਾਂ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹੀ ਕੀਵਰਡਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਕੇ ਸਹੀ ਵਿਭਾਗ ਵੱਲ ਮੋੜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕੁਸ਼ਲ ਮਨੁੱਖੀ ਵਸੀਲੇ
NER ਹਿਊਮਨ ਰਿਸੋਰਸ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸੰਖੇਪ ਕਰਕੇ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। NER ਟੂਲ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਨਾਮ, ਉਮਰ, ਪਤਾ, ਯੋਗਤਾ, ਕਾਲਜ, ਅਤੇ ਹੋਰ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, HR ਵਿਭਾਗ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਬੰਧਤ ਵਿਭਾਗੀ ਮੁਖੀਆਂ ਨੂੰ ਭੇਜ ਕੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ NER ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਰਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਰਗੀਕਰਣ
ਸਮਾਚਾਰ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕੰਮ ਹੈ। ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨਾ, ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਾਮ ਇਕਾਈ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਟੂਲ ਨਿਊਜ਼ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਰਜੀਹੀ ਕੀਵਰਡਸ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ, ਸੰਸਥਾ, ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ
NER ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲੇਖਾਂ ਲਈ ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ NER ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਵਾਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿੱਚ ਟੈਗਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੁੱਕਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.ਸਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼
ਕਈ ਆਧੁਨਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ NER ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Netflix ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਦੇਖਣ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
NER ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲੇਖਾਂ ਲਈ ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ NER ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਵਾਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿੱਚ ਟੈਗਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੁੱਕਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.ਨਾਮਿਤ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਤੁਹਾਡੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਰਵੋਤਮ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਿਤ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਸੇਵਾ ਸਾਥੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸ਼ੈਪ ਤੁਹਾਡੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਬਾਜ਼ੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ML ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ NER ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ: ਕਲੀਨਿਕਲ NLP ਲਈ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ (NER)]
ਨਾਮ-ਹਸਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਨੇਮਡ ਐਂਟਿਟੀ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (NER) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਨਾਲ ਕਈ ਪੜਾਵਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਯਾਤਰਾ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਪਾਠ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੋਟੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਟੋਕਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੋਂ ਵਾਕਾਂ ਤੱਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਬਰਾਕ ਓਬਾਮਾ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਰਾਸ਼ਟਰਪਤੀ ਸਨ" ਬਿਆਨ ਨੂੰ "ਬਰਾਕ", "ਓਬਾਮਾ", "ਸੀ", "ਦੀ", "ਰਾਸ਼ਟਰਪਤੀ", "ਦਾ", "ਦੀ", ਅਤੇ "" ਵਰਗੇ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਮਰੀਕਾ”।
ਇਕਾਈ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ
ਭਾਸ਼ਾਈ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸੰਭਾਵੀ ਨਾਮ ਵਾਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਸਪੌਟਲਾਈਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਨਾਵਾਂ ("ਬਰਾਕ ਓਬਾਮਾ") ਜਾਂ ਵੱਖਰੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਾਰੀਖਾਂ) ਵਿੱਚ ਕੈਪੀਟਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਇਕਾਈ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ
ਖੋਜ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ "ਵਿਅਕਤੀ", "ਸੰਗਠਨ", ਜਾਂ "ਸਥਾਨ" ਵਰਗੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ, ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਪਾਲਣ ਕੀਤੇ ਗਏ, ਅਕਸਰ ਇਸ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ, "ਬਰਾਕ ਓਬਾਮਾ" ਨੂੰ "ਵਿਅਕਤੀ" ਅਤੇ "ਯੂਐਸਏ" ਨੂੰ "ਸਥਾਨ" ਵਜੋਂ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਮੁਲਾਂਕਣ
NER ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਕੇ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਵਾਸ਼ਿੰਗਟਨ ਨੇ ਇੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਘਟਨਾ ਦੇਖੀ" ਵਾਕੰਸ਼ ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ "ਵਾਸ਼ਿੰਗਟਨ" ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਨਾਮ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਥਾਨ ਵਜੋਂ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪੋਸਟ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੁਧਾਈ
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਖਾਰਨ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੜਾਅ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਲਟੀ-ਟੋਕਨ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਫਿਊਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਕਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੇ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ NER ਦੇ ਮੂਲ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਵੀ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ NER ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਦਿੱਖ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
NER ਲਾਭ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ?
ਲਾਭ:
- ਜਾਣਕਾਰੀ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ: NER ਮੁੱਖ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਗਠਨ: ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ।
- ਸੁਧਾਰਿਆ ਗਿਆ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਜ਼ਰਬਾ: NER ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੋਧਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਸਮਝਦਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਇਹ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਖੋਜਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਵਰਕਫਲੋ: NER ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੀਮਾਵਾਂ/ਚੁਣੌਤੀਆਂ:
- ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦਾ ਹੱਲ: ਸਮਾਨ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼।
- ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਨੁਕੂਲਨ: ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨੇ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਸਾਧਨ-ਗੰਭੀਰ।
- ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ: ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
- ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਮੀ: ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵੱਡੇ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
- ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ: ਤਕਨੀਕੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
- ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਮਾਪ: ਸਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ।
- ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਗਤੀ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ।