हेल्थकेयर एआई के लिए डेटा एनोटेशन

नामांकित इकाई पहचान प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का एक हिस्सा है। एनईआर का प्राथमिक उद्देश्य संरचित और असंरचित डेटा को संसाधित करना और इन नामित संस्थाओं को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करना है। कुछ सामान्य श्रेणियों में नाम, स्थान, कंपनी, समय, मौद्रिक मूल्य, घटनाएँ और बहुत कुछ शामिल हैं।

संक्षेप में, एनईआर निम्नलिखित से संबंधित है:

नामांकित इकाई की पहचान/पहचान - एक दस्तावेज़ में एक शब्द या शब्दों की श्रृंखला की पहचान करना।

नामांकित इकाई वर्गीकरण - प्रत्येक ज्ञात इकाई को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करना।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण भाषण और पाठ से अर्थ निकालने में सक्षम बुद्धिमान मशीनों को विकसित करने में मदद करता है। मशीन लर्निंग बड़ी मात्रा में प्राकृतिक भाषा डेटा सेट पर प्रशिक्षण द्वारा इन बुद्धिमान प्रणालियों को सीखना जारी रखने में मदद करता है। आम तौर पर, एनएलपी में तीन प्रमुख श्रेणियां होती हैं:

भाषा की संरचना और नियमों को समझना - सिंटेक्स

शब्दों, पाठ और भाषण का अर्थ निकालना और उनके संबंधों की पहचान करना - शब्दार्थ

बोले गए शब्दों को पहचानना और पहचानना और उन्हें टेक्स्ट-स्पीच में बदलना

पूर्वनिर्धारित इकाई वर्गीकरण के कुछ सामान्य उदाहरण हैं:

व्यक्ति: माइकल जैक्सन, ओपरा विनफ्रे, बराक ओबामा, सुसान सारंडन

स्थान: कनाडा, होनोलूलू, बैंकॉक, ब्राजील, कैम्ब्रिज

संगठन: सैमसंग, डिज्नी, येल यूनिवर्सिटी, गूगल

समय: 15.35, दोपहर 12 बजे,

एनईआर सिस्टम बनाने के विभिन्न तरीके हैं:

शब्दकोश आधारित प्रणाली

नियम आधारित प्रणाली

मशीन लर्निंग-आधारित सिस्टम

सुव्यवस्थित ग्राहक सहायता

कुशल मानव संसाधन

सरलीकृत सामग्री वर्गीकरण

खोज इंजन का अनुकूलन

सटीक सामग्री अनुशंसा