传统搜索引擎严重依赖精确的关键字匹配,如果不使用精确的关键字,通常会产生不相关的结果。借助自然语言搜索 (NLS)和语义搜索功能,NLP 使系统能够理解上下文和意图,从而让您获得相关的结果。
命令行和图形用户界面
使用典型的命令行界面 (CLI),您需 黎巴嫩 whatsapp 号码列表 要特定的命令来执行诸如浏览文件或提取信息之类的任务。同样,图形用户界面 (GUI) 使您能够通过图标、按钮和下拉菜单与计算机交互。但是,这两种方法在处理复杂且庞大的数据集时都会变得很麻烦。使用基于自然语言的问答系统,您可以简化这些流程,甚至业务用户也可以处理数据。
NLP信息提取如何工作?
从非结构化文本中提取信息包括几个步骤,并利用多种 NLP 技术。虽然实际工作流程取决于文档源的类型和需要提取的信息,但总体过程大致相同:
文本预处理
在提取任何数据点之前,您需要清理源文本并将其分解为基本组成部分。这通过标记化来实现,在 NLP 管道中,标记化是一种将非结构化数据拆分为较小块或离散元素的技术,以简化机器分析。有几种方法可以标记源文本。
继续我们上面讨论的 iPhone 15 新闻文章摘录的例子, “苹果宣布将于 2023 年 9 月 12 日推出 iPhone 15”这句话被标记化为:
接下来,像“the”或“of”这样的常用词会被删除,因为它们没有意义,也不包含有用的信息。