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Post by account_disabled on Mar 4, 2024 4:50:39 GMT
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分享分享此分享按钮 分享arrow_left 共享按钮 电子邮件数据 分享这个 网站工具 数据解决方案 公司 博客 联系我们 网站工具登录 搜索图标 最新的 社会的 营销 网站 数据 趋势 消息 NLP 技术:通过命名实体识别 (NER) 改善消费者体验 最后更新时间:2023 年 5 月 17 日|数据 43 分享 脸书分享按钮 分享推特分享按钮 鸣叫pinterest 分享按钮 别针电子邮件共享按钮 电子邮件linkedin 分享按钮分享此分享按钮 这有点难题。在当今的数字时代,数据推动商业世界运转——这意味着公司需要数据——大量的数据。
但原始状态的数据实际上是无用的。为了充分利用您收集的数据,您需要一个包含自然语言处理 (NLP) 技术的工具箱来帮助您利用机器学习的力量并提取隐藏在数据中的多种见解。 这些 NLP 工具中最有用的是命名实体识别 (NER) 技术。与更简单的 NLP 技术不同,NER 是一种监督学习模型:在使用 NER 模型之前,您必须首先使用预定义实体类别的数据集对其进行训练。这种高度可定制的训练赋予了 NER 力量,因为您可以预先定义要提取的信息。 什么是命名实体识别(NER)?
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