การแยกเอนทิตี หรือที่เรียกว่าการจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER) เป็นกระบวนการที่สำคัญในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจจับและจัดหมวดหมู่ส่วนประกอบที่สำคัญภายในข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง โดยกำหนดให้กับการจัดประเภทที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งรวมถึงชื่อ สถานที่ องค์กร และวันที่
ความสำคัญของการแยกเอนทิตีอยู่ที่ความสามารถในการแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างและดำเนินการได้ ช่วยในการจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อความจำนวนมาก ทำให้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพและเวิร์กโฟลว์ที่คล่องตัวขึ้น เทคนิคนี้มีประโยชน์อย่างมากในอุตสาหกรรมต่างๆ:
- ในการดูแลสุขภาพ การแยกเอนทิตีมีบทบาทสำคัญในการจัดการบันทึกผู้ป่วย การค้นคว้ายา และการเพิ่มประสิทธิภาพการรักษา สามารถระบุข้อกำหนดทางการแพทย์และหน่วยงานได้อย่างถูกต้อง เพื่อให้สามารถจัดระเบียบข้อมูลได้ดีขึ้นและเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้รวดเร็วขึ้น
- อุตสาหกรรมการเงินได้รับประโยชน์จากการสกัดเอนทิตีผ่านการตรวจจับการฉ้อโกง การจัดการความเสี่ยง และการวิเคราะห์ความรู้สึก ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถระบุหน่วยงานที่เกี่ยวข้องได้โดยอัตโนมัติ เช่น บริษัท หุ้น และสกุลเงิน เพื่อประมวลผลข่าวสารและโซเชียลมีเดียที่ฟีดข้อมูลอย่างรวดเร็วเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกตามเวลาจริง
- ผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายใช้การแยกเอนทิตีเพื่อเร่งการวิจัย วิเคราะห์เอกสาร และตรวจสอบสัญญา อุตสาหกรรมสามารถระบุข้อกำหนดทางกฎหมาย คู่กรณี และวันที่เพื่อปรับปรุงกระบวนการตรวจสอบ
- ในอีคอมเมิร์ซ การแยกเอนทิตีจะช่วยเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้าและเพิ่มยอดขายด้วยการทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้าและคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ระบบ AI สามารถปรับแต่งกลยุทธ์ทางการตลาดและปรับปรุงความสามารถในการค้นหาผลิตภัณฑ์ได้ดีขึ้น
เมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้า แอปพลิเคชันที่มีศักยภาพสำหรับการแยกเอนทิตีที่ใช้ AI จะยังคงเติบโตต่อไป ซึ่งเป็นการปฏิวัติวิธีที่เราประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
อ่านบทความเต็มที่นี่:
https://thetinytech.com/decoding-unstructured-data-what-is-entity-extraction-and-why-you-should-care/
