Information Extraction-Modul von
Das Information Extraction-Modul von bietet erweiterte Textverarbeitungsfunktionen und Informationsextraktion aus natürlichsprachigem Eingabetext.
Es verfügt über vortrainierte Modelle, die dazu verwendet werden, Entitäten aus einem Eingabetext zu extrahieren, Beziehungen zwischen Entitäten zu ermitteln und die Kategorie zuzuweisen, zu der der Text gehört.
Bereitgestellte Funktionen
- Entitätsextraktion
- Extrahiert Entitäten aus unstrukturierten Daten und klassifiziert sie in Typen wie Ort, Datum, Organisation, Eigennamen, Adresse und Person. Das Modul wird mit einigen vorhandenen Entitäten bereitgestellt. Es ist jedoch auch in der Lage, Modelle basierend auf Ihren Anforderungen zu trainieren. Weitere Informationen zum Trainieren eines Modells und zum Definieren benutzerdefinierter Entitäten finden Sie unter Benutzerdefinierte Entitäten.
- Beziehungsextraktion
- Identifiziert den Beziehungstyp, der die Entitäten in einem natürlichsprachigen Eingabetext verbindet.
- Textkategorisierung
- Ordnet Ihrem unstrukturierten Text basierend auf seinem Inhalt Kategorien wie E-Mail, medizinische Berichte und Sport zu. Vor der Kategorisierung müssen Sie ein Textkategorisierungsmodell mithilfe der Administrationsumgebung trainieren. Diese Funktion kann verwendet werden, um Gesundheitsversorgungsberichte von Patienten zu indizieren, Dokumente nach Domänen und Unterdomänen zu klassifizieren und E-Mails in SPAM und Nicht-SPAM zu kategorisieren, neben anderen Anwendungen. Sie klassifiziert auch die identifizierten Kategorien, basierend auf dem Ausmaß, in dem Ihr Text mit diesen übereinstimmt.