Pojmovnik

Nestrukturirani podaci

Što je Nestrukturirani podaci?

Nestrukturirani podaci ne slijede utvrđenu tablicu: e-poruke, ugovori, priručnici, web-stranice, prezentacije, slike ili audiozapisi. Čine velik dio znanja organizacija, ali ih je dugo bilo teško automatski analizirati. Jezični modeli mogu čitati i pretraživati takve sadržaje te ih pretvarati u strukturirane informacije, primjerice izdvajati rokove i iznose iz ugovora u tablicu.

Kako KI.ordo pomaže

U KI.ordo kao znanje se mogu dodati tekst, PDF-ovi sa slojem teksta, Word datoteke i web-stranice, koje agenti zatim koriste uz navođenje izvora.

Saznajte više

Teme

Podaci
Dokumenti
Znanje

Isprobajte KI.ordo

Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.

Pokrenite demo

← Svi pojmovi

Srodni pojmovi

Strukturirani podaci

Strukturirani podaci slijede utvrđenu shemu s jasno imenovanim poljima, kao što su tablice, baze podataka ili JSON objekti s podacima poput imena, cijene i datuma. Strojevi ih mogu pouzdano čitati, filtrirati i obrađivati – za razliku od slobodnog teksta ili slika. Na web-stranicama oznake schema.org opisuju, primjerice, proizvode, događaje ili česta pitanja kako bi tražilice i UI sustavi nedvosmisleno razumjeli sadržaj. UI može i izdvajati strukturirane podatke iz nestrukturiranog teksta.

podaci
JSON
+1

Inteligentna obrada dokumenata (IDP)

Inteligentna obrada dokumenata (IDP) automatski čita dokumente poput računa, ugovora ili obrazaca, prepoznaje njihovu vrstu i relevantne podatke pretvara u strukturirane podatke. Kombinira prepoznavanje teksta za skenirane dokumente, obradu prirodnog jezika i pravila validacije. Organizacije tako štede ručni unos podataka i ubrzavaju procese poput obrade ulaznih računa ili pošte. Nesigurna polja trebaju provjeriti ljudi.

Dokumenti
Izdvajanje podataka
+1

Predložak

Rudarenje podataka

Rudarenje podataka je sustavno pretraživanje velikih skupova podataka u potrazi za obrascima, odnosima i anomalijama. Koristi statističke tehnike i metode strojnog učenja poput klasteriranja, klasifikacije ili analize asocijacija. Klasičan primjer je analiza košarice u maloprodaji, koja pokazuje koji se proizvodi često kupuju zajedno – temelj za asortiman, raspored i preporuke.

analiza podataka
prepoznavanje obrazaca
+1