Terminų žodynas

Nestruktūruoti duomenys

Kas yra Nestruktūruoti duomenys?

Nestruktūruoti duomenys nesilaiko fiksuotos lentelės schemos: el. laiškai, sutartys, instrukcijos, interneto puslapiai, pristatymai, vaizdai ar garso įrašai. Jie sudaro didelę organizacijų žinių dalį, tačiau ilgai buvo sunkiai automatiškai analizuojami. Kalbos modeliai gali skaityti ir ieškoti tokiame turinyje ir paversti jį struktūruota informacija, pavyzdžiui, išgauti terminus ir sumas iš sutarties į lentelę.

Kaip padeda KI.ordo

KI.ordo kaip žinias galima pridėti tekstą, PDF su teksto sluoksniu, Word failus ir interneto puslapius, kuriuos agentai paskui naudoja nurodydami šaltinius.

Sužinoti daugiau

Temos

Duomenys
Dokumentai
Žinios

Išbandykite KI.ordo

Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.

Pradėti demonstraciją

← Visi terminai

Susiję terminai

Struktūruoti duomenys

Struktūruoti duomenys laikosi fiksuotos schemos su aiškiai pavadintais laukais, pavyzdžiui, lentelės, duomenų bazės ar JSON objektai su tokiais duomenimis kaip vardas, kaina ir data. Mašinos gali juos patikimai skaityti, filtruoti ir apdoroti – skirtingai nei laisvą tekstą ar vaizdus. Svetainėse schema.org žymėjimas apibūdina, pavyzdžiui, produktus, renginius ar DUK, kad paieškos sistemos ir DI sistemos turinį suprastų vienareikšmiškai. DI taip pat gali išgauti struktūruotus duomenis iš nestruktūruoto teksto.

duomenys
JSON
+1

Intelektualus dokumentų apdorojimas (IDP)

Intelektualus dokumentų apdorojimas (angl. intelligent document processing, IDP) automatiškai skaito dokumentus, tokius kaip sąskaitos faktūros, sutartys ar formos, nustato jų tipą ir svarbias detales paverčia struktūrizuotais duomenimis. Jis jungia nuskaitytų dokumentų teksto atpažinimą, natūraliosios kalbos apdorojimą ir patikros taisykles. Organizacijos sutaupo rankinio duomenų įvedimo ir pagreitina tokius procesus kaip gaunamų sąskaitų faktūrų ar pašto tvarkymas. Neaiškius laukus turėtų patikrinti žmonės.

Dokumentai
duomenų išgavimas
+1

Šablonas

Duomenų gavyba (data mining)

Duomenų gavyba – tai sistemingas didelių duomenų rinkinių tyrimas siekiant rasti dėsningumų, ryšių ir anomalijų. Ji remiasi statistiniais metodais ir mašininio mokymosi technikomis, pavyzdžiui, klasterizavimu, klasifikavimu ar asociacijų analize. Klasikinis pavyzdys – pirkinių krepšelio analizė mažmeninėje prekyboje, rodanti, kokios prekės dažnai perkamos kartu; tai asortimento, išdėstymo ir rekomendacijų pagrindas.

duomenų analizė
dėsningumų atpažinimas
+1