Glosārijs

Korpuss

Kas ir Korpuss?

Korpuss ir strukturēta tekstu vai valodas datu kolekcija, kas sastādīta analīzei, pētniecībai vai valodas modeļu apmācībai. Tas var būt vispārīgs, piemēram, daudzu gadu ziņu teksti, vai nozarei specifisks, piemēram, visi uzņēmuma līgumi un rokasgrāmatas. Apjoms, līdzsvars, aktualitāte un tiesības uz tekstiem nosaka, cik noderīgi ir iegūtie secinājumi.

Kā palīdz KI.ordo

KI.ordo saglabātās zināšanas (teksti, PDF ar teksta slāni, Word faili un tīmekļa lapas) veido kolekciju, kurā aģenti meklē, atbildot uz jautājumiem.

Uzzināt vairāk

Tēmas

Dati
Teksti
NLP

Izmēģiniet KI.ordo

Aģenti, plūsmas un veidnes vienā darbvietā – bezmaksas 24 stundu demo.

Sākt demo

← Visi termini

Saistītie termini

Apmācības dati

Apmācības dati ir piemēri, no kuriem MI modelis apgūst likumsakarības: lielas teksta kolekcijas valodas modeļiem, marķēti attēli attēlu modeļiem. To kvalitāte, daudzveidība un aktualitāte lielā mērā nosaka, cik uzticams un taisnīgs ir modelis un cik aktuālas ir tā zināšanas. Organizācijām ir svarīgi arī tas, vai pakalpojumu sniedzējs ievadītos klientu datus izmanto tālākai apmācībai.

Dati
Training
+1

Dabiskās valodas apstrāde (NLP)

Dabiskās valodas apstrāde ir MI nozare, kas ļauj datoriem analizēt, saprast un ģenerēt cilvēku valodu tekstā vai runā. Tā aptver uzdevumus, piemēram, tulkošanu, klasifikāciju, kopsavilkumu veidošanu, noskaņojuma analīzi un atbilžu sniegšanu uz jautājumiem. Kādreiz dominēja noteikumi un statistikas metodes; mūsdienās nozari veido lielie valodas modeļi.

NLP
Valoda
+1

Nestrukturēti dati

Nestrukturēti dati neatbilst fiksētai tabulas shēmai: e-pasti, līgumi, rokasgrāmatas, tīmekļa lapas, prezentācijas, attēli vai audioieraksti. Tie veido lielu daļu no organizācijas zināšanām, bet ilgu laiku tos bija grūti automātiski analizēt. Valodas modeļi var nolasīt un meklēt šādā saturā un pārvērst to strukturētā informācijā, piemēram, izgūstot termiņus un summas no līguma tabulā.

Dati
Dokumenti
+1

Datu ieguve

Datu ieguve ir sistemātiska liela datu apjoma meklēšana, lai atrastu likumsakarības, saistības un anomālijas. Tā izmanto statistikas paņēmienus un mašīnmācīšanās metodes, piemēram, klasterizāciju, klasifikāciju vai asociāciju analīzi. Klasisks piemērs ir pirkumu groza analīze mazumtirdzniecībā, kas parāda, kuras preces bieži tiek pirktas kopā — tā ir pamats sortimentam, preču izvietojumam un ieteikumiem.

datu analīze
likumsakarību atpazīšana
+1