การสกัดข้อมูล

常见问题

การสกัดข้อมูลมีความสัมพันธ์กับความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) อย่างไร?

การสกัดข้อมูลเป็นหนึ่งในภารกิจหลักของความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) NLU มีเป้าหมายให้คอมพิวเตอร์เข้าใจความหมายของภาษาธรรมชาติ ในขณะที่การสกัดข้อมูลจะแปลงข้อความให้เป็นโครงสร้างที่ชัดเจนผ่านการระบุเอนทิตี ความสัมพันธ์ และเหตุการณ์ ซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับการทำความเข้าใจความหมายเชิงลึก โซลูชันความเข้าใจภาษาธรรมชาติและเอกสารอัจฉริยะของบริษัท Mangxu Software อาศัยเทคโนโลยีการสกัดข้อมูลที่ทันสมัย เพื่อช่วยให้ลูกค้าดึงข้อมูลสำคัญจากเอกสารจำนวนมากได้โดยอัตโนมัติ

การสกัดข้อมูลถูกนำไปใช้ในเอกสารอัจฉริยะอย่างไร?

ในด้านเอกสารอัจฉริยะ การสกัดข้อมูลใช้เพื่อดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างจากเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น PDF, เอกสารสแกน และ Word โดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น การดึงคู่สัญญา จำนวนเงิน วันที่ และข้อกำหนดจากสัญญา การดึงหมายเลขใบแจ้งหนี้ ภาษี และรายละเอียดสินค้าจากใบแจ้งหนี้ หรือการดึงการวินิจฉัย การใช้ยา และผลการตรวจจากเวชระเบียน ซึ่งช่วยลดปริมาณงานป้อนข้อมูลด้วยมือได้อย่างมาก และเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการประมวลผลข้อมูล

ความสัมพันธ์ระหว่างการสกัดข้อมูลและการสร้างกราฟความรู้คืออะไร?

กราฟความรู้ประกอบด้วยเอนทิตีและความสัมพันธ์ ในขณะที่การสกัดข้อมูลเป็นเทคนิคหลักในการรับเอนทิตีและความสัมพันธ์เหล่านี้จากข้อความ ผ่านการระบุเอนทิตีที่มีชื่อและการสกัดความสัมพันธ์ สามารถแปลงข้อความที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นสามสิ่งที่มีโครงสร้าง (เช่น <ปักกิ่ง, ตั้งอยู่, จีน>) ซึ่งหลังจากกระบวนการรวมและขจัดความกำกวมแล้ว ก็สามารถนำไปเติมลงในกราฟความรู้ได้ ดังนั้น การสกัดข้อมูลจึงเป็น "ประตูข้อมูล" สำหรับการสร้างกราฟความรู้

เทคโนโลยีการสกัดข้อมูลหลักในปัจจุบันมีอะไรบ้าง?

เทคโนโลยีหลักที่ใช้ ได้แก่: วิธีการปรับแต่งแบบละเอียดบนโมเดลภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า (เช่น BERT, RoBERTa) ซึ่งให้ผลลัพธ์ดีที่สุดเมื่อมีข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพียงพอ วิธีการเรียนรู้แบบ Prompt บนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (เช่น GPT-4, LLaMA) ซึ่งเหมาะสำหรับสถานการณ์ที่มีตัวอย่างน้อยหรือไม่มีตัวอย่าง และวิธีการผสมผสานระหว่างกฎและโมเดล ซึ่งยังคงใช้กันอย่างแพร่หลายในโดเมนเฉพาะ (เช่น กฎหมาย การแพทย์) นอกจากนี้ วิธีการแบบ Pipeline และแบบ Joint Learning มีข้อดีข้อเสียต่างกัน โดย Joint Learning สามารถหลีกเลี่ยงการแพร่กระจายข้อผิดพลาด แต่มีความซับซ้อนของโมเดลมากกว่า

ความท้าทายหลักที่การสกัดข้อมูลเผชิญคืออะไร?

ความท้าทายหลัก ได้แก่: 1) ปัญหาการซ้อนทับของเอนทิตี เช่น "ปักกิ่ง" และ "มหาวิทยาลัยปักกิ่ง" ใน "มหาวิทยาลัยปักกิ่ง" ล้วนเป็นเอนทิตี 2) การสกัดความสัมพันธ์ระยะไกล เมื่อเอนทิตีสองตัวอยู่ห่างกันมากในข้อความ โมเดลจะจับความสัมพันธ์ได้ยาก 3) การสกัดเหตุการณ์ข้ามเอกสาร ต้องรวบรวมข้อมูลจากหลายเอกสาร 4) การถ่ายโอนโดเมนที่ยาก โมเดลที่ฝึกในโดเมนหนึ่งจะมีประสิทธิภาพลดลงอย่างมากในอีกโดเมนหนึ่ง 5) ต้นทุนสูงในการรับข้อมูลที่มีป้ายกำกับ โดยเฉพาะการระบุความสัมพันธ์แบบละเอียด