NLP ရှိ entity ထုတ်ယူမှုဖြင့် ဖွဲ့စည်းပုံမထားသော ဒေတာတွင် အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို လော့ခ်ဖွင့်ပါ။
အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။
ဒေတာထုတ်ပေးသည့် အမြန်နှုန်းကို ကြည့်ခြင်း၊ ယင်းတို့အနက် 80% သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော၊ ဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုရရှိရန် မျိုးဆက်သစ်နည်းပညာများကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။ NLP တွင် အမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER) သည် အဓိကအားဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာကို လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဤအမည်ပေးထားသည့်အရာများကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောအမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအပေါ် အဓိကအာရုံစိုက်ပြီး တည်ဆောက်မှုမထားသောဒေတာကို ရေအောက်ပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက်အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။
ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် တပ်ဆင်ထားသည့် သိုလှောင်မှုပမာဏသည် ရောက်ရှိမည်ဖြစ်သည်။ ၄၄ zettabytes in 2023
80% ကမ္ဘာတဝှမ်းရှိ ဒေတာများသည် ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောကြောင့် အသုံးမပြုနိုင်ဘဲ ပျက်ပြားသွားစေသည်။
အမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER) သည် လူများ၊ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော စာသားအတွင်းမှ နေရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အမျိုးအစားခွဲသည်။ NER သည် ဒေတာထုတ်ယူမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေကာ သတင်းအချက်အလက်ပြန်လည်ရယူမှုကို ရိုးရှင်းစေပြီး အဆင့်မြင့် AI အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို စွမ်းအားမြှင့်ပေးကာ ၎င်းသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အရေးပါသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာစေသည်။ NER ဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ ရရှိနိုင်ပြီး သုံးစွဲသူများ၏ အတွေ့အကြုံများကို မြှင့်တင်ပေးကာ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ချောမွေ့စေသည်။
Shaip NER သည် အဖွဲ့အစည်းများအား ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာတွင် အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို ဖွင့်ထုတ်ခွင့်ပြုရန်နှင့် ငွေရေးကြေးရေးရှင်းတမ်းများ၊ အာမခံစာရွက်စာတမ်းများ၊ သုံးသပ်ချက်များ၊ ဆေးပညာရှင်မှတ်စုများစသည်ဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများအကြား ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေနိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ NER သည် အဖွဲ့အစည်းအများအပြား သို့မဟုတ် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ကိုက်ညီမှုရှိစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော စာရွက်စာတမ်းများတွင် ဖော်ပြထားသည့် အဖွဲ့အစည်းအများအပြား သို့မဟုတ် လူတစ်ဦးချင်းစီကဲ့သို့ အမျိုးအစားတူဆက်စပ်မှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ NLP နှင့် ဘာသာဗေဒဆိုင်ရာ အတွေ့အကြုံကြွယ်ဝသော အတွေ့အကြုံများဖြင့်၊ မည်သည့်အတိုင်းအတာ၏ မှတ်ချက်ပရောဂျက်ကိုမဆို ကိုင်တွယ်ရန် ဒိုမိန်းအလိုက် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးအပ်ရန် ကောင်းစွာ တပ်ဆင်ထားပါသည်။
NER မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အဓိကပန်းတိုင်မှာ စာသားမှတ်တမ်းများတွင် အကြောင်းအရာများကို အညွှန်း သို့မဟုတ် တဂ်လုပ်ပြီး နက်နဲသောသင်ယူမှုအတွက် အမျိုးအစားခွဲရန်ဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုမော်ဒယ်များနှင့် အခြားစက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို NER လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးများသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် စာသားများမှ အင်္ဂါရပ်များကို အလိုအလျောက်လေ့လာနိုင်ပြီး တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ သတင်းနှင့် ဝဘ်စာသားကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်သောကော်ပိုရေးရှင်းများတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ယေဘုယျရည်ရွယ်ချက်မော်ဒယ်များသည် ဒိုမိန်းအလိုက်သတ်မှတ်ထားသော NER လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် တိကျစွာလုပ်ဆောင်နိုင်ရန် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် လိုအပ်နိုင်သည်။ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် အောက်ပါနည်းလမ်းသုံးခုကို ယေဘူယျအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။ သို့သော်၊ တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော နည်းလမ်းများကို ပေါင်းစပ်ရန် သင်ရွေးချယ်နိုင်သည်။ NER စနစ်များဖန်တီးခြင်းအတွက် မတူညီသောနည်းလမ်းများမှာ-
ဤသည်မှာ အရိုးရှင်းဆုံးနှင့် အခြေခံအကျဆုံး NER ချဉ်းကပ်မှု ဖြစ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် စကားလုံးများ၊ အဓိပ္ပါယ်တူကွဲများနှင့် ဝေါဟာရစုဆောင်းမှုများစွာပါရှိသော အဘိဓာန်ကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ စနစ်သည် စာသားတွင်ပါရှိသော သီးခြားအရာတစ်ခုကို ဝေါဟာရ၌လည်း ရနိုင်မလား။ string-matching algorithm ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ entities များကို အပြန်အလှန်စစ်ဆေးခြင်းကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ Tဤတွင် NER မော်ဒယ်၏ ထိရောက်သော လုပ်ဆောင်မှုများအတွက် ဝေါဟာရဒေတာအတွဲကို အဆက်မပြတ် အဆင့်မြှင့်တင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
စည်းမျဥ်းအခြေခံနည်းလမ်းများသည် စာသားရှိ အကြောင်းအရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများအပေါ် အားကိုးသည်။ ဤစနစ်များသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများ အစုံကို အသုံးပြုပါသည်။
ပုံစံအခြေခံစည်းမျဉ်းများ - အမည်တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ ပုံစံအခြေခံစည်းမျဉ်းသည် doc တွင်အသုံးပြုထားသော morphological ပုံစံ သို့မဟုတ် စာလုံးကြိုးကို လိုက်နာသည်။
ဆက်စပ်စည်းမျဉ်းများ - အကြောင်းအရာအခြေခံစည်းမျဉ်းများသည် စာရွက်စာတမ်းရှိ စကားလုံး၏အဓိပ္ပာယ် သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာအပေါ် မူတည်သည်။
Machine learning-based systems တွင်၊ ကိန်းဂဏာန်းစံနမူနာကို entities များသိရှိရန်အသုံးပြုသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင် စာသားစာရွက်စာတမ်း၏ အင်္ဂါရပ်ကိုအခြေခံသော ကိုယ်စားပြုမှုကို အသုံးပြုသည်။ မော်ဒယ်သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုအတွက် စာလုံးပေါင်းများ အနည်းငယ်ကွဲလွဲနေသော်လည်း အမျိုးအစားများကို မှတ်မိနိုင်သောကြောင့် ပထမချဉ်းကပ်မှုနှစ်ခု၏ အားနည်းချက်များစွာကို သင်ကျော်လွှားနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ သင်သည် domain-specific NER အတွက် စိတ်ကြိုက်မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပြီး တိကျမှုနှင့် ဒေတာအသစ်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် မော်ဒယ်ကို ချိန်ညှိရန် အရေးကြီးပါသည်။
စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
NER မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ယေဘုယျအားဖြင့် သုံးစွဲသူတစ်ဦး၏လိုအပ်ချက်နှင့် ကွဲပြားသော်လည်း ၎င်းတွင် အဓိကအားဖြင့် ပါဝင်သည်-
အဆင့် 1: နည်းပညာဆိုင်ရာ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်မှု (ပရောဂျက်နယ်ပယ်ကို နားလည်ခြင်းနှင့် မှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များ)
အဆင့် 2: ပရောဂျက်အတွက် သင့်လျော်သော အရင်းအမြစ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခြင်း။
အဆင့် 3: မှတ်ချက်ပေးထားသောစာရွက်စာတမ်းများ၏ တုံ့ပြန်ချက်စက်ဝန်းနှင့် QA
Machine Learning တွင် Entity Recognition သည် Natural Language Processing ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ NER ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ တည်ဆောက်ပုံနှင့်ဖွဲ့စည်းပုံမထားသော အချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ပြီး အဆိုပါအမည်ပေးထားသည့်အရာများကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲရန်ဖြစ်သည်။ အချို့သော ဘုံအမျိုးအစားများတွင် အမည်၊ ပုဂ္ဂိုလ်ဆိုင်ရာ၊ တည်နေရာ၊ ကုမ္ပဏီ၊ အချိန်၊ ငွေကြေးတန်ဖိုးများ၊ ပွဲလမ်းသဘင်များနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်သည်။
1.1 အထွေထွေ ဒိုမိန်း
ယေဘူယျနယ်ပယ်တွင် လူ၊ နေရာ၊ အဖွဲ့အစည်းစသည်တို့ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။
1.2 အာမခံ ဒိုမိန်း
၎င်းတွင် အာမခံစာရွက်စာတမ်းများကဲ့သို့သော အဖွဲ့အစည်းများမှ ထုတ်ယူခြင်း ပါဝင်သည်။
1.3 Clinical Domain / Medical NER
ပြဿနာ၊ ခန္ဓာဗေဒဖွဲ့စည်းပုံ၊ ဆေးပညာ၊ EHR ကဲ့သို့သော ဆေးမှတ်တမ်းများမှ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ အများအားဖြင့် သဘာ၀တွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိ၍ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန် ထပ်လောင်းလုပ်ဆောင်မှုများ လိုအပ်သည်။ ၎င်းသည် မကြာခဏရှုပ်ထွေးပြီး သက်ဆိုင်ရာဌာနများကို ထုတ်ယူရန်အတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများ လိုအပ်သည်။
၎င်းသည် စာသားတစ်ခုတွင် သီးခြားနာမ်စကားစုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ နာမ်စာစုတစ်ခုသည် ရိုးရှင်းနိုင်သည် (ဥပမာ- နာမ်၊ သင့်လျော်သောနာမ် သို့မဟုတ် နာမ်စားကဲ့သို့သော ခေါင်းတစ်လုံးစကားလုံး) သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသည် (ဥပမာ- ၎င်း၏ဆက်စပ်နေသော ပြုပြင်မွမ်းမံမှုများနှင့်အတူ ခေါင်းတွင်ပါဝင်သော နာမ်စာစုတစ်ခု)
PII သည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ခွဲခြားနိုင်သော အချက်အလက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤလုပ်ငန်းဆောင်တာတွင် လူတစ်ဦး၏အထောက်အထားနှင့် ပြန်လည်ဆက်စပ်နိုင်သည့် သော့သတ်မှတ်သတ်မှတ်သူတိုင်း၏ မှတ်ချက်များကို ပါဝင်သည်။
PHI သည် ကာကွယ်ထားသော ကျန်းမာရေးအချက်အလက်များကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤလုပ်ငန်းတာဝန်တွင် လူနာမှတ်တမ်း/မည်သူမည်ဝါဖြစ်သည်ကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန် HIPAA အောက်တွင်ဖော်ပြထားသည့် အဓိကလူနာ 18 ခု၏ မှတ်ချက်များကိုပါရှိသည်။
ဖြစ်ရပ်တစ်ခုအကြောင်း ဘယ်သူ၊ ဘာ၊ ဘယ်အချိန်၊ ဘယ်နေရာမှာ ကဲ့သို့သော အချက်အလက်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်း ဥပမာ- တိုက်ခိုက်ခြင်း၊ ပြန်ပေးဆွဲခြင်း၊ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု စသည်တို့။ ဤမှတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အောက်ပါအဆင့်များပါရှိသည်-
၅.၁။ Entity Identification (ဥပမာ လူ၊ နေရာ၊ အဖွဲ့အစည်း၊ စသဖြင့်။
၅.၂။ ပင်မဖြစ်ရပ်ကို ဖော်ပြသည့် စကားလုံးကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။ (ဆိုလိုတာက အစပျိုးစကားလုံး)
၅.၃။ trigger နှင့် entity အမျိုးအစားများကြား ဆက်စပ်မှုကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာပြင်ဆင်မှုတွင် ၎င်းတို့၏အချိန် 80% ကျော်ကို အသုံးပြုသည်ဟု ခန့်မှန်းရသည်။ မှတ်စုပရောဂျက်များတွင် ကိုက်ညီမှုနှင့် အရည်အသွေးကို သေချာစေရန်အတွက် မှတ်ချက်ပေးသူအများအပြားကို ညှိနှိုင်းခြင်းဖြင့်၊ ပြင်ပအရင်းအမြစ်များက သင့်အဖွဲ့အား ကြံ့ခိုင်သော အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေပြီး အမည်ပေးထားသည့် အဖွဲ့အစည်းအသိအမှတ်ပြုဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်းခြင်း၏ ပျင်းရိသောအပိုင်းကို ကျွန်ုပ်တို့ထံ ချန်ထားခဲ့စေသည်။
ပျမ်းမျှ ML မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ကုမ္ပဏီများမှ အခြားအဖွဲ့များမှ အရင်းအမြစ်များကို ထုတ်ယူရန် လိုအပ်သည့် အမည်ရှိဒေတာအတွဲအမြောက်အများကို စုဆောင်းခြင်းနှင့် တဂ်လုပ်ခြင်း လိုအပ်ပါသည်။ စာသား၊ ရုပ်ပုံများနှင့် အသံကဲ့သို့သော ဒေတာအမျိုးအစားများစွာရှိ မှတ်သားချက်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်နိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ကဲ့သို့ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များနှင့်အတူ၊ သင့်လုပ်ငန်းကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ အလွယ်တကူ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အလွယ်တကူပြုလုပ်နိုင်သော ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများကို ကျွန်ုပ်တို့ ကမ်းလှမ်းထားပါသည်။
နေ့စဥ်နှင့် နေ့စဥ်အချိန်ဇယားများကို မှတ်သားပေးသော သီးသန့်ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများသည် အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက သာလွန်ကောင်းမွန်သောအလုပ်များကို ၎င်းတို့၏အလုပ်များသောအချိန်ဇယားများတွင် မှတ်သားထားရမည့်အလုပ်များဖြစ်သည်။ ပြောစရာမလိုအောင်၊ ၎င်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရလဒ်ထွက်ပေါ်စေပြီး NER မော်ဒယ်များမှ ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ရရှိစေသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏သက်သေပြထားသောဒေတာအရည်အသွေးအာမခံချက်လုပ်ငန်းစဉ်၊ နည်းပညာအတည်ပြုချက်များနှင့် QA ၏အဆင့်များစွာသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ရေစုန်အောက်ပိုင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် မှတ်သားထားသောဒေတာများကို စနစ်တကျဖော်မတ်ဖြင့် ပေးပို့ခြင်းဖြင့် မကြာခဏဆိုသလို မျှော်လင့်ထားသည်ထက်ကျော်လွန်ကာ အကောင်းဆုံးအရည်အသွေးကို ပေးအပ်နိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များနှင့် လျှို့ဝှက်မှုကိုသေချာစေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များနှင့်အလုပ်လုပ်စဉ်တွင် ဒေတာလုံခြုံရေး၏ အမြင့်ဆုံးစံချိန်စံညွှန်းများကို ထိန်းသိမ်းထားသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အသိအမှတ်ပြုခံရပါသည်။
ကျွမ်းကျင်လုပ်သားများကို ပြုစုခြင်း၊ လေ့ကျင့်ပေးခြင်း နှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများအနေနှင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် စီမံကိန်းများကို ဘတ်ဂျက်အတွင်း ပေးပို့နိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။
ကွန်ယက်ကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီနှင့်အချိန်နှင့်တပြေးညီသတင်းအချက်အလက်၊
ကုန်းတွင်းနှင့် ကမ်းလွန် အရင်းအမြစ်များ ပေါင်းစပ်ထားသော ရေကန်ဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အမျိုးမျိုးသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် လိုအပ်သလို အသင်းများကို တည်ဆောက်ပြီး အတိုင်းအတာအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ လုပ်သားအင်အား၊ ခိုင်မာသော ပလပ်ဖောင်းနှင့် ဆစ်ဂမာခါးပတ်နက် 6 ခုဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များ ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် Shaip သည် အခက်ခဲဆုံး AI ပဏာမခြေလှမ်းများကို စတင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
Entity Recognition (NER) ဟုအမည်ပေးထားသည့် ထိပ်တန်းစက်သင်ယူမှုနှင့် NLP မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန် ကူညီပေးသည်။ NER အသုံးပြုမှု-ဖြစ်ရပ်များ၊ ဥပမာများနှင့် အခြားအရာများစွာကို ဤစူပါသတင်းပေးပို့စ်တွင် လေ့လာပါ။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒိုမိန်းရှိ ဒေတာများ၏ 80% သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောကြောင့် လက်လှမ်းမမီနိုင်ပါ။ ဒေတာကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရာတွင် အသုံးပြုနိုင်သော ဒေတာပမာဏကို ကန့်သတ်ထားသည့် သိသာထင်ရှားသော လက်ဖြင့်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု လိုအပ်သည်။
စက်သင်ယူမှုတွင် စာသားမှတ်စာသည် လေ့ကျင့်မှု၊ အကဲဖြတ်ရန်နှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည့် ဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးရန်အတွက် မက်တာဒေတာ သို့မဟုတ် အညွှန်းများထည့်သွင်းခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။
သင်၏ထူးခြားသော AI/ML ဖြေရှင်းချက်အတွက် စိတ်ကြိုက် NER ဒေတာအစုံကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့စုဆောင်းနိုင်သည်ကို လေ့လာရန် ယခု ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ပါ။