エピソード
Azure 言語を使用した名前付きエンティティ認識の概要
代入 Konstantinos Kyriakos Sitistas
非構造化テキスト ドキュメントからエンティティを抽出する方法について疑問に思ったことはありますか? 履歴書の処理、検索エンジンの最適化、コンテンツの推奨など、多くの最新のアプリケーションは、このテクノロジに依存して適切に動作します。
セッション中は、名前付きエンティティ認識 (NER) の詳細を確認できます。また、日付、数値、名前などのエンティティをテキスト ドキュメントから抽出するために、Azure Language Service を使用して独自のカスタム NER ソリューションを構築します。
のインスタンスに接続するときには、
- コンスタンティノス・キリアコス・シティスタス | Linkedin：
非構造化テキスト ドキュメントからエンティティを抽出する方法について疑問に思ったことはありますか? 履歴書の処理、検索エンジンの最適化、コンテンツの推奨など、多くの最新のアプリケーションは、このテクノロジに依存して適切に動作します。
セッション中は、名前付きエンティティ認識 (NER) の詳細を確認できます。また、日付、数値、名前などのエンティティをテキスト ドキュメントから抽出するために、Azure Language Service を使用して独自のカスタム NER ソリューションを構築します。
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