Qu'est-ce qui est vital dans la compréhension de la lecture et comment cela peut-il vous aider?
Ouvrir des données avec NLU : comment la compréhension écrite et l'intelligence artificielle aident et améliorent les gens | Article
La compréhension écrite est une compétence essentielle pour les particuliers et les entreprises, car elle permet une compréhension efficace et pratique du matériel écrit. Avec le volume croissant d'informations disponibles dans l'environnement commercial actuel, en évolution rapide, la capacité à comprendre rapidement et avec précision les informations écrites est plus critique que jamais. Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l'intelligence artificielle qui aide à la compréhension écrite en permettant aux machines de comprendre et de répondre au langage humain d'une manière qui imite la communication humaine.
L’apprentissage automatique est également utilisé pour relier les informations contenues dans un grand nombre de documents, facilitant ainsi la recherche de réponses. La recherche intelligente, qui utilise le NLP et l'apprentissage automatique, est un outil puissant pour aider les entreprises et les particuliers à trouver rapidement et facilement les informations dont ils ont besoin dans de grands volumes de documents. Dans cet article, nous explorerons comment la compréhension écrite à l'aide de la PNL et de l'apprentissage automatique peut aider à comprendre les informations contenues dans des documents et à relier les informations dans un volume élevé de documents, et comment la recherche intelligente peut être utilisée pour trouver des réponses dans les documents.
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Qu'est-ce que la compréhension en lecture?
Le décodage, la maîtrise et le vocabulaire sont cruciaux pour la compréhension en lecture et la connexion et idées cadeaux dans et entre les phrases. Plus important encore, la compréhension en lecture est la capacité de comprendre un passage écrit de texte.
Comprendre (verbe) - pour comprendre quelque chose complètement
Au début de l’école, nous pensions que l’objectif de compréhension écrite était de comprendre pleinement le texte que nous lisons, ce qui aura une grande importance dans notre vie d’adulte. C'est très vrai.
Maintenant que nous sommes plus âgés, nous avons des emplois fantastiques, travaillons dans des bureaux agréables ou avons du confort dans nos maisons. Les leçons que nous avons apprises à l’école sont très utilisées. Eh bien, en fait, nous pouvons lire et comprendre le mot écrit ; cependant, nous sommes le plus souvent submergés par le volume de documents et de données. D'après mon expérience, je peux trouver le temps de lire 5 à 10 articles par jour, et au-delà, je dois attendre d'avoir plus de temps ou d'être de meilleure humeur.
Qu’en est-il si votre entreprise reçoit plus de 100, 1,000 10,000 ou plus de XNUMX XNUMX documents par semaine ? Ce serait un travail fastidieux et chronophage pour la main-d’œuvre humaine et inévitablement sujet aux erreurs. Quelle est la meilleure façon de découvrir des idées et des relations dans le texte ? Examinons l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans les paragraphes ci-dessous.
Comment les outils d’IA peuvent-ils comprendre et appréhender le texte et les mots écrits dans les documents ?
Comprehend est un service de traitement du langage naturel (NLP) qui utilise l'apprentissage automatique pour trouver des informations et des relations dans un texte. Aucune expérience en machine learning n'est requise. Il y a un trésor de potentiel dans vos données non structurées. L'apprentissage automatique est remarquable pour identifier avec précision des éléments d'intérêt spécifiques dans de vastes étendues de texte et peut apprendre le sentiment caché dans le langage à une échelle presque illimitée.
Comprehend utilise l'apprentissage automatique pour vous aider à découvrir les informations et les relations dans vos données non structurées. Le service identifie la langue du texte ; extrait des phrases clés, des lieux, des personnes, des marques ou des événements ; comprend à quel point le texte est positif ou négatif ; analyse le texte en utilisant la tokenisation et les parties du discours, et organise automatiquement une collection de fichiers texte par sujet. Vous pouvez également utiliser les fonctionnalités d'AutoML dans Comprehend pour créer un ensemble personnalisé d'entités ou de modèles de classification de texte adaptés uniquement aux besoins de votre organisation.
Pour extraire des informations médicales complexes à partir d'un texte non structuré, vous pouvez utiliser une solution dédiée sur mesure appelée Comprehend Medica.l. Le service peut identifier les informations médicales à partir des notes du médecin, des rapports d'essais cliniques et des dossiers de santé des patients, telles que les conditions médicales, les médicaments, les dosages, les dosages et les fréquences. Comprehend Medical Solution identifie également la relation entre le médicament extrait et les informations sur les tests, les traitements et les procédures pour une analyse plus simple. Par exemple, le service détermine une posologie, une concentration et une fréquence particulières liées à un médicament spécifique à partir de notes cliniques non structurées.
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Bénéfices, avantages et valeur ajoutée
Obtenez de meilleures réponses à partir de votre texte - toutes les sources.
Comprehend peut découvrir la signification et les relations dans le texte à partir d'incidents de support client, de cas antérieurs ou archivés, d'articles professionnels approfondis, de flux, d'articles de presse, de documents et d'autres sources. Par exemple, vous pouvez identifier la fonctionnalité qui est le plus souvent mentionnée.
Organiser les documents par thèmes
Les solutions Comprehend peuvent analyser une collection de documents et autres fichiers texte et les organiser automatiquement par termes ou sujets pertinents. Vous pouvez ensuite utiliser les tickets pour proposer un contenu personnalisé à vos clients ou proposer une recherche et une navigation plus riches. Par exemple, supposons que vous disposiez d’une vaste collection d’articles juridiques ou médicaux. Dans ce cas, vous pouvez les regrouper automatiquement par sujet pour permettre à votre site de suggérer de nouveaux articles aux employés en fonction de ce qu'ils ont lu précédemment.
Former des modèles sur vos données
Vous pouvez facilement étendre Comprehend pour identifier des termes spécifiques, tels que des numéros de police ou des codes de pièces. Vous pouvez également développer Comprehend pour classer les documents et les messages d'une manière qui a du sens pour votre entreprise, comme les demandes d'assistance client par demande ou par cas. L'ajout de cette personnalisation ne nécessite aucune expertise en apprentissage automatique. Vous fournissez des étiquettes et un petit ensemble d’exemples pour chacun, et Comprehend s’occupe du reste.
Prise en charge du texte général et spécifique à l'industrie
Comprehend peut découvrir des informations à partir de textes non structurés tels que des publications sur les réseaux sociaux, des e-mails et des pages Web. Alimenté par des modèles d'apprentissage automatique à la pointe de la technologie. Comprehend Medical identifie également les informations médicales, telles que les médicaments et les conditions médicales, et détermine leur relation les uns avec les autres (par exemple, la posologie et la force des médicaments). Par exemple, Comprehend Medical extrait « Staphylococcus aureus résistant à la méthicilline », souvent saisi comme « MRSA ». Il fournit un contexte, par exemple si un patient a été testé positif ou négatif, pour donner un sens au terme extrait.
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Histoires d'utilisateurs
Recherche précise et affinée
Comprehend peut offrir une meilleure expérience de recherche en permettant à votre moteur de recherche d'indexer des expressions clés, des entités et des sentiments. Il vous permet de concentrer la recherche sur le contexte des articles plutôt que sur les mots-clés principaux.
Gestion et découverte des connaissances
Vous pouvez utiliser Comprehend pour organiser et catégoriser vos documents par sujet pour une découverte plus facile, puis personnaliser les recommandations de contenu pour les lecteurs en recommandant d'autres articles liés au même problème.
Effectuer une analyse de cohorte médicale
Les bons critères de sélection doivent être découverts rapidement en oncologie pour recruter des patients pour les essais cliniques. Comprehend Medical comprend et identifie les informations médicales complexes trouvées dans un texte non structuré pour faciliter l'indexation et la recherche. Vous pouvez utiliser ces informations pour identifier et recruter des patients pour l’essai clinique approprié en une fraction du temps et du coût des processus de sélection manuels.
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Témoignages de clients mondiaux
LexisNexis Legal & Professional est un fournisseur mondial de solutions de contenu et technologiques destinées aux professionnels du droit et des affaires. Il sert des clients dans plus de 175 pays et propose plus de 2 milliards d'archives consultables.
« Nous fournissons aux professionnels du droit des recherches et des analyses pertinentes pour les aider à prendre des décisions éclairées. C’est pourquoi nous recherchons toujours de meilleures façons de découvrir des informations à partir de documents juridiques. Grâce à l'apprentissage automatique (ML) de Comprehend, nous pouvons désormais créer des modèles de reconnaissance d'entités personnalisés précis sans entrer dans les complexités associées au ML. Les entités qui nous tiennent le plus à cœur, comme les juges et les avocats, peuvent être identifiées rapidement à partir de plus de 200 millions de documents avec une précision supérieure à 92 %.
Rick McFarland, directeur des données - LexisNexis
La recherche intelligente vous aide à découvrir des informations et à prendre des décisions. Découvrez des informations cachées dans vos ensembles de données de documents non structurés.
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Lucja Czarnecka
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