Was ist wichtig am Leseverständnis und wie kann es Ihnen helfen?
Entsperren von Daten mit NLU: Wie Leseverständnis und künstliche Intelligenz helfen, Menschen zu erweitern
Einleitung
Leseverständnis ist eine entscheidende Fähigkeit für Einzelpersonen und Unternehmen gleichermaßen, da es ein effizientes und effektives Verständnis von geschriebenem Material ermöglicht. Angesichts der zunehmenden Menge an Informationen, die in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt verfügbar sind, ist die Fähigkeit, schriftliche Informationen schnell und genau zu verstehen, wichtiger denn je. Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der zur Unterstützung des Leseverständnisses eingesetzt wird, indem er es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und auf eine Weise zu reagieren, die die menschliche Kommunikation nachahmt.
Maschinelles Lernen wird auch verwendet, um Informationen in einer großen Menge von Dokumenten zu verknüpfen und das Finden von Antworten zu erleichtern. Die intelligente Suche, die NLP und maschinelles Lernen verwendet, ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Unternehmen und Einzelpersonen die benötigten Informationen schnell und einfach in großen Dokumentenmengen finden können. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie das Leseverständnis mithilfe von NLP und maschinellem Lernen dabei helfen kann, Informationen in Dokumenten zu verstehen und Informationen in einer großen Menge von Dokumenten zu verknüpfen, und wie eine intelligente Suche verwendet werden kann, um Antworten in Dokumenten zu finden.
Transformation der Art und Weise, wie wir verstehen: Die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf das Lesen und das Leben der Menschen
Was ist Leseverständnis?
Dekodierung, Sprachfluss und Wortschatz sind entscheidend für das Leseverständnis und die Verbindung Ideen innerhalb und zwischen Sätzen. Am wichtigsten ist das Leseverständnis die Fähigkeit dazu verstehen eine schriftliche Textpassage.
Verstehen (Verb) - etwas vollständig verstehen
In der frühen Schulphase dachten wir, dass das Ziel des Leseverständnisses darin besteht, den Text, den wir lesen, vollständig zu verstehen, und dass dies in unserem Erwachsenenleben von großer Bedeutung sein wird. Das ist sehr wahr.
Jetzt, wo wir älter sind, haben wir fantastische Jobs, arbeiten in angenehmen Büros oder fühlen uns in unseren eigenen vier Wänden wohl. Diese Lektionen, die wir in der Schule gelernt haben, werden sehr oft verwendet. Nun, auf den Punkt gebracht, wir können das geschriebene Wort lesen und verstehen; Häufiger werden wir jedoch von der Menge an Dokumenten und Daten überwältigt. Aus meiner Erfahrung finde ich die Zeit, 5-10 Zeitungen pro Tag zu lesen, bei mehr musste ich warten, bis ich mehr Zeit habe oder bessere Laune habe.
Was ist, wenn Ihr Unternehmen 100, 1,000 oder 10,000 plus Dokumente pro Woche erhält? Das wäre eine sehr mühsame, zeitraubende Arbeit für die menschliche Arbeitskraft und zwangsläufig fehleranfällig. Wie lassen sich Einsichten und Zusammenhänge im Text besser entdecken? Schauen wir uns in den folgenden Abschnitten künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen an.
Wie können KI-Tools das geschriebene Wort in Dokumenten verstehen und verstehen?
Comprehend ist ein Dienst zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der maschinelles Lernen verwendet, um Einblicke und Beziehungen in einem Text zu finden. Es ist keine Erfahrung mit maschinellem Lernen erforderlich. In Ihren unstrukturierten Daten steckt eine wahre Fundgrube an Potenzial. Maschinelles Lernen ist hervorragend darin, bestimmte interessante Elemente in riesigen Textschwaden genau zu identifizieren, und kann die in der Sprache verborgenen Gefühle in nahezu unbegrenztem Umfang lernen.
Comprehend nutzt maschinelles Lernen, um Ihnen dabei zu helfen, die Erkenntnisse und Beziehungen in Ihren unstrukturierten Daten aufzudecken. Der Dienst identifiziert die Sprache des Textes; extrahiert Schlüsselphrasen, Orte, Personen, Marken oder Ereignisse; versteht, wie positiv oder negativ der Text ist; analysiert Text mithilfe von Tokenisierung und Wortarten und organisiert automatisch eine Sammlung von Textdateien nach Themen. Sie können auch AutoML-Funktionen in Comprehend verwenden, um einen benutzerdefinierten Satz von Entitäten oder Textklassifizierungsmodellen zu erstellen, die speziell auf die Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sind.
Zum Extrahieren komplexer medizinischer Informationen aus unstrukturiertem Text können Sie eine spezielle Lösung Comprehend Medica verwendenl. Der Dienst kann medizinische Informationen wie Erkrankungen, Medikamente, Dosierungen, Stärken und Häufigkeiten aus verschiedenen Quellen wie Arztnotizen, Berichten über klinische Studien und Patientenakten identifizieren. Comprehend Medical Solution identifiziert auch die Beziehung zwischen den extrahierten Medikamenten und Test-, Behandlungs- und Verfahrensinformationen für eine einfachere Analyse. Zum Beispiel bestimmt der Service eine bestimmte Dosierung, Stärke und Häufigkeit in Bezug auf ein bestimmtes Medikament aus unstrukturierten klinischen Notizen.
Effizienz fördern: Die Auswirkungen des KI-unterstützten Leseverständnisses auf die täglichen Aufgaben der Menschen
Benefits
Erhalten Sie bessere Antworten aus Ihrem Text - alle Quellen.
Comprehend kann die Bedeutung und die Beziehungen im Text aus Vorfällen des Kundensupports, früheren oder archivierten Fällen, ausführlichen Fachartikeln, Feeds, Nachrichtenartikeln, Dokumenten und anderen Quellen ermitteln. Beispielsweise können Sie die am häufigsten erwähnte Funktion identifizieren.
Organisieren Sie Dokumente nach Themen
Comprehend-Lösungen können eine Sammlung von Dokumenten und anderen Textdateien analysieren und automatisch nach relevanten Begriffen oder Themen organisieren. Anschließend können Sie die Themen verwenden, um Ihren Kunden personalisierte Inhalte bereitzustellen oder eine umfassendere Suche und Navigation bereitzustellen. Angenommen, Sie haben eine umfangreiche Sammlung juristischer oder medizinischer Artikel. In diesem Fall können Sie sie automatisch nach Themen gruppieren, damit Ihre Website Mitarbeitern basierend auf dem, was sie zuvor gelesen haben, neue Artikel vorschlagen kann.
Trainieren Sie Modelle anhand Ihrer Daten
Sie können Comprehend problemlos erweitern, um bestimmte Begriffe wie Richtliniennummern oder Teilecodes zu identifizieren. Sie können Comprehend auch entwickeln, um Dokumente und Nachrichten so zu klassifizieren, dass sie für Ihr Unternehmen sinnvoll sind, z. B. Kundenanfragen auf Anfrage oder in Fällen. Das Hinzufügen dieser Anpassung erfordert keine Erfahrung mit maschinellem Lernen. Sie stellen jeweils Ihre Etiketten und eine kleine Reihe von Beispielen zur Verfügung, und Comprehend kümmert sich um den Rest.
Unterstützung für allgemeinen und branchenspezifischen Text
Comprehend kann Erkenntnisse aus unstrukturiertem Text wie Social-Media-Beiträgen, E-Mails und Webseiten gewinnen, die von hochmodernen Modellen für maschinelles Lernen unterstützt werden. Comprehend Medical identifiziert auch medizinische Informationen wie Medikamente und Erkrankungen und bestimmt deren Beziehung zueinander (z. B. Medikamentendosis und -stärke). Beispielsweise extrahiert Comprehend Medical „Methicillin-resistenter Staphylococcus aureus“, der oft als „MRSA“ eingegeben wird. Es liefert Kontext, z. B. ob ein Patient positiv oder negativ getestet wurde, um den extrahierten Begriff aussagekräftig zu machen.
Leseverständnis revolutionieren: Wie künstliche Intelligenz die täglichen Aufgaben der Menschen erweitert
User Stories
Fein abgestimmte Suche
Sie können Comprehend verwenden, um ein besseres Sucherlebnis zu bieten, indem Sie Ihrer Suchmaschine ermöglichen, Schlüsselphrasen, Entitäten und Stimmungen zu indizieren. Ermöglicht es Ihnen, die Suche auf den Kontext der Artikel statt auf primäre Schlüsselwörter zu konzentrieren.
Wissensmanagement und Entdeckung
Sie können Comprehend verwenden, um Ihre Dokumente zum leichteren Auffinden nach Themen zu organisieren und zu kategorisieren und dann Inhaltsempfehlungen für Leser zu personalisieren, indem Sie andere Artikel zum gleichen Thema empfehlen.
Führen Sie eine medizinische Kohortenanalyse durch
In der Onkologie müssen schnell die richtigen Auswahlkriterien gefunden werden, um Patienten für klinische Studien zu rekrutieren. Comprehend Medical versteht und identifiziert komplexe medizinische Informationen in unstrukturiertem Text, um die Indexierung und Suche zu vereinfachen. Sie können diese Erkenntnisse nutzen, um Patienten für die geeignete klinische Studie in einem Bruchteil der Zeit und der Kosten manueller Auswahlprozesse zu identifizieren und zu rekrutieren.
Globale Kundenerfolgsgeschichten
LexisNexis Legal & Professional ist ein globaler Anbieter von Content- und Technologielösungen für Juristen und Geschäftsleute, der Kunden in mehr als 175 Ländern bedient und über 2 Milliarden durchsuchbare Archive anbietet.
„Wir stellen Juristen aufschlussreiche Recherchen und Analysen zur Verfügung, um ihnen zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Daher suchen wir immer nach besseren Möglichkeiten, Erkenntnisse aus Rechtsdokumenten zu gewinnen. Dank des automatischen maschinellen Lernens (ML) von Comprehend können wir jetzt genaue benutzerdefinierte Entitätserkennungsmodelle erstellen, ohne in die Komplexität von ML einzusteigen. Die Stellen, die uns am wichtigsten sind, wie Richter und Anwälte, können schnell aus über 200 Millionen Dokumenten mit einer Genauigkeit von über 92 % identifiziert werden.“
Rick McFarland, Chief Data Officer - LexisNexis
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300 Seiten zu lesen dauert 8 Stunden.
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