Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يعد استخراج المصطلحات المتخصصة للصناعات أمرًا أساسيًا لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي في مهام مثل روبوتات المحادثة وإعداد التقارير وإنشاء المحتوى. يمكنك القيام بذلك يدويًا (بناءً على الخبراء) أو من خلال التشغيل الآلي (القائم على الخوارزمية). فيما يلي التفاصيل:
الوجبات الجاهزة: اختر دليلًا للمهام الصغيرة التي تركز على التفاصيل، أو آليًا لتلبية الاحتياجات الكبيرة، أو مختلطًا لنهج متوازن. الاندماج في عمليات سير العمل، كما هو الحال مع منصات مثل prompts.ai، يمكن أن تزيد من تحسين الكفاءة والتكاليف.
يتضمن الاستخراج اليدوي للمفردات خبراء الموضوع الذين يحددون بعناية المصطلحات الرئيسية ويتحققون منها في مجالات محددة. يضمن هذا النهج العملي أن المصطلحات المحددة ليست دقيقة فحسب، بل ذات صلة أيضًا بالسياق.
يعتمد الخبراء على أدوات مثل القواميس المتخصصة والنصوص الفنية والإرشادات الخاصة بالصناعة لتحديد المصطلحات الخاصة بالمجال وتحسينها. ويقومون بتقييم كل مصطلح في سياقه، وتطبيق خبراتهم لتأكيد ملاءمته وملاءمته. بمجرد تحديد المصطلحات، يتم دمجها في المسودات، لتحل محل اللغة الغامضة بمصطلحات دقيقة. تتضمن العملية أيضًا تدقيقًا دقيقًا لمعالجة أي تناقضات هيكلية. على عكس الأساليب الآلية، يعطي هذا النهج الأولوية للحكم البشري والفهم السياقي، وهو ما سنناقضه في القسم التالي.
يوفر الاستخراج اليدوي مستوى من الدقة والعمق مفيد بشكل خاص للمشاريع الصغيرة. يوفر رؤى تعتمد على الخبراء دون الحاجة إلى موارد حسابية كبيرة. بالنسبة للمهام الصغيرة، يمكن أن تكون هذه الطريقة فعالة من حيث التكلفة، لأنها تتجنب الحاجة إلى أدوات التشغيل الآلي المتقدمة وتستفيد بدلاً من ذلك من الخبرة البشرية. ومع ذلك، فإن هذا النهج له مقايضات، لا سيما من حيث السرعة وقابلية التوسع.
الجانب السلبي الأساسي للاستخراج اليدوي هو طبيعته التي تستغرق وقتًا طويلاً. تتطلب معالجة كميات كبيرة من المستندات عددًا كبيرًا من الخبراء، مما قد يؤدي إلى زيادة تكاليف المشاريع الجارية أو الكبيرة. بالإضافة إلى ذلك، تعني عملية المراجعة الدقيقة أن الطرق اليدوية ليست مناسبة تمامًا للمعالجة في الوقت الفعلي أو السيناريوهات التي تكون فيها التحولات السريعة ضرورية. هذه القيود تجعل الاستخراج اليدوي أقل عملية للمهام ذات الحجم الكبير مقارنة بالحلول الآلية.
أحدث الاستخراج الآلي للمفردات ثورة في كيفية تعامل المؤسسات مع المصطلحات الخاصة بالمجال. من خلال الاستفادة من الأساليب الحسابية، يصبح من الممكن تحديد المصطلحات الرئيسية بسرعة من مجموعات نصية واسعة النطاق - وهو أمر قد يستغرق قدرًا غير عادي من الوقت والجهد إذا تم إجراؤه يدويًا. تم تصميم الأنظمة الآلية، على عكس الطرق اليدوية، لتوسيع نطاق ومعالجة كميات هائلة من المستندات بسرعة ملحوظة.
تعتمد أنظمة استخراج المصطلحات الآلية الحديثة (ATE) على مزيج من التقنيات، بما في ذلك الأساليب الإحصائية مثل TF-IDF، والتعرف على الأنماط اللغوية، ونماذج التعلم العميق مثل BERT و eLMo. نماذج التعلم العميق هذه بارعة بشكل خاص في التقاط سياق المصطلحات، وهو أمر بالغ الأهمية عندما يكون للكلمات معانٍ متعددة. على سبيل المثال، قد يشير مصطلح «خلية» إلى وحدة بيولوجية في سياق واحد ومكون اتصالات في سياق آخر.
تستخدم بعض الأنظمة أساليب مختلطة تجمع بين التصفية الإحصائية والتعلم الآلي والتضمين السياقي لتعزيز الدقة والكفاءة.
أدت الابتكارات الحديثة في الذكاء الاصطناعي للمحادثة إلى توسيع قدرات الاستخراج الآلي. على سبيل المثال، مستخلص الدردشة يستخدم المطالبات الزائدة وأسئلة المتابعة لتحسين الدقة. في ديسمبر 2021، قدم الباحثون طريقة آلية متعددة اللغات لاستخراج المصطلحات الخاصة بالمجال من شفرة المصدر. تم اختباره على جيت هاب المجموعات، تفوقت هذه الطريقة بشكل كبير على تقنيات TF-IDF التقليدية، حيث حققت AUC بنسبة 0.7050 مقارنة بـ 0.4212 لـ TF-IDF.
توضح هذه التطورات كيف تتطور طرق الاستخراج الآلي باستمرار، وتقدم حلولًا عملية للتحديات المعقدة.
تتمثل إحدى المزايا البارزة لاستخراج المفردات الآلي في قدرتها على التوسع. وتتطلب النُهج اليدوية، رغم فعاليتها في السيناريوهات الصغيرة، الكثير من الوقت والخبرة. من ناحية أخرى، يمكن للأنظمة الآلية معالجة مكتبات نصية ضخمة في جزء صغير من الوقت. على سبيل المثال، سولفيكسياتعمل أداة استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على إدارة المستندات بشكل أسرع 100 مرة من الطرق اليدوية، وتحقيق دقة بنسبة 95٪ على المستوى الميداني وتحقيق عائد على الاستثمار في أقل من 6-12 شهرًا.
السرعة والاتساق من الفوائد الهامة الأخرى. أظهرت أدوات مثل ChateExtract الدقة ومعدلات الاسترجاع التي تقترب من 90٪ لبيانات المواد، بينما الدردشة GPT-4 حقق دقة بنسبة 90.8% واسترجاع 87.7% في نهج التصوير الصفري. على عكس الاستخراج اليدوي، تطبق الأنظمة الآلية معايير موحدة في جميع المستندات، مما يزيل التعب والتناقضات التي قد تؤثر على الجهود البشرية.
بالإضافة إلى ذلك، في حين أن إعداد الأنظمة الآلية ينطوي على تكاليف أولية للتكنولوجيا والتدريب، فإن تكلفة كل مستند تنخفض بشكل كبير مع نمو حجم المستندات التي تمت معالجتها. وهذا يجعل الأتمتة خيارًا فعالاً للغاية من حيث التكلفة للمؤسسات التي تدير مجموعات كبيرة من المواد التقنية.
ومع ذلك، فإن هذه الفوائد لا تأتي بدون تحديات، كما هو موضح في القسم التالي.
على الرغم من نقاط قوتها، فإن الأنظمة الآلية لا تخلو من القيود. يعد الفهم السياقي أحد أهم التحديات. في حين أن هذه الأنظمة تتفوق في تحديد الأنماط في البيانات، فإنها تفتقر أحيانًا إلى المعرفة الدقيقة بالمجال التي يجلبها الخبراء البشريون. يمكن أن يؤدي هذا إلى سوء تصنيف المصطلحات الفنية أو تجميعها بشكل غير صحيح، خاصة عندما يتعلق الأمر باختلافات سياقية دقيقة.
تنشأ مشكلة أخرى في المجالات المتخصصة حيث تكون بيانات التدريب نادرة. تعمل الأنظمة الآلية بشكل أفضل عندما يتم تدريبها على مجموعات بيانات كبيرة وموثقة جيدًا. في المجالات المتخصصة ذات البيانات المحدودة، يمكن أن تتأثر الدقة، مما يقلل من موثوقية النتائج.
غالبًا ما يتطلب إنشاء مجموعات البيانات الكبيرة المشروحة المطلوبة لتدريب العديد من الأنظمة الآلية جهدًا يدويًا كبيرًا مقدمًا. يمكن أن يعوض عبء العمل الأولي هذا بعض مكاسب الكفاءة التي توفرها الأتمتة.
يمثل الحفاظ على مراقبة الجودة أيضًا تحديات. عادةً ما يكون من السهل اكتشاف الأخطاء في الاستخراج اليدوي أثناء المراجعة، ولكن يمكن للأنظمة الآلية أن تنتج نتائج تبدو دقيقة ولكنها تحتوي على أخطاء دقيقة، مما يتطلب التحقق الشامل. علاوة على ذلك، تعمل العديد من نماذج التعلم الآلي على شكل «صناديق سوداء»، مما يجعل من الصعب فهم سبب اختيار بعض المصطلحات أو رفضها. يمكن أن يؤدي هذا الافتقار إلى الشفافية إلى إعاقة الجهود المبذولة لضبط أداء النظام أو شرح النتائج لأصحاب المصلحة.
ومع ذلك، يجري إحراز تقدم لمواجهة هذه التحديات. على سبيل المثال، أدى استخدام ChatExtract لأسئلة المتابعة لتحسين الدقة الواقعية إلى تعزيز الدقة في ChatGPT-4 من 42.7٪ إلى 90.8٪. تشير هذه التطورات إلى أن طرق الاستخراج الآلي ستستمر في التحسن ومعالجة القيود الحالية بفعالية بمرور الوقت.
يعتمد اختيار الطريقة الصحيحة لاستخراج المفردات بشكل كبير على الاحتياجات المحددة لمشروعك. فيما يلي نظرة فاحصة للمساعدة في توجيه عملية صنع القرار.
يختلف أداء طرق الاستخراج اليدوية والآلية بناءً على عوامل مثل السرعة والدقة والتكلفة وقابلية التوسع. دعونا نحلل هذه الأمور:
السرعة هو المكان الذي يظهر فيه التباين الأكثر وضوحًا. يعمل الاستخراج اليدوي بوتيرة بشرية، بينما تعمل الأنظمة الآلية بسرعة الماكينة. على سبيل المثال، فولتوس تقليل وقت المعالجة من 48 ساعة إلى 1.5 دقيقة فقط عن طريق التحول إلى الاستخراج الآلي.
الدقة يعتمد على السياق. يتألق الاستخراج اليدوي في السيناريوهات التي تتطلب فهمًا دقيقًا، بينما تتفوق الأنظمة الآلية في الحفاظ على الاتساق عبر مجموعات البيانات الكبيرة دون التعرض لخطر التعب.
التكلفة هو عامل حاسم آخر. يتميز الاستخراج اليدوي بتكاليف أولية أقل ولكنه يصبح مكلفًا مع زيادة الحجم بسبب ارتفاع النفقات التشغيلية. من ناحية أخرى، تتطلب الأنظمة الآلية استثمارًا أوليًا كبيرًا ولكن يمكنها تقليل تكاليف المعالجة بنسبة تصل إلى 80٪ للعمليات واسعة النطاق. بحث من بي دبليو سي يُظهر أيضًا أن الاستخراج المستند إلى الذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر للشركات 30-40٪ من ساعات عملها.
قابلية التوسع يسلط المزيد من الضوء على الفجوة. تواجه الطرق اليدوية صعوبة في مواكبة نمو أحجام المستندات، بينما تتوسع الأنظمة الآلية دون عناء. على سبيل المثال، يقوم حل Solvexia بمعالجة المستندات بشكل أسرع 100 مرة من الطرق اليدوية، مما يحقق معدل نجاح بنسبة 95٪ للحقول المستخرجة.
المرونة هو المكان الذي تتمتع فيه الطرق اليدوية بميزة. البشر مجهزون بشكل أفضل للتعامل مع البيانات المعقدة وغير المهيكلة التي تتطلب فهمًا سياقيًا عميقًا. تعمل الأنظمة الآلية بشكل أفضل مع البيانات جيدة التنظيم ولكنها قد تتعثر عند مواجهة التنسيقات غير التقليدية أو التفسير الدقيق.
الاستخراج اليدوي مثالي للمهام المتخصصة التي تتطلب خبرة بشرية. وهي تعمل بشكل جيد في الحالات التي تكون فيها بيانات التدريب محدودة أو عند التعامل مع وثائق غير منظمة للغاية، مثل النصوص القانونية المعقدة أو المواد التي تتطلب سياقًا ثقافيًا. إنه أيضًا خيار رائع للمشاريع الصغيرة أو الاختبارات التجريبية حيث لا تزال المعايير قيد التحديد، حيث يضمن الإشراف البشري الدقة.
من ناحية أخرى، يعد الاستخراج الآلي هو الحل الأمثل للتعامل مع مجموعات المستندات الكبيرة. نظرًا لأن الشركات تولد أكثر من 149 مليار تيرابايت من البيانات يوميًا، فإن المعالجة اليدوية ببساطة ليست عملية. تقدم الأنظمة الآلية نتائج متسقة عبر مجموعات البيانات الضخمة، مما يجعلها لا غنى عنها للمشاريع الحساسة للوقت أو عندما تكون معايير الاستخراج محددة بوضوح وقابلة للتكرار. يوضح مثال Voltus مدى فائدة الأتمتة بشكل خاص في البيئات سريعة الوتيرة.
بالنسبة للعديد من المنظمات، يقدم النهج المختلط أفضل ما في العالمين. في هذه الأنظمة، تتولى الأتمتة الجزء الأكبر من العمل، بينما يوفر الخبراء البشريون الإشراف وإدارة الحالات المتطورة.
وإليك طريقة عملها: تقوم الأدوات الآلية باستخراج الكلمات الرئيسية والعبارات من مجموعات النصوص الكبيرة، ويقوم المراجعون البشريون بتنقيح النتائج بناءً على معايير محددة مسبقًا. هذا يقلل من العبء المعرفي على البشر مع الحفاظ على الدقة العالية. على سبيل المثال، وجدت دراسة باستخدام Gemini-Pro أن النهج المختلط صحح 6 مقالات مصنفة بشكل خاطئ (1.53٪) من أصل 390 لم تفوتها عملية يدوية فقط.
يكمن سر النظام الهجين الناجح في التحسين التكراري. ابدأ بالاستخراج الآلي الأساسي، ثم حسّن النتائج من خلال دمج الملاحظات البشرية. استخدم حقول البيانات المهيكلة وأدوات التحقق والمعرفات لتنظيم المعلومات المستخرجة بشكل منهجي.
استنادًا إلى طرق الاستخراج، يعد دمج المفردات الخاصة بالمجال في عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي بمثابة تغيير لقواعد اللعبة لتحسين كفاءة الترميز والأداء العام للنظام. من خلال تخصيص المفردات للمحتوى المتخصص، يمكن للمؤسسات تبسيط العمليات وخفض التكاليف وتعزيز النتائج.
يعمل استخراج المفردات الخاصة بالمجال على تحسين كفاءة الترميز بشكل كبير. عندما تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي مجهزة للتعامل مع المصطلحات المتخصصة، فإنها تعالج المستندات بسرعة أكبر وبدقة أكبر. على سبيل المثال، تستخدم برامج الترميز الخاصة بنطاق KL3M عددًا أقل من الرموز بنسبة 9-17٪ مقارنة بـ GPT-4o و Llama3 للمستندات الخاصة بالمجال، حتى مع حجم المفردات الأصغر.
يكون التأثير أكثر وضوحًا مع المصطلحات المتخصصة للغاية. وفي السياقات القانونية، يقلل الرمز المميز الخاص بـ KL3M من استخدام الرمز المميز بنسبة تصل إلى 83٪، بينما تشهد الشروط المالية انخفاضًا بنسبة 39٪. خذ «EBITDA» كمثال: يتعامل برنامج الترميز الخاص بـ KL3M مع الرمز المميز الفردي، بينما تتطلب الأنظمة الأخرى 3-5 رموز. وبالمثل، فإن الاستشهادات القانونية المعقدة مثل «42 U.S.C. § 1983" تستخدم 5 رموز في نظام KL3M ولكن 9-10 في أنظمة أخرى.
خذ بعين الاعتبار مستندًا قانونيًا مكون من 100,000 حرف: يقوم نموذج KL3M المُحاط بمعالجته باستخدام حوالي 24,170 رمزًا، مقارنة بـ 26,360 رمزًا مميزًا مع GPT-4o. تسمح هذه الكفاءة للمؤسسات بالتعامل مع المزيد من المحتوى في نفس نافذة السياق، مما يقلل التكاليف الحسابية ويقلل من نفقات API.
تتفوق الرموز المميزة على مستوى الأحرف، وهي طريقة أخرى خاصة بالمجال، في مهام مثل تصحيح أخطاء النص. على عكس رموز BPE القياسية، التي غالبًا ما تسيء تفسير الأخطاء أو تجزئتها، تحافظ رموز الأحرف على حدود رمزية متسقة حتى في حالة وجود أخطاء. هذه الدقة لا تقدر بثمن في مجالات مثل الوثائق القانونية أو المالية، حيث تكون الدقة والتنسيق أمرًا بالغ الأهمية.
تمتد الفوائد عبر خطوط أنابيب NLP بأكملها. مع وجود عدد أقل من الرموز المميزة التي تمثل نفس المعلومات، يتم توسيع نوافذ السياق، مما يتيح تحليلًا أكثر شمولاً للمستندات المعقدة. كما يتحسن التفكير عبر المستندات، حيث يمكن للأنظمة معالجة المصطلحات المتخصصة بشكل أكثر فعالية.
تعمل الأنظمة الأساسية مثل prompts.ai على تسهيل دمج المفردات الخاصة بالمجال في عمليات سير العمل. بالنسبة للمؤسسات التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها، فإن هذا يعني التعاون في الوقت الفعلي، والتتبع الآلي للرموز، ونموذج تسعير الدفع أولاً بأول.
تقدم Prompts.ai أدوات إعداد التقارير الآلية التي تتعقب كفاءة الترميز في الوقت الفعلي. يسمح هذا للمؤسسات بمراقبة كيفية أداء المفردات الخاصة بالمجال عبر نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة وتحسين استراتيجيات الاستخراج الخاصة بها حسب الحاجة. يضمن إعداد الدفع أولاً بأول أن تدفع الشركات فقط مقابل الرموز التي تستخدمها، مما يجعل تجربة الأساليب المختلفة فعالة من حيث التكلفة.
يعد التكامل مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) سلسًا من خلال عمليات سير العمل القابلة للتشغيل المتبادل في prompts.ai. يمكن للفرق اختبار مفرداتها المستخرجة عبر نماذج متعددة دون الحاجة إلى تبديل الأنظمة الأساسية أو إعادة بناء عمليات التكامل. تدعم المنصة أيضًا أنظمة الاسترجاع المتقدمة من خلال قاعدة بيانات المتجهات الخاصة بها لتطبيقات RAG (الجيل المعزز للاسترجاع). من خلال تضمين المصطلحات الخاصة بالمجال بشكل فعال، فإنه يحسن دقة الاستجابات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي في السياقات المتخصصة - وهي ميزة كبيرة لصناعات مثل البحث القانوني أو التحليل المالي أو التوثيق الفني.
لتعظيم فوائد استخراج المفردات الخاصة بالمجال، يجب على المؤسسات التركيز على التكامل السليم لسير العمل، مع التركيز على إدارة البيانات والامتثال والمساءلة.
ابدأ بتحديد حالات الاستخدام الواضحة ومؤشرات الأداء الرئيسية القابلة للقياس. على سبيل المثال، تعد الفرق القانونية التي تقضي أكثر من 30٪ من وقتها في البحث عن العقود، والتي غالبًا ما تتم محاسبتها من 300 دولار إلى 500 دولار في الساعة، مرشحة رئيسية للتحسين. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل العقود في ثوانٍ ومعالجة آلاف المستندات دون التعب أو التأخير المرتبط بالمراجعة اليدوية. وبالنظر إلى أن الإدارة السيئة للعقود يمكن أن تكلف ما يصل إلى 9٪ من الإيرادات السنوية، فإن الاستخراج القائم على الذكاء الاصطناعي يصبح استثمارًا استراتيجيًا وليس مجرد ترقية تقنية.
بالنسبة للتطبيقات عالية المخاطر، يعد التحقق من صحة الإنسان في الحلقة أمرًا ضروريًا. قم ببناء عمليات سير العمل التي تسمح للخبراء بمراجعة المفردات المستخرجة والتحقق من صحتها قبل نشرها. وهذا يضمن الدقة مع الاستمرار في الاستفادة من سرعة الأتمتة وكفاءتها.
التدريب وإدارة التغيير مهمان بنفس القدر. توفير التدريب العملي والموارد لمساعدة الفرق على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بفعالية. اختر الحلول التي تتوافق مع الأهداف التنظيمية وتتكامل بسلاسة مع الأنظمة الحالية.
راقب تكاليف الترميز، خاصة إذا كنت تعمل مع العديد من موفري الذكاء الاصطناعي. في حين أن المفردات الخاصة بالمجال تحقق مكاسب طويلة الأجل في الكفاءة، فإن المراقبة المستمرة ضرورية لتحسين الإنفاق. يمكن أن تساعد المنصات التي تتعقب استخدام الرمز المميز في تحديد الأماكن التي يوفر فيها استخراج المفردات أكبر قيمة.
أخيرًا، اعتمد عملية تحسين تكرارية تمزج الأتمتة مع الخبرة البشرية. ابدأ بالاستخراج الآلي الأساسي، ثم قم بتحسين النتائج باستخدام التغذية الراجعة البشرية. من خلال تنظيم البيانات المستخرجة بشكل منهجي باستخدام الحقول المهيكلة والمعرفات وأدوات التحقق، يمكنك إنشاء حلقة ملاحظات تعزز العمليات اليدوية والآلية بمرور الوقت.
عندما يتعلق الأمر بالاختيار بين طرق استخراج المفردات اليدوية والآلية، فإن فهم المقايضات أمر بالغ الأهمية للتوافق مع أهداف مؤسستك. كل نهج له نقاط قوته، ويعتمد الاختيار الصحيح غالبًا على عوامل مثل حالة الاستخدام المحددة والميزانية ومتطلبات الدقة. فيما يلي نظرة فاحصة على النقاط الرئيسية.
يتألق الاستخراج اليدوي عندما تكون الدقة والسياق أمرًا بالغ الأهمية، خاصة بالنسبة لاحتياجات المفردات الخاصة بالمجال. إنه فعال بشكل خاص في تفسير النص المعقد والتنقل بين الواجهات المعقدة. ومع ذلك، تأتي مع جوانب سلبية واضحة: فهي تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب موظفين مهرة وعرضة للخطأ البشري. على سبيل المثال، وثقت الدراسات التناقضات في الأساليب اليدوية بسبب هذه القيود.
من ناحية أخرى، يوفر الاستخراج الآلي السرعة وقابلية التوسع ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة مع تقليل بعض أنواع الأخطاء. مثال رائع هو فلاتيرون هيلث، والتي اعتمدت في البداية على المراجعة اليدوية لإنشاء مجموعات بيانات قيمة وتم بيعها لاحقًا مقابل ما يقرب من 2 مليار دولار. ومع ذلك، فإن الأتمتة ليست خالية من العيوب - تمثل أخطاء ETL ورسم الخرائط 41٪ من التناقضات في الأنظمة الآلية.
تعتمد فعالية الأتمتة أيضًا على نوع البيانات والمجال. على سبيل المثال، في الأبحاث التي أجريت على أدوية COVID-19، أظهرت 69٪ من أدوية المرضى الداخليين اتفاقًا معتدلًا أو أفضل بين الطرق اليدوية والآلية، في حين حققت 33٪ فقط من أدوية العيادات الخارجية دقة مماثلة.
توفر الطرق الهجينة، التي تجمع بين الخبرة اليدوية والأتمتة، حلاً وسطًا واعدًا. من خلال الاستفادة من نقاط القوة في كلا النهجين، حققت الأنظمة الهجينة نتائج مبهرة، مثل درجة F1 التي تقترب من 89٪. يسلط هذا المزيج من البصيرة البشرية وكفاءة الماكينة الضوء على إمكانية التكامل المخطط جيدًا.
لتحديد أفضل طريقة استخراج لاحتياجاتك، ضع في اعتبارك الإرشادات التالية:
أخيرًا، راقب مقاييسك. قم بتتبع الدقة والفعالية من حيث التكلفة بانتظام لضمان أن الطريقة التي اخترتها تلبي التوقعات. على سبيل المثال، أبلغت أكثر من 70٪ من الشركات التي تستخدم تقنيات الترميز عن تحسن الدقة في تصنيف المشاعر. من خلال مراقبة الأداء وتعديل استراتيجيتك حسب الحاجة، يمكنك تحقيق أقصى عائد على استثمارك.
عند الاختيار بين الاستخراج اليدوي والآلي للمفردات، من المهم الموازنة بين عوامل مثل صحة، كفاءة الوقت، و تعقيد النص أنت تعمل مع. تتفوق الأساليب الآلية عندما يتعلق الأمر بالسرعة وقابلية التوسع، مما يجعلها مثالية لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة. ومع ذلك، فإنها غالبًا ما تتطلب بعض التدخل اليدوي لمعالجة الأخطاء أو تنظيف البيانات الصاخبة.
على الجانب الآخر، يعد الاستخراج اليدوي أكثر ملاءمة للتعامل مع النصوص المعقدة أو الدقيقة حيث تكون الدقة هي المفتاح. الجانب السلبي؟ يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً وغير عملي للمشاريع الكبيرة.
في كثير من الحالات، يكون الجمع بين النهجين هو الأفضل. يمكن للأتمتة التعامل مع الرفع الثقيل، بينما يضمن التحسين اليدوي أن الإخراج النهائي يلبي معايير الدقة الخاصة بك.
نهج هجين يدمج الكفاءة وقابلية التوسع من الأتمتة مع البصيرة والدقة التي يمكن أن توفرها المدخلات البشرية فقط. تتفوق الأدوات الآلية في اكتشاف الأنماط بسرعة ومعالجة مجموعات البيانات الضخمة، بينما تضمن الخبرة البشرية أن المفردات المستخرجة تناسب السياق وتلبي الاحتياجات المحددة.
هذا المزيج مفيد بشكل خاص في معالجة المجالات المعقدة أو المتخصصة، حيث يعد فهم الفروق الدقيقة للمصطلحات أمرًا ضروريًا للدقة.
إن دمج استخراج المفردات الخاصة بالمجال في عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي لا يخلو من العقبات. تشمل بعض التحديات الأكثر شيوعًا ما يلي: مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات، خبرة محدودة في المجال، و تكافح من أجل مواءمة المعرفة المتخصصة مع الأنظمة الحالية.
لمواجهة هذه التحديات بفعالية، يمكن للمنظمات اتخاذ عدة خطوات استباقية:
من خلال التخطيط الدقيق واستخدام الأدوات التي تتكيف مع الاحتياجات المتطورة، يمكن للمنظمات جعل العملية أقل صعوبة وتحقيق نتائج أفضل.
