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为行业提取专业术语是提高聊天机器人、报告和内容创作等任务中人工智能性能的关键。 您可以手动（由专家驱动）或通过自动化（基于算法）执行此操作。以下是分解：
外卖：对于注重细节的小型任务，选择手动，针对大规模需求，选择混合模式以实现均衡的方法。集成到工作流程中，例如与诸如此类的平台集成 prompts.ai，可以进一步优化效率和成本。
手动词汇提取需要主题专家仔细识别和验证特定领域的关键术语。这种亲身实践的方法可确保所选术语不仅准确，而且与上下文相关。
专家依靠专业词典、技术文本和行业特定指南等工具来精确定位和完善特定领域的术语。他们根据上下文对每个术语进行评估，运用自己的专业知识来确认其相关性和适当性。术语一旦确定，就会被纳入草案，用精确的术语取代模糊的措辞。该过程还包括全面校对，以解决任何结构不一致之处。与自动化方法不同，这种方法优先考虑人类判断和情境理解，我们将在下一节中对此进行对比。
手动提取可提供一定程度的精度和深度，对小型项目特别有用。它无需大量计算资源即可提供专家驱动的见解。对于较小的任务，这种方法可以经济实惠，因为它避免了对高级自动化工具的需求，而是利用了人类的专业知识。但是，这种方法确实需要权衡利弊，尤其是在速度和可扩展性方面。
手动提取的主要缺点是其耗时性。处理大量文档需要大量的专家，这可能会推高正在进行或大型项目的成本。此外，细致的审查过程意味着手动方法不太适合实时处理或需要快速周转的场景。与自动化解决方案相比，这些限制使得手动提取不太适用于高容量任务。
自动词汇提取彻底改变了组织处理特定领域术语的方式。通过利用计算方法，可以快速识别大量文本库中的关键术语——如果手动完成，这将花费大量的时间和精力。与手动方法不同，自动化系统是按规模构建的，可以以惊人的速度处理大量文档。
现代自动术语提取 (ATE) 系统依赖多种技术，包括 TF-IDF 等统计方法、语言模式识别以及 BERT 和 ELMo 等深度学习模型。这些深度学习模型特别擅长捕捉术语的上下文，这在单词具有多种含义时至关重要。例如，“细胞” 一词在一种情况下可能指生物单位，在另一种情况下指电信组件。
一些系统采用混合方法，将统计过滤、机器学习和上下文嵌入相结合，以提高准确性和效率。
对话式人工智能的最新创新进一步扩展了自动提取的能力。例如， ChatExtract 使用冗余的提示和后续问题来提高准确性。2021 年 12 月，研究人员推出了一种跨语言的自动化方法，用于从源代码中提取特定领域的术语。已测试 GitHub 集合，这种方法的表现明显优于传统的TF-IDF技术，与TF-IDF的0.4212相比，AUC为0.7050。
这些进步证明了自动提取方法如何不断发展，为复杂的挑战提供了切实可行的解决方案。
自动词汇提取的突出优势之一是其扩展能力。手动方法虽然在小规模情景下有效，但需要大量的时间和专业知识。另一方面，自动化系统可以在很短的时间内处理海量文本库。例如， SolveXia由人工智能驱动的数据提取工具管理文档的速度比手动方法快 100 倍，实现了 95% 的字段级准确性，并在短短 6-12 个月内实现了投资回报。
速度和一致性是其他关键优势。ChateXtract等工具已证明材料数据的精度和召回率接近90％，而 ChatGPT-4 在零射击方法中实现了 90.8% 的准确率和 87.7% 的召回率。与手动提取不同，自动化系统对所有文档采用统一的标准，从而消除了可能影响人类工作的疲劳和不一致性。
此外，虽然设置自动化系统需要前期的技术和培训成本，但随着处理文档量的增加，每份文档的成本会大幅下降。对于管理大量技术材料的组织来说，这使得自动化成为一种极具成本效益的选择。
但是，正如下一节所探讨的那样，这些好处并非没有挑战。
尽管有优势，但自动化系统并非没有限制。更重要的挑战之一是情境理解。尽管这些系统擅长识别数据模式，但它们有时缺乏人类专家带来的细致入微的领域知识。这可能会导致技术术语分类错误或分组不正确，尤其是在涉及细微的上下文差异时。
另一个问题出现在训练数据稀缺的利基领域。在有据可查的大型数据集上进行训练时，自动化系统表现最佳。在数据有限的专业领域，准确性可能会受到影响，从而降低结果的可靠性。
创建训练许多自动化系统所需的大型带注释的数据集通常需要大量的预先手动工作。初始工作量可以抵消自动化带来的部分效率提升。
保持质量控制也带来了挑战。在审查过程中，手动提取中的错误通常很容易发现，但是自动化系统可以产生看似准确的结果，但包含细微的错误，需要彻底的验证。此外，许多机器学习模型充当 “黑匣子”，因此很难理解某些术语被选中或拒绝的原因。这种缺乏透明度可能会阻碍微调系统性能或向利益相关者解释结果的努力。
尽管如此，在应对这些挑战方面正在取得进展。例如，ChateXtract使用后续问题来提高事实准确性，将ChatGPT-4的精度从42.7％提高到90.8％。这些进步表明，自动提取方法将继续得到改进，随着时间的推移，可以有效地解决现有的局限性。
选择正确的词汇提取方法在很大程度上取决于项目的特定需求。以下是详细介绍，可帮助指导您的决策过程。
手动和自动提取方法的性能因速度、准确性、成本和可扩展性等因素而异。让我们分解一下：
速度 是最鲜明的对比出现的地方。手动提取以人类的速度运行，而自动化系统则以机器速度运行。例如， Voltus 通过切换到自动提取，将处理时间从 48 小时缩短到仅 1.5 分钟。
准确性 取决于上下文。手动提取在需要细致理解的场景中大放异彩，而自动化系统则擅长在没有疲劳风险的情况下保持大型数据集的一致性。
成本 是另一个关键因素。手动提取的前期成本较低，但由于运营费用增加，随着数量的增加，手动提取变得昂贵。另一方面，自动化系统需要大量的初始投资，但可以将大规模运营的处理成本降低多达80％。研究来自 普华永道 还表明，基于人工智能的提取可以为企业节省30-40％的时间。
可扩展性 进一步凸显了分歧。随着文档量的增长，手动方法难以跟上步伐，而自动化系统则毫不费力地扩展。例如，SolveXIA 的解决方案处理文档的速度比手动方法快 100 倍，提取字段的成功率达到了 95%。
灵活性 是手动方法占据优势的地方。人类更有能力处理需要深入情境理解的复杂非结构化数据。自动化系统在结构良好的数据下表现最佳，但面对非常规格式或细微的解释时可能会步履蹒跚。
手动提取是需要人工专业知识的特殊任务的理想选择。它在培训数据有限的情况下或处理高度非结构化的文档（例如复杂的法律文本或需要文化背景的材料）时非常有效。对于仍在定义标准的小型项目或试点测试，这也是一个不错的选择，因为人工监督可以确保精度。
另一方面，自动提取是处理大规模文档集合的首选。由于企业每天生成超过1490亿太字节的数据，因此手动处理根本不切实际。自动化系统可在庞大的数据集中提供一致的结果，这使得它们对于时间敏感的项目或提取标准明确定义且可重复时不可或缺。Voltus 的示例突显了自动化在快节奏的环境中如何特别有益。
对于许多组织来说，混合方法可以提供两全其美的效果。在这些系统中，自动化处理大部分工作，而人工专家则提供监督和管理边缘案例。
其工作原理如下：自动化工具从大型文本集合中提取关键字和短语，人工审阅者根据预定义的标准完善结果。这减少了人类的认知负担，同时保持了高准确性。例如，一项使用Gemini-Pro的研究发现，混合方法纠正了390篇纯人工处理遗漏的文章中的6篇错误分类的文章（1.53％）。
成功的混合动力系统的秘诀在于迭代改进。从基本的自动提取开始，然后通过整合人工反馈来改善结果。使用结构化数据字段、验证器和标识符系统地组织提取的信息。
在提取方法的基础上，将特定领域的词汇集成到人工智能工作流程中，可以改变游戏规则，从而提高代币化效率和整体系统性能。通过为专业内容量身定制词汇，组织可以简化流程、削减成本并提高成果。
特定领域的词汇提取显著提高了令牌化效率。当人工智能系统能够处理专业术语时，它们处理文档的速度会更快、更准确。例如，与GPT-4o和Llama3相比，即使词汇量较小，KL3M特定域名分词器在特定域名文档中使用的代币也减少了9-17％。
使用高度专业化的术语，其影响更加明显。在法律背景下，KL3M的Case代币生成器可将代币使用量减少多达83％，而财务条款则减少了39％。以 “息税折旧摊销前利润” 为例：KL3M的代币生成器将其视为单一代币，而其他系统则需要3-5个代币。同样，像 “42 U.S.C. § 1983” 这样的复杂法律引文在KL3M的系统中使用了5个代币，但在其他系统中使用9—10个代币。
以一份10万字符的法律文件为例：KL3M的案例模型使用大约24,170个代币对其进行处理，而使用GPT-4o的代币为26,360个代币。这种效率使组织能够在相同的上下文窗口内处理更多内容，从而降低计算成本并减少 API 开支。
字符级分词器是另一种特定领域的方法，在文本错误更正等任务中表现出色。与经常误解或片段错误的标准 BPE 分词器不同，即使存在错误，字符标记器也能保持一致的代币边界。这种精度对于法律或财务文件等领域来说是无价的，在这些领域，准确性和格式至关重要。
好处延伸到整个 NLP 管道。由于代表相同信息的令牌越来越少，上下文窗口就会扩展，从而可以对复杂文档进行更全面的分析。跨文档推理也得到了改进，因为系统可以更有效地处理专业术语。
像 prompts.ai 这样的平台可以更轻松地将特定领域的词汇集成到工作流程中。对于总部位于美国的组织来说，这意味着实时协作、自动代币化跟踪和即用即付定价模式。
Prompts.ai 提供自动报告工具，可以实时跟踪代币化效率。这使组织能够监控其特定领域词汇表在各种 AI 模型中的表现，并根据需要完善提取策略。即用即付的设置可确保公司仅为其使用的代币付费，从而使尝试不同的方法具有成本效益。
通过 prompts.ai 的可互操作工作流程，可以无缝集成大型语言模型 (LLM)。团队可以在多个模型中测试提取的词汇表，而无需切换平台或重建集成。该平台还通过其矢量数据库支持RAG（检索增强生成）应用程序的高级检索系统。通过有效嵌入特定领域的术语，它提高了人工智能在专业背景下生成的响应的准确性，这是法律研究、财务分析或技术文档等行业的主要优势。
为了最大限度地发挥特定领域词汇提取的好处，组织应专注于正确的工作流程集成，强调数据治理、合规性和问责制。
首先定义明确的用例和可衡量的关键绩效指标。例如，花费超过30％的时间搜索合同（通常按每小时300-500美元计费）的法律团队是优化的主要候选人。人工智能系统可以在几秒钟内分析合同，处理数千份文档，而不会出现与人工审查相关的疲劳或延迟。鉴于不良的合同管理可能损失高达年收入的9％，人工智能驱动的开采成为一项战略投资，而不仅仅是技术升级。
对于高风险应用程序，人机在环验证至关重要。构建工作流程，允许专家在部署提取的词汇表之前对其进行审查和验证。这样可以确保准确性，同时仍受益于自动化的速度和效率。
培训和变革管理同样重要。提供实践培训和资源，帮助团队有效使用 AI 工具。选择符合组织目标并与现有系统顺利集成的解决方案。
密切关注代币化成本，尤其是在与多个 AI 提供商合作时。虽然特定领域的词汇可以长期提高效率，但持续监控是优化支出所必需的。跟踪代币使用情况的平台可以帮助确定词汇提取在哪些方面可以带来最大的价值。
最后，采用将自动化与人类专业知识相结合的迭代改进流程。从基本的自动提取开始，然后使用人工反馈完善结果。通过使用结构化字段、标识符和验证器系统地组织提取的数据，您可以创建反馈回路，随着时间的推移增强手动和自动流程。
在手动和自动词汇提取方法之间进行选择时，了解利弊对与组织目标保持一致至关重要。每种方法都有其优势，正确的选择通常取决于您的特定用例、预算和准确性要求等因素。以下是对关键点的仔细介绍。
当精度和上下文至关重要时，手动提取会大放异彩，尤其是对于特定领域的词汇需求。它在解释复杂文本和浏览错综复杂的界面方面特别有效。但是，它有明显的缺点：它非常耗时，需要熟练的人员，并且容易出现人为错误。例如，研究记录了由于这些局限性而导致的手动方法存在差异。
另一方面，自动提取提供了速度和可扩展性，可以快速处理大型数据集，同时最大限度地减少某些类型的错误。一个很好的例子是 Flatiron 健康，它最初依靠人工审查来创建有价值的数据集，后来以近20亿美元的价格出售。但是，自动化并非完美无缺——ETL和映射错误占自动化系统差异的41％。
自动化的有效性还取决于数据和域的类型。例如，在 COVID-19 药物研究中，69% 的住院用药在手动和自动方法之间表现出中等或更好的一致性，而只有 33% 的门诊药物达到了相似的准确性。
混合方法将人工专业知识与自动化相结合，提供了一个有前途的中间立场。通过利用这两种方法的优势，混合动力系统取得了令人印象深刻的成绩，例如F1分数接近89％。这种人类洞察力和机器效率的融合凸显了精心规划的整合潜力。
要确定满足您需求的最佳提取方法，请考虑以下准则：
最后，请留意您的指标。定期跟踪准确性和成本效益，确保您选择的方法符合预期。例如，超过70％的使用代币化技术的企业报告说，情感分类的准确性有所提高。通过监控业绩并根据需要调整策略，您可以最大限度地提高投资回报率。
在手动和自动词汇提取之间进行选择时，重要的是要权衡诸如此类的因素 准确性， 时间效率，以及 文本的复杂性 你正在合作。自动化方法在速度和可扩展性方面表现出色，使其成为处理大型数据集的理想之选。但是，它们通常需要一些手动干预来解决错误或清理噪音数据。
另一方面，手动提取更适合处理复杂或细微差别的文本，其中精度是关键。缺点？这可能很耗时，对于大型项目来说是不切实际的。
在许多情况下，将这两种方法结合起来效果最好。自动化可以处理繁重的工作，而手动调整可确保最终输出符合您的精度标准。
混合方法融合了 效率和可扩展性 实现自动化 洞察力和精度 只有人类的输入才能提供。自动化工具擅长快速发现模式和处理海量数据集，而人类专业知识可确保提取的词汇符合上下文并满足特定需求。
这种组合在处理复杂或专业领域特别有用，在这些领域中，理解术语的细微差别对于准确性至关重要。
将特定领域的词汇提取集成到 AI 工作流程中并非没有障碍。一些最常见的挑战包括 数据隐私问题， 有限的领域专业知识，以及 努力使专业知识与现有系统保持一致。
为了有效应对这些挑战，组织可以采取多种主动措施：
通过仔细规划和使用适应不断变化的需求的工具，组织可以减少流程的艰巨性并取得更好的结果。
