


Strategi dan kaedah untuk mengelompokkan dokumen insurans menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi
Penterjemah |. Li Rui
Penilai |. penaakulan.
Dokumen dan Polisi Insurans: Kes Penggunaan Kompleks
Adalah diketahui bahawa sehingga 87% projek sains data gagal beralih daripada bukti konsep kepada pengeluaran ; semula jadi dalam projek pemprosesan Bahasa (NLP) tidak terkecuali. Mereka mesti mengatasi beberapa kesukaran yang tidak dapat dielakkan berkaitan dengan ruang ini dan selok-beloknya.
Kesukaran utama datang daripada:
Susun atur kompleks dokumen berkaitan insurans.- Kekurangan korpus besar dengan anotasi yang berkaitan.
- Kerumitan reka letak sangat hebat sehingga konsep bahasa yang sama boleh mengubah makna dan nilainya secara drastik bergantung pada tempat ia diletakkan dalam dokumen.
Lihat contoh mudah di bawah: Jika anda cuba membina enjin untuk mengenal pasti sama ada liputan "keganasan" terdapat dalam polisi, anda perlu menetapkan nilai yang berbeza tanpa mengira di mana ia diletakkan:
(1) Hadkan bahagian kecil halaman pengisytiharan.
(2) Bahagian "Pengecualian" polisi.
(3) Tambahkan satu atau lebih pengesahan insurans.
(4) Tambahkan sokongan khusus pada liputan.
Kekurangan dokumen insurans beranotasi berkualiti tinggi dan bersaiz sesuai secara langsung berkaitan dengan kesukaran yang wujud untuk menganotasi dokumen kompleks tersebut dan jumlah usaha yang diperlukan untuk menganotasi puluhan ribu polisi.
Dan ini hanyalah puncak gunung ais. Di samping itu, keperluan untuk menormalkan konsep insurans juga mesti dipertimbangkan.
Penormalan bahasa: kuasa yang tidak kelihatan tetapi berkuasa dalam bahasa insurans
Apabila berurusan dengan pangkalan data, penormalan konsep ialah proses yang difahami dengan baik. Oleh kerana ia adalah kunci untuk menggunakan penaakulan dan meningkatkan kelajuan proses anotasi, ia juga penting untuk NLP dalam bidang insurans.
Konsep penormalan bermaksud mengumpulkan elemen di bawah bahasa tag yang sama, yang mungkin kelihatan sangat berbeza. Walaupun terdapat banyak contoh, yang paling penting datang daripada polisi insurans yang melindungi bencana alam.
Dalam kes ini, sub-had yang berbeza akan digunakan untuk zon banjir yang berbeza. Kawasan yang paling berisiko banjir sering dirujuk sebagai "zon banjir berisiko tinggi". Konsep ini boleh dinyatakan sebagai:
(1) Kawasan banjir Tahap 1
(2) Kawasan berisiko banjir (SFHA)
(3) Kawasan banjir A
Tunggu
Pada hakikatnya, mana-mana perlindungan insurans boleh mempunyai banyak istilah yang boleh dikumpulkan bersama, dan bergantung pada kawasan geografi tertentu dan risiko yang wujud, perlindungan bencana alam yang paling penting walaupun mempunyai dua Perbezaan antara peringkat atau peringkat (I, II dan III).
Darabkan itu dengan semua elemen yang mungkin boleh anda temui dan bilangan varian boleh menjadi sangat besar dengan cepat. Ini menyebabkan kedua-dua anotor pembelajaran mesin dan enjin pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) tersekat apabila cuba mendapatkan, membuat kesimpulan atau melabelkan maklumat yang betul.
Jenis pengelompokan bahasa baharu: pendekatan hibrid
Cara yang lebih baik untuk menyelesaikan tugas pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang kompleks adalah berdasarkan teknik hibrid (pembelajaran mesin/simbolik) yang menggunakan pembelajaran mesin pengelompokan bahasa mikro berasaskan meningkatkan hasil dan kitaran hayat aliran kerja insurans, yang kemudiannya diwarisi oleh enjin simbolik.
Walaupun pengelompokan teks tradisional digunakan dalam kaedah pembelajaran tanpa pengawasan untuk membuat kesimpulan pola semantik dan mengumpulkan dokumen dengan topik yang serupa, ayat dengan makna yang serupa, dsb., kaedah hibrid agak berbeza . Kelompok mikrolinguistik dicipta pada tahap berbutir menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang dilatih pada data berlabel menggunakan nilai ternormal yang dipratentukan. Setelah gugusan mikrolinguistik disimpulkan, ia boleh digunakan dalam aktiviti pembelajaran mesin selanjutnya atau dalam talian paip hibrid didorong logik inferens berdasarkan lapisan simbolik.
Ini selaras dengan peraturan emas tradisional pengaturcaraan: "pecahkan masalah." Langkah pertama dalam menyelesaikan kes penggunaan yang kompleks (seperti kebanyakan kes penggunaan dalam ruang insurans) ialah memecahkannya kepada bahagian yang lebih kecil dan lebih sedap.
Apakah tugas yang boleh dicapai oleh pengelompokan bahasa campuran, dan sejauh manakah ia boleh berskala?
Enjin simbolik sering dilabelkan sebagai sangat tepat tetapi tidak berskala kerana ia tidak mempunyai fleksibiliti pembelajaran mesin apabila berhadapan dengan situasi yang tidak dilihat semasa latihan.
Walau bagaimanapun, pengelompokan bahasa jenis ini menyelesaikan masalah ini dengan memanfaatkan pembelajaran mesin untuk mengenal pasti konsep yang kemudiannya dihantar kepada logik yang kompleks dan tepat bagi enjin simbolik seterusnya dalam perancangan.
Kemungkinan tidak berkesudahan: sebagai contoh, langkah simbolik boleh mengubah nilai intrinsik pengecaman pembelajaran mesin berdasarkan segmen dokumen yang dimiliki oleh konsep tersebut.
Berikut ialah contoh penggunaan proses tatatanda "segmentasi" (memisahkan teks kepada kawasan yang berkaitan) untuk melihat cara menggunakan label yang diluluskan oleh modul pembelajaran mesin.
Bayangkan bahawa model perlu memahami sama ada perlindungan tertentu dikecualikan daripada polisi 100 halaman.
Enjin pembelajaran mesin mula-mula akan mengumpulkan semua kemungkinan variasi liputan "Seni":
- "Seni Halus"
- " "Kerja Seni"
- "Item Artistik"
- "Perhiasan"
- dan sebagainya.
Susulan ini, bahagian simbol saluran paip akan menyemak sama ada bahagian "Pengecualian" menyebut teg "Seni" untuk mengetahui sama ada insurans dikecualikan daripada polisi atau jika ia dilindungi ( seperti sebahagian daripada senarai sub-had).
Terima kasih kepada ini, anotor pembelajaran mesin tidak perlu risau tentang memberikan label berbeza kepada semua varian Seni berdasarkan kedudukan mereka dalam dasar: mereka hanya perlu menganotasi varian mereka Nilai ternormal untuk "Seni", yang akan bertindak sebagai gugusan bahasa mikro.
Satu lagi contoh berguna tugas kompleks ialah pengagregatan data. Jika enjin hibrid direka bentuk untuk mengekstrak sub-sekatan liputan tertentu, serta isu penormalan liputan, terdapat lapisan kerumitan tambahan untuk ditangani: susunan item bahasa untuk pengagregatan.
Pertimbangkan bahawa tugas di tangan adalah untuk mengeluarkan bukan sahaja sub-had liputan tertentu, tetapi juga kelayakannya (setiap acara, pengagregatan, dll.). Tiga item boleh disusun dalam beberapa pesanan berbeza:
- Seni Halus $100,000 Setiap Item
- Seni Halus Setiap Item $100,000
- Setiap Item $100,000 Seni Halus>Seni Halus $100,000
- Seni Halus $100,000
- Tidak perlu melaksanakan aliran kerja pembelajaran mesin yang berbeza untuk tugas yang kompleks, memerlukan teg yang berbeza untuk dilaksanakan dan diselenggara. Selain itu, melatih semula model pembelajaran mesin tunggal adalah lebih pantas dan menggunakan kurang sumber berbanding melatih semula berbilang model.
- Memandangkan bahagian kompleks logik perniagaan dikendalikan secara simbolik, adalah lebih mudah bagi pencatat data untuk menambahkan anotasi manusia pada saluran paip pembelajaran mesin.
- Atas sebab yang sama yang dinyatakan di atas, lebih mudah bagi penguji untuk memberikan maklum balas terus kepada proses penyeragaman pembelajaran mesin. Selain itu, memandangkan bahagian pembelajaran mesin aliran kerja menormalkan elemen bahasa, pengguna akan mempunyai senarai teg yang lebih kecil untuk dilabelkan dengan dokumen.
- Peraturan simbol tidak perlu dikemas kini dengan kerap: perkara yang kerap dikemas kini ialah bahagian pembelajaran mesin, yang turut mendapat manfaat daripada maklum balas pengguna.
- Pembelajaran mesin dalam projek kompleks dalam bidang insurans mungkin mengalami masalah kerana logik inferens sukar untuk dimampatkan ke dalam tag mudah ini juga menyukarkan kehidupan annotator .
- Penempatan teks dan inferens boleh mengubah makna sebenar konsep dengan bentuk linguistik yang sama secara drastik.
- Dalam aliran kerja pembelajaran mesin tulen, lebih kompleks logiknya, lebih banyak dokumen latihan biasanya diperlukan untuk mencapai ketepatan gred pengeluaran.
- Atas sebab ini, pembelajaran mesin memerlukan beribu-ribu (atau bahkan puluhan ribu) dokumen pra-label untuk membina model yang berkesan.
- Pendekatan hibrid mengurangkan kerumitan: pembelajaran mesin dan anotasi pengguna mencipta kelompok/teg bahasa, dan ini kemudiannya digunakan sebagai titik permulaan atau blok binaan untuk enjin simbolik untuk mencapai matlamatnya.
- Maklum balas pengguna, setelah disahkan, boleh digunakan untuk melatih semula model tanpa mengubah bahagian paling berbutir (yang boleh dikendalikan oleh bahagian simbolik aliran kerja).
Tajuk asal: Polisi Insurans: Pengelompokan Dokumen Melalui NLP Hibrid, pengarang: Stefano Reitano
Atas ialah kandungan terperinci Strategi dan kaedah untuk mengelompokkan dokumen insurans menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Para saintis telah mengkaji secara meluas rangkaian saraf manusia dan mudah (seperti yang ada di C. elegans) untuk memahami fungsi mereka. Walau bagaimanapun, soalan penting timbul: Bagaimana kita menyesuaikan rangkaian saraf kita sendiri untuk berfungsi dengan berkesan bersama -sama dengan novel AI s

Gemini Google Advanced: Tahap Langganan Baru di Horizon Pada masa ini, mengakses Gemini Advanced memerlukan pelan premium AI $ 19.99/bulan. Walau bagaimanapun, laporan Pihak Berkuasa Android menunjukkan perubahan yang akan datang. Kod dalam google terkini p

Walaupun gembar -gembur di sekitar keupayaan AI maju, satu cabaran penting bersembunyi dalam perusahaan AI perusahaan: kesesakan pemprosesan data. Walaupun CEO merayakan kemajuan AI, jurutera bergelut dengan masa pertanyaan yang perlahan, saluran paip yang terlalu banyak, a

Dokumen pengendalian tidak lagi hanya mengenai pembukaan fail dalam projek AI anda, ia mengenai mengubah kekacauan menjadi kejelasan. Dokumen seperti PDF, PowerPoints, dan perkataan banjir aliran kerja kami dalam setiap bentuk dan saiz. Mengambil semula berstruktur

Memanfaatkan kuasa Kit Pembangunan Ejen Google (ADK) untuk membuat ejen pintar dengan keupayaan dunia sebenar! Tutorial ini membimbing anda melalui membina ejen perbualan menggunakan ADK, menyokong pelbagai model bahasa seperti Gemini dan GPT. W

Ringkasan: Model bahasa kecil (SLM) direka untuk kecekapan. Mereka lebih baik daripada model bahasa yang besar (LLM) dalam persekitaran yang kurang sensitif, masa nyata dan privasi. Terbaik untuk tugas-tugas berasaskan fokus, terutamanya di mana kekhususan domain, kawalan, dan tafsiran lebih penting daripada pengetahuan umum atau kreativiti. SLMs bukan pengganti LLM, tetapi mereka sesuai apabila ketepatan, kelajuan dan keberkesanan kos adalah kritikal. Teknologi membantu kita mencapai lebih banyak sumber. Ia sentiasa menjadi promoter, bukan pemandu. Dari era enjin stim ke era gelembung internet, kuasa teknologi terletak pada tahap yang membantu kita menyelesaikan masalah. Kecerdasan Buatan (AI) dan AI Generatif Baru -baru ini tidak terkecuali

Memanfaatkan kekuatan Google Gemini untuk Visi Komputer: Panduan Komprehensif Google Gemini, chatbot AI terkemuka, memanjangkan keupayaannya di luar perbualan untuk merangkumi fungsi penglihatan komputer yang kuat. Panduan ini memperincikan cara menggunakan

Landskap AI pada tahun 2025 adalah elektrik dengan kedatangan Flash Gemini 2.0 Google dan Openai's O4-mini. Model-model canggih ini, yang dilancarkan minggu-minggu, mempunyai ciri-ciri canggih yang setanding dan skor penanda aras yang mengagumkan. Perbandingan mendalam ini


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
