Какие методы используются для квантификации неструктурированных данных?

Для квантификации неструктурированных данных используются различные методы, многие из которых относятся к области искусственного интеллекта и машинного обучения. sky.pro www.astera.com

Для работы с текстовыми данными применяют, например:

• Токенизацию и лемматизацию. sky.pro Текст разбивают на значимые единицы и приводят слова к базовой форме. sky.pro
• Named Entity Recognition (NER). sky.pro Выделяют имена, организации, даты и другие сущности. sky.pro
• Sentiment Analysis. sky.pro Определяют эмоциональную окраску текста. sky.pro
• Topic Modeling. sky.pro Автоматически выделяют темы и кластеризуют документы. sky.pro
• Transformers и BERT-подобные модели. sky.pro Используются для глубинного понимания контекста. sky.pro

Для обработки изображений и видео применяют, в частности:

• Convolutional Neural Networks (CNN). sky.pro Распознают объекты и классифицируют изображения. sky.pro
• Object Detection. sky.pro Локализуют и идентифицируют объекты на изображении. sky.pro
• Semantic Segmentation. sky.pro Разбивают изображение на смысловые области. sky.pro
• Video Analytics. sky.pro Анализируют последовательности кадров для выявления действий и событий. sky.pro
• Optical Character Recognition (OCR). sky.pro Извлекают текст из изображений. sky.pro

Для обработки аудиоданных используют, в частности:

• Automatic Speech Recognition (ASR). sky.pro Преобразуют речь в текст. sky.pro
• Speaker Diarization. sky.pro Определяют, кто говорит. sky.pro