読解について重要なことは何ですか、そしてそれがどのようにあなたを助けることができますか？
NLU でデータを開く: 読解力と人工知能が人間を支援、強化する方法 | 記事
読解力は、書かれた資料を効率的かつ実用的に理解することを可能にするため、個人や企業にとって重要なスキルです。今日の急速に変化するビジネス環境では、入手可能な情報量が増加しているため、書かれた情報を迅速かつ正確に理解する能力がこれまで以上に重要になっています。自然言語処理 (NLP) は、人間のコミュニケーションを模倣して機械が人間の言語を理解して応答できるようにすることで、読解力を支援する人工知能の分野です。
機械学習は、大量の文書内の情報を結び付けて、答えを見つけやすくするためにも使用されます。NLP と機械学習を使用するインテリジェント検索は、企業や個人が大量の文書内で必要な情報を迅速かつ簡単に見つけられるようにする強力なツールです。この記事では、NLP と機械学習を使用した読解力が、文書内の情報を理解し、大量の文書内の情報を結び付けるのにどのように役立つか、またインテリジェント検索を使用して文書内の答えを見つける方法を説明します。
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読解とは何ですか？
解読力、流暢さ、語彙力は読解力とつながりに非常に重要 考え 文内および文間。 最も重要なことは、読解力は次の能力です。 わかる 文章の一節。
理解する（動詞）–何かを完全に理解する
小学校低学年の頃、私たちは読解力の目標は読んでいる文章を完全に理解することであり、それが大人になってから非常に重要になると考えていました。これはまさにその通りです。
今では私たちは年を取り、素晴らしい仕事に就き、快適なオフィスで働き、快適な家で過ごしています。学校で学んだ教訓は、今でも大いに役立っています。つまり、文章を読んで理解することはできますが、多くの場合、大量の文書やデータに圧倒されてしまいます。私の経験では、5 日に 10 ～ XNUMX の論文を読む時間はありますが、それ以上は、もっと時間が取れるまで、または気分が良くなるまで待たなければなりません。
会社が毎週 100 件、1,000 件、または 10,000 件以上の文書を受け取る場合はどうでしょうか。これは人間の作業員にとっては面倒で時間のかかる仕事であり、必然的にエラーが発生しやすくなります。テキスト内の洞察と関係性を発見するより良い方法は何でしょうか。以下の段落で人工知能と機械学習について見てみましょう。
AI ツールはどのようにして文書内のテキストや書かれた言葉を理解し、理解できるのでしょうか?
Comprehend は、機械学習を使用してテキスト内の洞察と関係を見つける自然言語処理 (NLP) サービスです。 機械学習の経験は必要ありません。 非構造化データには潜在的な宝庫があります。 機械学習は、膨大な量のテキスト内で関心のある特定の項目を正確に識別することに優れており、言語に隠された感情をほぼ無限の規模で学習できます。
Comprehend は機械学習を使用して、非構造化データの洞察と関係を明らかにします。 サービスはテキストの言語を識別します。 キー フレーズ、場所、人、ブランド、またはイベントを抽出します。 テキストがどの程度肯定的か否定的かを理解します。 トークン化と品詞を使用してテキストを分析し、トピックごとにテキスト ファイルのコレクションを自動的に整理します。 Comprehend の AutoML 機能を使用して、組織のニーズに合わせて独自に調整されたエンティティまたはテキスト分類モデルのカスタム セットを構築することもできます。
構造化されていないテキストから複雑な医療情報を抽出するには、Comprehend Medicaと呼ばれる専用のソリューションを使用できます。lこのサービスは、医師のメモ、臨床試験レポート、患者の健康記録から、病状、投薬、投薬量、強度、頻度などの医療情報を識別できます。また、Comprehend Medical Solution は、抽出された投薬と検査、治療、および手順の情報との関係を識別し、より簡単な分析を実現します。たとえば、このサービスは、構造化されていない臨床メモから、特定の投薬に関連する特定の投薬量、強度、および頻度を決定します。
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メリット、利点、付加価値
あなたのテキストからより良い答えを得る–すべての情報源。
Comprehendは、クライアントサポートインシデント、以前またはアーカイブされたケース、詳細な専門記事、フィード、ニュース記事、ドキュメント、およびその他のソースからのテキストの意味と関係を発見できます。 たとえば、最も頻繁に言及される機能を特定できます。
トピックごとにドキュメントを整理する
Comprehend ソリューションは、ドキュメントやその他のテキスト ファイルのコレクションを分析し、関連する用語やトピックごとに自動的に整理できます。その後、問題を使用して、顧客にパーソナライズされたコンテンツを提供したり、より充実した検索やナビゲーションを提供したりできます。たとえば、法律や医療に関する記事の膨大なコレクションがあるとします。その場合、それらを主題別に自動的にグループ化して、従業員が以前に読んだ内容に基づいてサイトが新しい記事を提案できるようにすることができます。
データでモデルをトレーニングする
Comprehend を簡単に拡張して、ポリシー番号や部品コードなどの特定の用語を識別できます。また、リクエストやケースによるカスタマー サポートの問い合わせなど、ビジネスに適した方法でドキュメントやメッセージを分類するように Comprehend を開発することもできます。このカスタマイズを追加するのに、機械学習の専門知識は必要ありません。ラベルとそれぞれに小さな例のセットを用意すれば、あとは Comprehend が処理します。
一般的および業界固有のテキストのサポート
Comprehend は、最先端の機械学習モデルを利用して、ソーシャル メディアの投稿、電子メール、Web ページなどの構造化されていないテキストから洞察を発見できます。 また、Comprehend Medical は、投薬や病状などの医療情報を識別し、相互の関係 (投薬量や強度など) を判断します。 たとえば、Comprehend Medical は「メチシリン耐性黄色ブドウ球菌」を抽出し、「MRSA」と入力されることがよくあります。 抽出された用語を意味のあるものにするために、患者の検査結果が陽性か陰性かなどのコンテキストを提供します。
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ユーザーストーリー
微調整された正確な検索
Comprehend は、検索エンジンがキーフレーズ、エンティティ、感情をインデックスできるようにすることで、より優れた検索エクスペリエンスを提供します。これにより、主要なキーワードではなく、記事のコンテキストに検索を集中させることができます。
知識管理と発見
Comprehend を使用して、ドキュメントをトピック別に整理および分類して見つけやすくし、同じ問題に関連する他の記事を推奨することで、読者向けのコンテンツの推奨事項をパーソナライズできます。
医療コホート分析を実行する
腫瘍学では、臨床試験に患者を募集するために適切な選択基準を迅速に見つけ出す必要があります。Comprehend Medical は、非構造化テキストに含まれる複雑な医療情報を理解して識別し、インデックス作成と検索を容易にします。これらの洞察を使用して、手動の選択プロセスにかかる時間とコストのほんの一部で、適切な臨床試験に患者を識別して募集できます。
「ニッチ市場の法律事務所向けのインテリジェントな文書処理」
グローバルな顧客サクセスストーリー
LexisNexis Legal & Professional は、法律およびビジネスの専門家向けのコンテンツおよびテクノロジー ソリューションを提供する世界的なプロバイダーです。175 か国以上の顧客にサービスを提供しており、2 億を超える検索可能なアーカイブを提供しています。
「当社は、法律の専門家に洞察力に富んだ調査と分析を提供し、情報に基づいた意思決定を支援しています。そのため、当社は常に、法律文書から洞察を得るためのよりよい方法を模索しています。Comprehend の自動機械学習 (ML) のおかげで、ML に関連する複雑さに煩わされることなく、正確なカスタム エンティティ認識モデルを構築できるようになりました。裁判官や弁護士など、当社が最も重視するエンティティは、200 億件を超える文書から 92% を超える精度で迅速に識別できます。」
リック・マクファーランド、チーフデータオフィサー– LexisNexis
インテリジェント検索は、洞察を発見し、意思決定を促進するのに役立ちます。 非構造化ドキュメント データ セットに隠された情報を発見します。
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ルチャ・チャルネッカ
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