1. 재정보험: 보험서, 클레임 신청서, 의료증명서, 계약심사를 자동으로 작성할 수 있습니다.
2. 대건강: 홍보 발표 자료, 질병 처방 심사, 의학 논문, 의약품 설명서 핵심 정보 추출.
소매: 제품 설명 비교, 제품 포장 오류 수정; 운송 서류의 정보 추출.
4. 제조: 송장, 구매 및 판매 주문, 운송 물류 주문 및 계약 검토
핵심 기술:
벡터 공간 모델을 사용하여 텍스트를 설명합니다. 구조화되지 않은 텍스트를 구조화된 텍스트로 변환합니다.
어빈도 통계와 분사 알고리즘을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 이 두 가지 방법으로 얻은 고유 벡터의 차원이 모두 크며 사후 벡터 처리 비용도 매우 높기 때문에 사후 분류 및 클러스터링에는 좋지 않습니다.
주된 방법은 텍스트를 특징어로 표현하는 것입니다. 특징어는 텍스트의 내용을 인식하고, 다른 텍스트를 구분할 수 있으며, 너무 많지 않고, 쉽게 구현할 수 있어야 합니다.
특징어가 선택된 경우 서로 다른 영향을 나타내는 적절한 가중치를 가지려면 정렬하는 것이 가장 좋습니다.