手机搭建网站软件下载,西安网站制作顶,宣传广告设计图片,铜陵网站建设价格在本文中#xff0c;为了实现高效的信息抽取#xff0c;我们采用了一个自主研发的多模态AI的大模型NLP平台。 这个平台的使用过程分为以下几个步骤#xff1a; 数据收集#xff1a;我们收集了与项目相关的100条数据样本#xff0c;这些样本涵盖了各种商品描述#xff0c…在本文中为了实现高效的信息抽取我们采用了一个自主研发的多模态AI的大模型NLP平台。 这个平台的使用过程分为以下几个步骤 数据收集我们收集了与项目相关的100条数据样本这些样本涵盖了各种商品描述以便更好地捕捉到项目所需的各种情况。数据清洗我们对收集到的数据进行了预处理包括去除无关信息、纠正拼写错误、标准化术语等以确保数据质量。样本标注通过该平台的在线标注工具我们对数据进行了标注。标注过程中我们确保所有标注者遵循相同的标准以保证标注的一致性。经过多轮标注和校对我们得到了高质量的标注数据。样本训练根据标注的数据我们提取了文本特征如词性标注、命名实体识别NER、依存句法分析等。我们使用这些标注好的数据样本训练了模型并通过调整模型参数来优化性能。模型评估我们选择了精确度Precision、召回率Recall和F1分数等评估指标来衡量模型的性能。我们使用交叉验证等方法来确保模型的泛化能力避免过拟合。根据评估结果我们对模型进行了多次迭代以达到最佳性能。结果预测将训练好的模型部署到生产环境中以便对新的文本数据进行信息抽取。模型接收新的文本输入自动执行信息抽取任务输出结构化的结果。 通过上述过程我们成功地应用了NLP平台实现了商品描述文本中关键信息的提取。这一技术的应用不仅提高了库存管理的效率还为市场营销策略的制定提供了有力支持使零售企业能够更好地满足消费者需求提高市场竞争力。 伪代码示例 import requests # 设置API端点和访问密钥 api_endpoint  https://nlp.stonedt.com/api/extract secret_id  your_secret_id secret_key  your_secret_key # 准备要抽取的商品描述文本 text_to_extract  一款蓝色运动鞋适用于室内室外场地净含量500毫升售价9.99美元。 # 设置请求参数 params  {text: text_to_extract,sch: 日常食品、日用品等商品如沃尔玛、家乐福等,modelID: 123456  # 假设的模型ID } # 设置请求头 headers  {Authorization: fBearer {secret_id}:{secret_key} } # 发送请求到NLP平台进行信息抽取 response  requests.post(api_endpoint, jsonparams, headersheaders) # 解析抽取结果 if response.status_code  200:extraction_result  response.json()print(抽取结果, extraction_result) else:print(请求失败状态码, response.status_code)数据库表设计 CREATE TABLE product_info (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,product_name VARCHAR(255) NOT NULL,product_description TEXT NOT NULL,created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,FOREIGN KEY (id) REFERENCES extracted_data(id) ) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4; CREATE TABLE extracted_data (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,param_name VARCHAR(255) NOT NULL,param_value VARCHAR(255) NOT NULL,entity_name VARCHAR(255) NOT NULL,relationship_type VARCHAR(255) NOT NULL,created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,product_info_id INT,FOREIGN KEY (product_info_id) REFERENCES product_info(id) ) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;在本项目中我们需要存储从接口返回的数据。为了实现这一目标我们将设计一个关系型数据库的表结构。以下是DDL语句用于创建相关表 以下是每个表字段的注释 1.product_info 表 a.id商品信息的唯一标识符主键。 b.product_name商品名称。 c.product_description商品描述文本。 d.created_at商品信息创建时间。 e.updated_at商品信息更新时间。每当有数据更新时此字段会自动更新。 2.extracted_data 表 a.id抽取数据的唯一标识符主键。 b.param_name抽取的参数名称。 c.param_value参数值。 d.entity_name实体名称。 e.relationship_type实体之间的关系类型。 f.created_at抽取数据创建时间。 g.updated_at抽取数据更新时间。每当有数据更新时此字段会自动更新。 h.product_info_id外键引用 product_info 表的 id 字段表示此抽取数据所属的商品信息。 通过这两个表我们可以存储从接口返回的数据包括商品名称、描述、抽取的参数、实体及其关系等。这将有助于我们进一步分析和处理数据以提高库存管理和市场营销策略的精确度。 该信息抽取技术成果显著通过信息抽取技术的实施我们成功提升了数据处理的自动化程度。在项目初期数据处理依赖大量的人工操作成本高昂且效率受限。而如今自动化技术的应用大幅降低了人工成本提高了数据处理速度和准确性。 开源项目(可本地化部署永久免费 思通数科的多模态AI能力引擎平台是一个企业级解决方案它结合了自然语言处理、图像识别和语音识别技术帮助客户自动化处理和分析文本、音视频和图像数据。该平台支持本地化部署提供自动结构化数据、文档比对、内容审核等功能旨在提高效率、降低成本并支持企业构建详细的内容画像。用户可以通过在线接口体验产品或通过提供的教程视频和文档进行本地部署。 思通数科多模态AI能力引擎平台https://nlp.stonedt.com