Он включает в себя организацию текста по категориям с использованием тегов и осмысление смысла неструктурированных предложений.
– Анализ меток:
Назовите слова на основе отношений между зависимыми словами. Это визуальное задание фокусируется на терминальных и нетерминальных единицах, относящихся к терминам.
Определите выраженное в тексте мнение или отношение.
– Морфологическая расширение охвата и увеличение продаж с помощью лида сегментация:
Разбивая слова на более мелкие морфемы или единицы, сегментация расширяет свое применение до распознавания речи, поиска данных, машинного перевода и т. д.
– Оценка заметности:
Определите релевантность текста конкретной теме.
– Категоризация текста:
Классифицируйте текст по категориям содержания.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) использует собственную модель Google Transformer NLP на основе архитектуры нейронной сети. Проще говоря, Google не ищет отдельные фразы контента, а вместо этого пытается найти контекст предложений, чтобы определить, лучше ли он, чем результаты, которые уже ранжируются на верхних позициях.
