自然语言处理如何用于风险管理?

自然语言处理如何用于风险管理?

NLP通过从非结构化文本中提取实体,关系和事实并将其映射到结构化表示上来与知识图进行交互。知识图将信息表示为节点 (实体) 和边 (关系),使系统能够更有效地推理数据。诸如命名实体识别 (NER) 的NLP技术识别实体 (例如,“barackobama” 、 “Hawaii”),而关系提取确定这些实体如何连接 (例如,“born in”)。例如,句子 “巴拉克·奥巴马出生在夏威夷” 将把 “巴拉克·奥巴马” 映射为人节点,把 “夏威夷” 映射为位置节点,把 “出生在” 映射为连接边。

NLP还通过解释自然语言问题来支持查询知识图。例如,像 “巴拉克·奥巴马出生在哪里?” 这样的用户查询被转换为结构化查询,该结构化查询检索相关的图节点和边以提供准确的答案。知识图谱和NLP通常在诸如语义搜索,推荐系统和特定于领域的见解之类的应用中一起使用。spaCy、Stanford CoreNLP和OpenAI的模型等工具与Neo4j或RDF框架等图形数据库集成在一起,可以实现非结构化文本和结构化图形表示之间的无缝交互。通过弥合自由文本和结构化数据之间的差距,NLP增强了知识图谱在人工智能应用中的效用。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
n-grams在信息检索(IR)中是如何工作的?
术语频率 (TF) 是信息检索 (IR) 中用于确定术语在文档中出现的频率的度量。假设一个词在文档中出现的次数越多,该文档可能与该词的相关性就越大。TF被计算为术语在文档中出现的次数与该文档中的术语总数的比率。 例如,在具有100个单词的
Read Now
在搜索中,召回率和准确率的角色是什么?
“召回率和精确率是评估搜索算法性能的两个重要指标。召回率衡量系统寻找数据集中所有相关文档的能力,而精确率则评估系统返回结果的准确性。本质上,这两个指标有助于平衡在尽可能多地找到相关信息与确保检索的信息确实有用之间的权衡。 召回率通过将检索
Read Now
医学成像中的计算机视觉存在哪些问题?
光学字符识别 (OCR) 软件在自动从扫描的文档,图像和pdf中提取文本方面至关重要。一些最著名的OCR软件包括Tesseract,这是最受欢迎的开源OCR引擎之一。Tesseract支持多种语言,并且高度可定制,使其适用于各种OCR任务,
Read Now