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
语音识别技术正在取得哪些进展?
开发人员使用评估准确性和效率的各种度量和方法来测量语音识别系统的性能。最常见的度量之一是单词错误率 (WER),它计算与参考转录相比错误识别的单词的百分比。通过计算将识别的语音转换为正确的转录所需的替换、插入和删除的数量来确定WER。例如,
Read Now
基于内容的过滤在推荐系统中是如何工作的?
推荐系统中的隐式反馈是指从不涉及显式评级或评论的用户交互中收集的数据。这种类型的反馈是从诸如点击、查看、购买、在网页上花费的时间以及间接指示用户偏好的其他动作之类的行为推断出来的。例如,如果用户频繁地观看特定类型的电影或花费长时间阅读特定文
Read Now
哪些保护措施对于基于大语言模型的医疗应用是至关重要的?
为了确保LLM遵守GDPR等数据隐私法,可以设计护栏来实施一些关键措施。首先,可以将llm配置为尊重用户同意,确保仅在用户提供明确同意的情况下才处理数据。该模型应能够告知用户有关数据收集和使用实践的信息,并提供GDPR要求的数据访问或删除选
Read Now