چرا پروژه های NLP در کسب و کار مشابه تحقیقات نیستند؟

جدول پیوندها

1. چکیده و مقدمه

2. دامنه و وظیفه

   2.1. منابع داده و پیچیدگی

   2.2. تعریف وظیفه

3. کار مرتبط

   3.1. بررسی اجمالی تحقیق متن کاوی و NLP

   3.2. متن کاوی و NLP در استفاده در صنعت

   3.3. متن کاوی و NLP برای تهیه

   3.4. نتیجه گیری از بررسی ادبیات

4. روش پیشنهادی

   4.1. دانش دامنه

   4.2. استخراج محتوا

   4.3. منطقه بندی لات

   4.4. تشخیص آیتم لات

   4.5. تجزیه زیادی

   4.6. تجزیه XML، پیوستن به داده ها، و توسعه شاخص های ریسک

5. آزمایش و نمایش

   5.1. ارزیابی مولفه

   5.2. نمایش سیستم

6. بحث

   6.1. تمرکز “صنعت” پروژه

   6.2. ناهمگونی داده ها، ماهیت چند زبانه و چند وظیفه ای

   6.3. معضل انتخاب های الگوریتمی

   6.4. هزینه داده های آموزشی

7. نتیجه گیری، قدردانی و مراجع

6. بحث

در این بخش، درس‌های آموخته‌شده از پروژه را مورد بحث قرار می‌دهیم که ممکن است به طور بالقوه به تحقیق و عمل آینده کمک کند. این موارد از چندین زاویه پوشش داده خواهد شد: تمرکز متفاوت پروژه صنعتی در مقایسه با تحقیق، پیچیدگی ساخت یک خط لوله NLP کامل برای داده های ناهمگن و پیامد آن بر توسعه، معضل انتخاب بین روش های پیشرفته NLP و روش های کلاسیک قبلی. روش ها و موضوع آموزش داده ها در یک صنعت…