Введение
Рынок подержанных автомобилей процветает, привлекая как покупателей, так и продавцов. По мере роста спроса решающее значение приобретает эффективное извлечение ключевой информации из объявлений продавцов. Однако для новичков в машинном обучении погружение в сложные алгоритмы и кодирование может показаться пугающим. Не бойся! В этом руководстве я познакомлю вас с удобным для начинающих решением: Azure Cognitive Service Language Studio. Не требуя кодирования, вы можете легко получить ценную информацию из объявлений о продаже подержанных автомобилей.
Как выглядит объявление о подержанном автомобиле?
Испытайте воплощение элегантности с этим подержанным Mercedes-Benz E-Class. С пробегом всего 40 000 километров этот автомобиль является настоящим шедевром. Его просторный салон, передовые технологии и высокая производительность делают его лучшим выбором для любителей роскошных автомобилей. Это потрясающее предложение, расположенное в Дубае, ОАЭ, стоит всего 55 000 дирхамов ОАЭ. Владейте дорогой в стиле и роскоши — свяжитесь с нами сегодня!
Все наборы данных для построения этой модели вы можете найти в моем github.
Извлечение ключевой информации в Language Studio
Давайте начнем с демистификации мира обработки естественного языка. Azure Cognitive Service Language Studio предлагает мощные возможности распознавания сущностей и извлечения ключевых фраз. Это означает, что он может легко идентифицировать важные детали, такие как марка автомобиля, модель, пробег, местоположение и цена, из объявлений продавца, что упрощает процесс извлечения.
Начало работы: настройка Language Studio
Прежде всего, мы проведем вас через процесс настройки. Для доступа к Language Studio вам потребуется учетная запись Azure. Не волнуйся; мы предоставим пошаговые инструкции по созданию вашей учетной записи и настройке ресурса Language Studio. После настройки вы будете готовы начать свое путешествие по извлечению ключевой информации!
Шаг 1. Загрузка данных в контейнерное хранилище
Мы начнем с загрузки данных из объявлений о продаже подержанных автомобилей в контейнерное хранилище Azure. Это служит нашим набором данных для обучения и маркировки в Language Studio.
Шаг 2. Маркировка данных в Language Studio
Имея данные, мы будем использовать интуитивно понятный интерфейс Language Studio, чтобы обозначить важные детали, такие как марка автомобиля, модель, пробег, местоположение и цена. Этот процесс обучает модель точному распознаванию и извлечению этих ключевых элементов.
Добавьте 3 объекта, которые я хочу идентифицировать: цена, товар для продажи и местоположение.
Затем пометьте объекты в каждом входном файле.
Шаг 3. Обучение модели
Как только данные будут помечены, мы приступим к обучению языковой модели. Мощные возможности Language Studio учится на размеченных данных, чтобы научиться извлекать нужную информацию.
Шаг 4. Проверка производительности модели
Обучив модель, мы оценим ее производительность, используя методы проверки. Обеспечение высокого уровня точности имеет решающее значение для извлечения достоверной информации из объявлений продавцов.
Вы можете найти мою статью об объяснении различных показателей оценки:
Шаг 5. Развертывание модели
После подтверждения точности модели мы развернем ее, чтобы сделать ее доступной для запросов на извлечение.
Шаг 6. Отправка запросов на получение информации
Теперь начинается захватывающая часть! Мы покажем вам, как отправлять запросы на извлечение в развернутую модель, предоставляя в качестве входных данных объявления о продаже подержанных автомобилей. После этого модель начнет творить чудеса и автоматически извлечет всю ключевую информацию.
Шаг 7. Получение результатов
Наконец, мы получим извлеченную информацию в качестве вывода модели. Убедитесь в мощи Azure Cognitive Service Language Studio, которая с легкостью предоставляет ценную информацию из объявлений о продаже подержанных автомобилей.
Заключение
Поздравляем! Теперь вы успешно извлекли ключевую информацию из объявлений о продаже подержанных автомобилей с помощью Azure Cognitive Service Language Studio. Благодаря удобному интерфейсу и мощным возможностям вы можете эффективно маркировать, обучать, развертывать и извлекать информацию без каких-либо знаний в области программирования. Окунитесь в мир легкого извлечения данных и интеллектуального принятия решений, что позволит вам преуспеть на динамичном рынке подержанных автомобилей. Удачного анализа!
