Se centra en los dominios de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático (ML). Utiliza una variedad de algoritmos y técnicas de preprocesamiento de datos para identificar el significado de un texto.
Mole guru es capaz de crear modelos predictivos y realizar algoritmos de aprendizaje profundo. Esto le permite mejorar la precisión y flexibilidad de sus modelos de clasificación.
Al contar con términos previamente sugeridos, la persona que clasifica los audita y puede seleccionar términos propuestos.
Los términos sugeridos por el Index-Copilot son consistentes. Algunos bien específicos y otros más generales. Se aprovecha entonces más asertivamente la diversidad de términos del vocabulario disponible.
Las personas aceptan o rechazan los términos sugeridos, lo que da un feedback al sistema para mejorar propuestas futuras.
Nuestro Index-Copilot articula componentes y procesos para el etiquetado automatizado de textos. Es un flujo de trabajo que logra resultados eficientes a través de ciclos de gestión adaptables, acotados y rápidos.
El primer paso es conformar un conjunto base de documentos etiquetados para el entrenamiento rápido y eficiente del modelo. Disponemos de diferentes módulos de análisis que permiten experimentar y seleccionar el esquema de extracción de términos y entidades que mejor se adapte a la colección de documentos y al campo del conocimiento del proyecto.
El siguiente paso es optimizar el nivel de asertividad de las anotaciones mejorando las posibilidades de diferenciación e identificación de las etiquetas utilizadas. Utilizamos bases terminológicas enfocadas en cada dominio y campo del conocimiento. Con un modelado semántico, potenciamos su vocabulario de términos.
El último paso organiza y ubica cada documento en zonas temáticas. Nuestras bases de conocimiento sugieren asociaciones conceptuales y recomiendan etiquetas nuevas.
¡Su Index-Copilot personalizado está listo!
Este es un ejemplo de normativas judiciales argentinas.
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