我们最近举办了一场网络研讨会，探讨了 平台 关于平台的 9 个 的方方面面，并现场演示了如何使用该平台开发更准确、更强大的自然语言项目。虽然我们无法在网络研讨会期间回答所有问题，但我们不想让任何人失望。话虽如此，以下是针对您提出的问题的答案。
问您的产品是否与 AWS、Microsoft 或 Google 等供应商产品兼容？
这个问题可以从两个层面来回答。从基础设 whatsapp 号码数据 施的角度来看，该平台可以在 AWS 或 Microsoft Azure 上运行。因此，就使用亚马逊或 IBM 的云自然语言服务而言，答案是肯定的。
平台架构采用开放式方法，允许将不同的服务用作生产工作流程的一部分。因此，在前处理或后处理活动中，您实际上可以插入任何类型的第三方产品。我们的理念是尽可能保持平台架构的开放性。这不仅使您能够使用不同的技术，而且还可以使用您想要的不同 API 服务。
平台中支持哪些机器学习算法（例如条件随机场）？
expert.ai 平台的构建基于这样的信念：没有一种自然 全球人工智能监管下可解释人工智能的必要性 语言 AI 技术适合所有项目。团队需要一种混合方法的灵活性，该方法集成了符号和机器学习 (ML) AI 技术，以实现对每个用例最有价值的成功指标（例如可解释性、可扩展性和准确性）。下面概述的机器学习模型目前可用，我们每次发布都会添加更多模型。
对于分类模型，我们支持：
- 决策树集成：随机森林；梯度提升；XGradient Boosting
- 支持向量机：线性 SVM；概率 SVM；支持向量分类器；随机梯度下降
- 线性模型：逻辑回归
- 朴素贝叶斯模型：多项式 NB；补充 NB
对于实体提取模型，我们支持：
- 条件随机场（CRF）
- 滑动窗口分类器：支持向量机
问：如果没有大量人工标注员，如何建立高质量的模型？
这是一个价值百万美元的问题。然而，当你谈论在企业中的实际实施时，数据可用性实际上是最大的问题。许多团队无法简单地收集他们所需的数据量。无论多少人注释数据都无法弥补数据集不足。这表明了为什么融合人工智能技术如此重要。例如，符号人工智能在数据要求方面是一种要求低得多的方法，因为它使用基于知识的规则来做出决策。通 台湾数据库 过合并技术，您可以实现高质量的自然语言解决方案，同时减少对数据的依赖。
第二个挑战是，当你拥有大量数据时，你不仅需要一支注释者队伍，还需要一支专家注释者队伍，尤其是对于复杂的业务问题。例如，当你想从合同中提取数据时，你不能将注释工作外包给没有法律专业知识的人。这迫使你说服你的主题专家为你做注释。为他们提供易于使用、省时的注释方法，可以更高效、更低成本地整合人类专业知识。
从根本上讲，这个想法是利用混合人工智能来帮助这两种情况。这样一来，你可以减少所需的数据量，同时也减少所需的注释量。