AI/ML
0h
وقت الاستجابة
0+
مشاريع مُنجزة
0+
سنوات في الإنتاج
ما هي
تشمل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التقنيات المستخدمة لاستخراج معانٍ منظمة من النصوص غير المنظمة — بما في ذلك التصنيف والتعرف على الكيانات والتلخيص والتشابه الدلالي واستخراج المعلومات — على نطاق واسع.
ما تحصل عليه
معظم بيانات المؤسسات محبوسة في شكل غير منظم — عقود ورسائل بريد إلكتروني وتذاكر دعم وملاحظات سريرية وأوراق بحثية. تُعدّ معالجة اللغة الطبيعية مجموعة التقنيات التي تستخرج معلومات منظمة وقابلة للاستعلام من تلك النصوص، مما يُمكّن الأتمتة والتحليلات والبحث في المراحل اللاحقة.
نبني أنابيب NLP مخصصة باستخدام نماذج المحولات من Hugging Face وspaCy ومتغيرات BERT المضبوطة. يعتمد الاختيار بين نموذج عام الغرض ونموذج متخصص بالمجال على مفرداتكم ومتطلبات الدقة وحجم الأمثلة الموسومة المتاحة — وهي قرارات نتخذها خلال الاستكشاف التقني.
الأنظمة النموذجية التي نسلّمها: محركات تحليل العقود التي تستخرج البنود والالتزامات، ومصنفات ملاحظات العملاء التي توجّه التذاكر وتكشف الاتجاهات، وأنابيب ذكاء المستندات التي تعالج ملفات PDF على نطاق واسع، وأنظمة البحث الدلالي التي تسترجع بالمعنى وليس بالكلمة المفتاحية.
القدرات الرئيسية
كل تعاقد مُحدد النطاق وفقاً لمتطلباتك — هذه هي القدرات الأساسية التي نقدمها.
تلخيص النصوص على نطاق واسع
استخراج المعلومات من العقود والتقارير
دعم متعدد اللغات مع أنابيب الترجمة
نماذج محولات مضبوطة على بيانات متخصصة بالمجال
أنابيب NLP متدفقة للاستيعاب عالي الإنتاجية
منهجيتنا
نهج منظم يقوده المهندسون ينتقل من فهم أهدافك إلى نظام إنتاجي — بدون مفاجآت عند التسليم.
التعاقد النموذجي
٨–١٦ أسبوعاً
نرسم أهدافك وقيودك والبنية التحتية الحالية. يتم تحديد النطاق والاتفاق على معايير النجاح قبل بدء أي تطوير.
نصمم النهج التقني ونختار الأدوات المناسبة ونُنتج خطة تسليم قائمة على المراحل بدون غموض.
تطوير تكراري مع عروض منتظمة. مراجعات الكود وتغطية الاختبارات والتوثيق تتم بالتوازي — وليس في النهاية.
إطلاق الإنتاج مع إعداد المراقبة وتوثيق التسليم. نبقى قريبين خلال الأسابيع الأولى بعد الإطلاق.
الأسئلة الشائعة
عندما تحتاجون إلى إنتاجية عالية وتكلفة منخفضة ومخرجات حتمية لمهمة محددة — التصنيف أو استخراج الكيانات أو التلخيص — يكون نموذج NLP المضبوط أسرع وأرخص من استدعاء نموذج لغوي كبير. تتفوق النماذج اللغوية الكبيرة في الاستدلال المفتوح؛ بينما تتفوق نماذج NLP في الاستخراج المنظم على نطاق واسع.
للتصنيف، غالباً ما تكفي 500–2,000 عينة موسومة لكل فئة. لاستخراج الكيانات المسماة في مجال مخصص، قد تحتاجون إلى 5,000–10,000 جملة مشروحة. ننصح بشأن مجموعات التدريب الدنيا القابلة للتطبيق خلال تحديد النطاق ويمكننا تسريع التوسيم بأنابيب التعلم النشط.
نعم — تدعم نماذج المحولات متعددة اللغات مثل XLM-RoBERTa أكثر من 100+ لغة بنموذج واحد. للحصول على دقة أعلى لأزواج لغوية محددة، نضبط نماذج خاصة باللغة. ينبغي أن تكون قاعدة معارفكم أو بيانات التدريب باللغة المستهدفة للحصول على أفضل النتائج.
اعمل معنا
شارك ما تبنيه — وسنرد خلال يوم عمل واحد بأسئلة أو ملخص للعرض.
