ಆಪ್ನನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿ 
ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳಿಂದ ವಿಷಯದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸೇರಿಸುವಿಕೆ
ಏಂಬಿಬೆ ನಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಒಳಪಿಡಿಗಳಿವೆ – ಅಧ್ಯಯನ ಸಾಮಗ್ರಿ, ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತರ ಜೋಡಿಗಳು, ವಿಡಿಯೋ ಪರಿಹಾರಗಳು, ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹಲವಾರು. ಈ ರೀತಿಯ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಏಂಬಿಬೆ ನ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಕದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುವುದು ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಒಂದು ದೈಹಿಕ ಶ್ರಮದಿಂದ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದ್ದು ಇದರಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಡೇಟಾ ಎಂಟ್ರಿ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳ ಗುಂಪೊಂದು ಡೇಟಾ ಎಂಟ್ರಿ ಟೂಲ್ ಬಳಸಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಮೂದಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಾವು ನೂರಾರು ಪಠ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಸಾವಿರಾರು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ವಿಷಯವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವಾಗ ಇದೊಂದು ಬೇಸರದ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.
ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಒಂದು ತೆರೆದ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಆಗಿದ್ದು ವಿಷಯ ಸೇರಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಕದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಕೃಷ್ಟಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕೆಲವು ಸಮಯದಿಂದ ಪರಿಹರಿಸಲು ನಾವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ದ್ಯುತಿವಿದ್ಯುತ್‍ ಸಾಧನಗಳ ಮೂಲಕ ಮುದ್ರಿತ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಮಾಹಿತಿ ಪತ್ತೆ, ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸೇರಿದೆ.
ಇದೀಗ, ನಾವು .docx ಮತ್ತು .html ಫೈಲ್‌ಗಳಿಂದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೇವನೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್-ಸ್ವತಂತ್ರ ಸೇವನೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಪಾರ್ಸರ್/ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ML-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಅಥವಾ ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇದು ಒಂದು ಅಂಶದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ – ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ – ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಪಾರ್ಸರ್/ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಡೌನ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕನ್ಸಾಲಿಡೇಟರ್ ಇದೆ, ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಅವುಗಳನ್ನು ತೂಕ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಯಾವ ಪಾರ್ಸರ್/ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ ಜೋಡಿಗಳು ಯಾವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಶೈಲಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಕಲಿಯುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಲಿಯಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಆಗಿರಬೇಕು.
