ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਇੰਜੈਸ਼ਨ

ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਖੁੱਲੀ ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਸਮੱਗਰੀ ਗ੍ਰਹਿਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਭਰਪੂਰ ਅਤੇ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਆਪਟੀਕਲ ਅੱਖਰ ਪਛਾਣ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।

Embibe ਵਿਖੇ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹੈ – ਅਧਿਐਨ ਸਮੱਗਰੀ, ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਜੋੜੇ, ਵੀਡੀਓ ਹੱਲ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। Embibe ਦੇ ਡੇਟਾਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਇਸ ਵਿਭਿੰਨ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਦਸਤੀ ਕਾਰਜ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਔਖਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਸੈਂਕੜੇ ਸਿਲੇਬੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।

ਇਸ ਸਮੇਂ, ਅਸੀਂ .docx ਅਤੇ .html ਫਾਈਲਾਂ ਤੋਂ ਟੈਮਪਲੇਟ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਵਧੇਰੇ ਦਿਲਚਸਪ ਟੀਚਾ ਟੈਂਪਲੇਟ-ਸੁਤੰਤਰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਸੀ। ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮਾਰਗ ਇੱਕ ML-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਪਾਰਸਰ/ਐਕਸਟ੍ਰੈਕਟਰ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਅੰਦਰ-ਅੰਦਰ ਜਾਂ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੋ ਇੱਕ ਪਹਿਲੂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ – ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ – ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਕੰਸੋਲਿਡੇਟਰ ਹੈ ਜੋ ਸਾਰੇ ਪਾਰਸਰ/ਐਕਸਟ੍ਰੈਕਟਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੈਧਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਜ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਪਿਛਲੇ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਰਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਪਾਰਸਰ/ਐਕਸਟ੍ਰੈਕਟਰ ਜੋੜੇ ਕਿਹੜਾ ਕੰਮ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਆਟੋ-ਲਰਨ ਟੈਂਪਲੇਟ ਸਟਾਈਲ ਵੀ।