Hva er Custom Entity Extraction?

Egendefinert enhetsutvinning

Egendefinert enhetsutvinning er prosessen med å identifisere og kategorisere spesifikke deler av informasjon, eller enheter, fra tekst basert på tilpassede kriterier som er relevante for en bestemt virksomhet eller markedsføringsbehov.

Egendefinert enhetsutvinning lar markedsførere se gjennom store mengder tekstdata (som sosiale medier-innlegg, kundeanmeldelser eller e-postsvar) for å finne og organisere spesifikk informasjon som er viktig for deres unike mål. En moteforhandler kan for eksempel bruke tilpasset enhetsutvinning for å identifisere og kategorisere omtaler av forskjellige klesplagg, farger og materialer i tilbakemeldinger fra kunder. Denne prosessen innebærer å trene en AI-modell på eksempler på tekstdata den vil analysere, lære den hvilke typer informasjon den skal se etter og hvordan den kan kategorisere denne informasjonen i henhold til virksomhetens behov.

I markedsføring er denne evnen uvurderlig. Det muliggjør personlig tilpassede markedsføringsstrategier ved å forstå kundenes preferanser og trender på et detaljert nivå. For eksempel, ved å trekke ut enheter relatert til produktfunksjoner eller kundestemninger fra anmeldelser på nettet, kan markedsførere få innsikt i hvilke aspekter av produktene deres som er mest verdsatt eller som trenger forbedring. Denne målrettede analysen hjelper til med å skreddersy markedsføringsbudskap, forbedre produkttilbud og til slutt øke kundetilfredsheten.

Handlingsbare tips:

• Identifiser de spesifikke typene informasjon (entiteter) som er mest verdifulle for markedsføringsmålene dine.
• Samle inn et mangfoldig sett med tekstdata der disse enhetene kan nevnes (sosiale medier, e-poster, anmeldelser).
• Jobb med AI-spesialister eller bruk AI-verktøy designet for tilpasset enhetsutvinning for å trene modellen din basert på dine unike krav.
• Analyser utpakkede enheter for å avdekke trender og innsikt som kan informere markedsføringsstrategiene dine.
• Oppdater regelmessig enhetsutvinningskriteriene og modellopplæringen etter hvert som produktene dine utvikler seg og nye trender dukker opp.

 

Egendefinert enhetsutvinning er prosessen med å identifisere og kategorisere spesifikke deler av informasjon, eller enheter, fra tekst basert på tilpassede kriterier som er relevante for en bestemt virksomhet eller markedsføringsbehov.

Egendefinert enhetsutvinning lar markedsførere se gjennom store mengder tekstdata (som sosiale medier-innlegg, kundeanmeldelser eller e-postsvar) for å finne og organisere spesifikk informasjon som er viktig for deres unike mål. En moteforhandler kan for eksempel bruke tilpasset enhetsutvinning for å identifisere og kategorisere omtaler av forskjellige klesplagg, farger og materialer i tilbakemeldinger fra kunder. Denne prosessen innebærer å trene en AI-modell på eksempler på tekstdata den vil analysere, lære den hvilke typer informasjon den skal se etter og hvordan den kan kategorisere denne informasjonen i henhold til virksomhetens behov.

I markedsføring er denne evnen uvurderlig. Det muliggjør personlig tilpassede markedsføringsstrategier ved å forstå kundenes preferanser og trender på et detaljert nivå. For eksempel, ved å trekke ut enheter relatert til produktfunksjoner eller kundestemninger fra anmeldelser på nettet, kan markedsførere få innsikt i hvilke aspekter av produktene deres som er mest verdsatt eller som trenger forbedring. Denne målrettede analysen hjelper til med å skreddersy markedsføringsbudskap, forbedre produkttilbud og til slutt øke kundetilfredsheten.

Handlingsbare tips:

• Identifiser de spesifikke typene informasjon (entiteter) som er mest verdifulle for markedsføringsmålene dine.
• Samle inn et mangfoldig sett med tekstdata der disse enhetene kan nevnes (sosiale medier, e-poster, anmeldelser).
• Jobb med AI-spesialister eller bruk AI-verktøy designet for tilpasset enhetsutvinning for å trene modellen din basert på dine unike krav.
• Analyser utpakkede enheter for å avdekke trender og innsikt som kan informere markedsføringsstrategiene dine.
• Oppdater regelmessig enhetsutvinningskriteriene og modellopplæringen etter hvert som produktene dine utvikler seg og nye trender dukker opp.