Comment interroger efficacement de grandes quantités de données sur le personnel grâce à un traitement du langage naturel?

Recherche efficace des données massives du personnel: l'application du traitement du langage naturel

Dans les bases de données du personnel, comment utiliser la technologie de traitement du langage naturel (NLP) pour réaliser une requête efficace est un défi clé. Par exemple, vous souhaitez trouver rapidement des informations sur les personnes qui remplissent l'âge (0-25 ans), le lieu de travail (Pékin) et le sexe (masculin) en tapant des déclarations de langage naturel comme «homme de moins de 25 ans». Supposons que vos données soient stockées dans MySQL ou ElasticSearch et développées sur la base du framework Java Springboot.

Vous avez peut-être essayé plusieurs méthodes, mais l'effet n'est pas idéal: vous appelez directement l'interface OpenAI, vectorisez les données du personnel et recherchez dans Elasticsearch; Utilisez HANLP pour segmenter les mots et convertir les propriétés; Et essayez Stanford NLP pour segmenter les mots. Ces méthodes fonctionnent bien dans des requêtes simples, mais dans des requêtes complexes, la précision et l'efficacité sont limitées.

Sur la base de cela, la vectorisation des données du personnel et l'utilisation d'Elasticsearch pour la recherche de produits DOT sont toujours une solution réalisable. Bien qu'il puisse y avoir des lacunes lors du traitement des requêtes complexes, en optimisant en continu les paramètres et les modèles, la précision et la vitesse des requêtes peuvent être efficacement améliorées. Cela nécessite des ajustements raffinés aux stratégies de vectorisation, aux méthodes de calcul de similitude et aux stratégies d'indexation d'Elasticsearch.

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