Bagaimana dengan cekap menanyakan sejumlah besar data kakitangan melalui pemprosesan bahasa semulajadi?

Carian Cekap Data Personel Besar: Penggunaan Pemprosesan Bahasa Semula Jadi

Dalam pangkalan data kakitangan yang besar, bagaimana menggunakan teknologi pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) untuk mencapai pertanyaan yang cekap adalah cabaran utama. Sebagai contoh, anda ingin mencari maklumat mengenai orang yang memenuhi umur (0-25 tahun), lokasi kerja (Beijing) dan keadaan jantina (lelaki) dengan menaip kenyataan bahasa semulajadi seperti "lelaki di bawah 25 tahun". Katakan data anda disimpan dalam MySQL atau Elasticsearch dan dibangunkan berdasarkan kerangka Springboot Java.

Anda mungkin telah mencuba beberapa kaedah, tetapi kesannya tidak sesuai: anda terus memanggil antara muka terbuka, vektor data kakitangan dan carian di Elasticsearch; Gunakan HanLP untuk segmen perkataan dan menukar sifat; Dan cuba Stanford NLP untuk segmen perkataan. Kaedah ini berfungsi dengan baik dalam pertanyaan yang mudah, tetapi di bawah pertanyaan yang kompleks, ketepatan dan kecekapan adalah terhad.

Berdasarkan ini, data kakitangan vektor dan menggunakan Elasticsearch untuk carian produk DOT masih merupakan penyelesaian yang boleh dilaksanakan. Walaupun terdapat kekurangan apabila memproses pertanyaan kompleks, dengan terus mengoptimumkan parameter dan model, ketepatan dan kelajuan pertanyaan dapat diperbaiki dengan berkesan. Ini memerlukan pelarasan halus untuk strategi vektorisasi, kaedah pengiraan kesamaan, dan strategi pengindeksan Elasticsearch.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana dengan cekap menanyakan sejumlah besar data kakitangan melalui pemprosesan bahasa semulajadi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!