Share via


Taalondersteuning voor aangepaste benoemde entiteitsherkenning

Gebruik dit artikel voor meer informatie over de talen die momenteel worden ondersteund door de aangepaste functie voor het herkennen van benoemde entiteiten.

Meertalige optie

Met aangepaste NER kunt u een model in één taal trainen en gebruiken om entiteiten te extraheren uit documenten in een andere taal. Deze functie is krachtig omdat het tijd en moeite bespaart. In plaats van afzonderlijke projecten te bouwen voor elke taal, kunt u meertalige gegevenssets in één project verwerken. Uw gegevensset hoeft niet volledig in dezelfde taal te zijn, maar u moet de meertalige optie voor uw project inschakelen tijdens het maken of later in de projectinstellingen. Als u merkt dat uw model slecht presteert in bepaalde talen tijdens het evaluatieproces, kunt u overwegen om meer gegevens in deze talen toe te voegen aan uw trainingsset.

U kunt uw project volledig trainen met Engelse documenten en er query's op uitvoeren: Frans, Duits, Mandarijn, Japans, Koreaans en andere. Met aangepaste herkenning van benoemde entiteiten kunt u uw projecten eenvoudig schalen naar meerdere talen met behulp van meertalige technologie om uw modellen te trainen.

Wanneer u vaststelt dat een bepaalde taal niet zo goed presteert als andere talen, kunt u meer documenten voor die taal toevoegen aan uw project. Op de pagina voor gegevenslabels in Language Studio kunt u de taal selecteren van het document dat u toevoegt. Wanneer u meer documenten voor die taal in het model introduceert, wordt het meer van de syntaxis van die taal geïntroduceerd en leert het om deze beter te voorspellen.

U hoeft niet voor elke taal hetzelfde aantal documenten toe te voegen. U moet het grootste deel van uw project in één taal bouwen en slechts enkele documenten toevoegen in talen waarvan u merkt dat ze niet goed presteren. Als u een project maakt dat voornamelijk in het Engels is en het gaat testen in het Frans, Duits en Spaans, ziet u mogelijk dat Duits niet zo goed presteert als de andere twee talen. In dat geval kunt u overwegen om 5% van uw oorspronkelijke Engelse documenten in het Duits toe te voegen, een nieuw model te trainen en opnieuw in het Duits te testen. Als het goed is, ziet u betere resultaten voor Duitse query's. Hoe meer gelabelde documenten u toevoegt, hoe groter de kans dat de resultaten worden verbeterd.

Wanneer u gegevens in een andere taal toevoegt, moet u niet verwachten dat dit een negatieve invloed heeft op andere talen.

Taalondersteuning

Aangepaste NER ondersteunt .txt bestanden in de volgende talen:

Taal Taalcode
Afrikaans af
Amharic am
Arabisch ar
Assamees as
Azerbeidzjaanse az
Wit-Russisch be
Bulgaars bg
Bengaals bn
Breton br
Bosnisch bs
Catalaans ca
Tsjechisch cs
Welsh cy
Deens da
Duits de
Grieks el
Engels (VS) en-us
Esperanto eo
Spaans es
Ests et
Baskisch eu
Perzisch fa
Fins fi
Frans fr
West-Fries fy
Iers ga
Schots-Gaelic gd
Galicisch gl
Gujarati gu
Hausa ha
Hebreeuws he
Hindi hi
Kroatisch hr
Hongaars hu
Armeens hy
Indonesisch id
Italiaans it
Japans ja
Javaans jv
Georgisch ka
Kazachs kk
Khmer km
Kannada kn
Koreaans ko
Koerdisch (Kurmanji) ku
Kirgizisch ky
Latijnse la
Lao lo
Litouws lt
Lets lv
Malagassisch mg
Macedonische mk
Malayalam ml
Mongools mn
Mahrati mr
Maleisisch ms
Birmese my
Nepalees ne
Nederlands nl
Noors (Bokmål) nb
Odia or
Punjabi pa
Pools pl
Pashto ps
Portugees (Brazilië) pt-br
Portugees (Portugal) pt-pt
Roemeens ro
Russisch ru
Sanskriet sa
Sindhi sd
Sinhala si
Slowaaks sk
Sloveens sl
Somalische so
Albanees sq
Servisch sr
Sundanese su
Zweeds sv
Swahili sw
Tamil ta
Telugu te
Thai th
Filipino tl
Turks tr
Uyghur ug
Oekraïens uk
Urdu ur
Oezbeeks uz
Vietnamees vi
Xhosa xh
Jiddisch yi
Chinees (Vereenvoudigd) zh-hans
Zulu zu

Volgende stappen