使用深度學習和 NLP 建議內容標籤

Container Registry
資料科學虛擬機器
Kubernetes Service
Machine Learning
SQL Server

解決方案構想

如果您想要瞭解如何使用詳細資訊來擴充本文,例如可能的使用案例、替代服務、實行考慮或定價指引,請讓我們知道 GitHub 的意見反應!

社交網站、論壇和其他的大量文字 Q&服務依賴內容標記,這可提供良好的編制索引和使用者搜尋功能。 不過,通常會將內容標記留給使用者的決定。 由於使用者沒有經常搜尋的字詞清單,或對網站結構的深入瞭解,他們經常會 mislabel 內容。 稍後需要 Mislabeled 內容時,很難或無法找到。

藉由結合深度學習和自然語言處理 (NLP) 與網站專屬的搜尋字詞相關資料,此解決方案有助於大幅改善網站上的內容標記精確度。 當使用者輸入內容時,此解決方案會提供高度使用的詞彙做為建議的內容標籤,讓其他人更容易找到資訊。

架構

架構圖:使用 Azure Machine Learning 來協助建議網站的內容標記的總覽。

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