मेरा काम नामित इकाइयों को निकालने के लिए दस्तावेजों को चलाने के लिए यूआईएमए क्लस्टर का उपयोग करने की योजना बना रहा है और क्या नहीं। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, यूआईएमए के पास इसके साथ पैक किए गए बहुत कम एनएलपी घटक हैं। मैं थोड़ी देर के लिए गेट का परीक्षण कर रहा हूं और इसके साथ काफी सहज हूं। यह सामान्य पाठ पर ठीक है, लेकिन जब हम इसे कुछ प्रतिनिधि परीक्षण डेटा के माध्यम से चलाते हैं, तो सटीकता कम हो जाती है। हमारे पास आंतरिक रूप से टेक्स्ट डेटा कभी-कभी सभी कैप्स होता है, कभी-कभी सभी लोअरकेस, या एक ही दस्तावेज़ में दोनों का मिश्रण। एएनएनआईई के सभी कैप्स नियमों का भी उपयोग करते हुए, सटीकता अभी भी वांछित होने के लिए बहुत अधिक छोड़ देती है। मैंने हाल ही में स्टैनफोर्ड एनएलपी और ओपनएनएलपी के बारे में सुना है लेकिन उनके पास व्यापक रूप से प्रशिक्षित करने और परीक्षण करने का समय नहीं है। एएनएनआईई के साथ सटीकता के मामले में उन दोनों की तुलना कैसे की जाती है? क्या वे गेट की तरह यूआईएमए के साथ काम करते हैं?शुद्धता: एएनआईआईई बनाम स्टैनफोर्ड एनएलपी बनाम ओपनएनएलपी बनाम यूआईएमए
अग्रिम धन्यवाद।
ANNIE नियम-आधारित है। मेरा अनुमान है कि स्टैनफोर्ड एनएलपी और ओपनएनएलपी को बेहतर प्रदर्शन करना चाहिए क्योंकि वे एमएल आधारित हैं। –