क्लाउड में बड़े पैमाने पर दस्तावेजों के लिए उच्च-गुणवत्ता वाली ज्ञान अधिग्रहण विधियों और बुद्धिमान कार्यालय ज्ञान मूल्य-वृद्धि रणनीतियों पर अनुसंधान

ज्ञान-गहन कार्यों की बढ़ती मांग और क्लाउड-आधारित दस्तावेज प्रबंधन प्रणालियों के व्यापक अपनाने के जवाब में, यह अध्ययन कार्यालय परिदृश्यों में उच्च-गुणवत्ता वाली ज्ञान अधिग्रहण और बुद्धिमान मूल्य वृद्धि के लिए एक व्यापक ढांचा प्रस्तुत करता है। अनियोजित दस्तावेज़ों को संसाधित करने में कठिनाई, ज्ञान निष्कर्षण में कम सटीकता और स्मार्ट कार्यालय वातावरण में सीमित पुन: प्रयोज्यता जैसे मुख्य चुनौतियों का सामना करते हुए, हम एक बहु-चरणीय ज्ञान प्रक्रिया पाइपलाइन का डिज़ाइन करते हैं। इसमें दस्तावेज़ संरचना पुनर्स्थापना, BERT-आधारित मॉडलों का उपयोग करके अर्थगत प्रतिनिधित्व, BiLSTM-CRF के साथ नामित इकाई पहचान, संबंध निकासी और कोसाइन समानता के माध्यम से इकाई स्पष्टता शामिल है। कार्यप्रणाली सटीक इकाई पहचान और संबंध निष्कर्षण सुनिश्चित करने के लिए अत्याधुनिक NLP तकनीकों का लाभ उठाती है, अर्थगत अस्पष्टता को पार करने और कार्य प्रासंगिकता को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित करती है। निकाला गया ज्ञान संरचित त्रिकोणों में मिलाया जाता है और एक गतिशील रूप से विकसित हो रहे ज्ञान ग्राफ़ में संगठित किया जाता है जो अनुभूति बाधाओं और बाह्य ज्ञान एकीकरण (जैसे, विकीडेटा) द्वारा मार्गदर्शित होता है। ज्ञान ग्राफ़ का यह निरंतर विकास अनुकूलनशील अध्ययन की अनुमति देता है और उपयोगकर्ता फ़ीडबैक और वास्तविक समय के कार्यालय जरूरतों के आधार पर अनुशंसाएँ सुधारता है। इस ग्राफ़ के शीर्ष पर, हम बुद्धिमान सेवाएं लागू करते हैं, जिसमें अर्थगत QA, कार्य अनुशंसा GAT के माध्यम से और दस्तावेज़-प्रेरित तर्क शामिल हैं। विभिन्न क्षेत्रों (सरकार, वित्त, विनिर्माण) में 42,000 से अधिक वास्तविक दुनिया के उद्यम दस्तावेजों पर प्रयोगात्मक परिणाम दर्शाते हैं कि हमारी विधि सटीकता (0.93), पुनः प्राप्ति (0.91) और फ्यूजन स्थिरता (0.89) में बेहतर प्रदर्शन करती है, जो बुनियादी विधियों को महत्वपूर्ण रूप से पार करती है।