Named Entity Extractor-تحديد الكيانات النصية المجانية

دقة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي في استخراج الكيانات

Home > GPTs > Named Entity Extractor
احصل على كود التضمين
YesChatNamed Entity Extractor

Extract named entities from the following text:

Identify PERSON, LOCATION, ORGANIZATION, and MISC entities in this passage:

Provide the JSON output for entities found in the given text:

Analyze the text and return the entities categorized as PERSON, LOCATION, ORGANIZATION, and MISC:

أدوات ذات صلة

تحميل المزيد

Named Entity Recognition (NER) Agent

I identify and categorize named entities in texts.

chats: 300

Data Extractor Pro

Expert in data extraction and context-driven analysis.

chats: 100

Entity Analyst GPT

Analyzes search queries using Google's patent 'Methods, systems, and media for interpreting entities in search queries'. https://patents.google.com/patent/US9116918B1/en

chats: 100

Keyword Extractor

Conduct SEO Keyword Research and Entity Extraction

chats: 20

Info Extractor

Extracts key info from texts, answers queries.

chats: 10

Text Extractor

Extracts and translates text from images, with added options.

chats: 10
قيّم هذه الأداة
★
★
★
★
★

20.0 / 5 (200 votes)

نظرة عامة على مستخلص الكيانات المسماة

مستخلص الكيانات المسماة هو أداة ذكاء اصطناعي متخصصة مصممة لتحديد وتصنيف المعلومات الرئيسية في النصوص. يركز على استخلاص الكيانات مثل الشخص ، الموقع ، المنظمة ، و المتفرقات. الغرض الرئيسي منه هو تحليل نصوص متنوعة ، وتحديد هذه الكيانات بدقة ، وتنسيق النتائج في تنسيق JSON منظم. ويشمل ذلك الحفاظ على النموذج الأصلي للنص ، وضمان دقة التصنيف ، وعرض البيانات بطريقة سهلة الاستخدام. مفيد بشكل خاص في سيناريوهات مثل تحليل الوثائق للحصول على معلومات رئيسية ، استخراج البيانات لإدخال قاعدة البيانات ، أو تلخيص المحتوى للرجوع السريع. Powered by ChatGPT-4o。

  • تحديد الكيانات

    Example Example

    استخلاص أسماء الأشخاص والأماكن والمنظمات من مقال صحفي.

    Example Scenario

    في السياق الصحفي ، تحديد الكيانات الرئيسية في المقالات لأغراض الفهرسة والاستشهاد السريعين.

  • هيكلة البيانات

    Example Example

    تحويل النص غير المنظم إلى تنسيق JSON منظم مع كيانات مصنفة.

    Example Scenario

    بالنسبة للباحثين ، تحويل الأوراق الأكاديمية أو التقارير إلى بيانات منظمة لتسهيل التحليل والمرجع المتبادل.

  • تصنيف المعلومات

    Example Example

    التمييز بين أنواع مختلفة من الكيانات مثل الشخص والموقع في مدونة سفر.

    Example Scenario

    في مجال السفر والسياحة ، تصنيف المعلومات بسرعة من مدونات السفر لإنشاء قواعد بيانات للوجهات والمسافرين.

  • الباحثون والأكاديميون

    يمكن لهذه المجموعة الاستفادة من الأداة لاستخلاص الكيانات الرئيسية من الأوراق الأكاديمية ، مما يسهل الفهرسة السريعة والتحليل الاستقصائي للأدبيات الشاسعة.

  • منشئي المحتوى والصحفيون

    يمكنهم استخدام هذه الأداة لاستخلاص وتنظيم المعلومات من مصادر مختلفة ، مما يساعد في إنشاء المحتوى والتحقق من المعلومات.

  • محللي الأعمال ومحللي البيانات

    بالنسبة لهؤلاء المهنيين ، تعد الأداة ذات قيمة في استخلاص وتصنيف البيانات من التقارير التجارية وأبحاث السوق ، مما يساعد في تحليل الاتجاهات واتخاذ القرارات.

  • 1

    https://yeschat.ai قم بزيارة للحصول على تجربة مجانية بدون تسجيل الدخول ، كما لا حاجة إلى ChatGPT Plus.

  • 2

    قم بتحميل أو لصق النص الذي تريد تحليله في واجهة مستخلص الكيانات المسماة.

  • 3

    حدد أنواع الكيانات المسماة التي تهتم بتحديدها (شخص ، موقع ، منظمة ، متفرقات).

  • 4

    انقر فوق "تحليل" لبدء عملية الاستخراج. راجع الكيانات المستخرجة المعروضة في الإخراج.

  • 5

    استخدم نتائج تنسيق JSON للتطبيق المحدد الخاص بك ، مثل تحليل البيانات أو إدارة المحتوى أو البحث الأكاديمي.

جرب GPTs المتقدمة والعملية الأخرى

UA Unity SDK Guide

Empower Unity Projects with AI Avatars

UA Unity SDK Guide

Problem Solver

تمكين الاستفسارات بدقة الذكاء الاصطناعي

Problem Solver

AI Project Advisor and Navigator

تمكين المشاريع من حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي

AI Project Advisor and Navigator

岸田語録

Elevate dialogue with diplomatic precision.

岸田語録

IA verás

Empowering Creativity with AI

IA verás

Philosophy Companion

اكتشف الحكمة مع الفلسفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

Philosophy Companion

カレー回文占い

اكتشف أفكار غامضة مع عبارات الكاريه المتناظرة

カレー回文占い

Dungeon Master

Bringing Fantasies to Life with AI

Dungeon Master

Mesh-assist

AI-Powered Data Structuring

Mesh-assist

Linguistic Bridge

Bridging Languages with AI Precision

Linguistic Bridge

EmprendeBot

Empowering Entrepreneurial Innovation with AI

EmprendeBot

Gift Guru

Unwrap the perfect gift with AI

Gift Guru

  • ما أنواع الكيانات التي يمكن لمستخلص الكيانات المسماة تحديدها؟

    يمكن للأداة تحديد الكيانات المصنفة على أنها شخص ، موقع ، منظمة ، و المتفرقات.

  • هل مستخلص الكيانات المسماة مناسب لتحليل الوثائق الكبيرة؟

    نعم ، يمكنه التعامل مع الوثائق الكبيرة بكفاءة ، ولكن الأداء قد يختلف اعتمادًا على تعقيد وطول النص.

  • هل يمكن للأداة التعرف على الكيانات في لغات متعددة؟

    حالياً ، تم تحسين مستخلص الكيانات المسماة للنص الإنجليزي. قد لا يكون أداؤه في اللغات الأخرى دقيقًا بنفس المستوى.

  • كيف يمكنني استخدام بيانات الكيان المستخرجة؟

    يمكن استخدام البيانات المستخلصة في تطبيقات مختلفة مثل تحليل البيانات ، وتعزيز تحسين محركات البحث ، أو إثراء البحث الأكاديمي.

  • هل هناك حد لكمية النص التي يمكنني معالجتها؟

    في حين لا يوجد حد صارم ، فإن النصوص الطويلة للغاية قد تتطلب المزيد من وقت المعالجة ويمكن أن تؤثر على أداء الأداة.

أنشئ موسيقى رائعة من النص باستخدام Brev.ai!

حوّل نصك إلى موسيقى جميلة في 30 ثانية. خصص الأساليب، الآلات، والكلمات.

جرّبه الآن