Named Entity Extractor-تحديد الكيانات النصية المجانية
دقة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي في استخراج الكيانات
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.
Data Extractor Pro
Expert in data extraction and context-driven analysis.
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
Keyword Extractor
Conduct SEO Keyword Research and Entity Extraction
Info Extractor
Extracts key info from texts, answers queries.
Text Extractor
Extracts and translates text from images, with added options.
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
Exampleاستخلاص أسماء الأشخاص والأماكن والمنظمات من مقال صحفي.
Scenarioفي السياق الصحفي ، تحديد الكيانات الرئيسية في المقالات لأغراض الفهرسة والاستشهاد السريعين.
هيكلة البيانات
Exampleتحويل النص غير المنظم إلى تنسيق JSON منظم مع كيانات مصنفة.
Scenarioبالنسبة للباحثين ، تحويل الأوراق الأكاديمية أو التقارير إلى بيانات منظمة لتسهيل التحليل والمرجع المتبادل.
تصنيف المعلومات
Exampleالتمييز بين أنواع مختلفة من الكيانات مثل الشخص والموقع في مدونة سفر.
Scenarioفي 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
Problem Solver
تمكين الاستفسارات بدقة الذكاء الاصطناعي
AI Project Advisor and Navigator
تمكين المشاريع من حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي
岸田語録
Elevate dialogue with diplomatic precision.
IA verás
Empowering Creativity with AI
Philosophy Companion
اكتشف الحكمة مع الفلسفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
カレー回文占い
اكتشف أفكار غامضة مع عبارات الكاريه المتناظرة
Dungeon Master
Bringing Fantasies to Life with AI
Mesh-assist
AI-Powered Data Structuring
Linguistic Bridge
Bridging Languages with AI Precision
EmprendeBot
Empowering Entrepreneurial Innovation with AI
Gift Guru
Unwrap the perfect gift with AI
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.