- Generative AIの進化により、テキストデータの抽出プロセスが加速し、構造化および非構造化データの分析が容易になった。
- Generative AIは、非構造化テキストからエンティティを抽出するのに特化しており、NLPを使用してテキストデータをクリーニングし、トランスフォーマーが関連情報を抽出し、モデルがパターンを識別する。
- 最近のハードウェアの進化により、Nvidia H100 GPUなどが計算能力を大幅に向上させ、Generative AIの利用を加速している。
- OCR技術は画像や手書きコンテンツを機械可読データに変換し、迅速で費用対効果の高いデータ抽出方法を提供するが、信頼性にはばらつきがある。
- NERは特定のエンティティを識別および分類するNLP技術であり、事前定義されたエンティティに制限され、より複雑なデータや構造化データからのデータ抽出には有効ではない。
私の意見：
Generative AIの進化は非常に興味深いです。テキストデータの抽出プロセスを効率化し、様々なビジネスにおいて重要な情報を瞬時に分析できる可能性を示しています。特に、NLPやトランスフォーマーなどの技術の進歩が、AIの活用範囲をさらに広げています。OCRやNERなどの既存の手法には限界がありますが、Generative AIの導入により、より効率的で正確なデータ抽出が可能になることが期待されます。
元記事: https://builtin.com/articles/how-generative-ai-transforming-text-data-extraction