Identifizieren von über 50 Entitätstypen in 52 Sprachen
Das Problem:
Gute Eigennamenerkennungssysteme sind schwer zu finden, insbesondere selbst gehostete.
Aktuelle Eigennamenerkennungssysteme funktionieren in der Regel nur auf Englisch und unterstützen nur eine Handvoll von Entitätstypen. Diese Systeme konzentrieren sich meist nicht auf für Unternehmen wichtige Entitäten wie Geldbeträge und Postadressen.
Darüber hinaus sind die meisten Systeme auf das Erstellen eines einzigen Labels pro Entität beschränkt, was sie unfähig macht, reichhaltige Label-Strukturen zu erzeugen.
Auftritt Private AI:
Echtzeit-Entitätserkennung in 52 Sprachen
Die Entitätserkennung von Private AI kann für allgemeine Eigennamenerkennung (NER) verwendet werden. Sie können beispielsweise Postleitzahlen, Adressen, Erwähnungen von Medikamenten und vieles mehr in über 30 Sprachen auffinden. Jede Entität kann mehrere Tags haben, um reichhaltigere Entitäts-Informationen zu ermöglichen.
Milliarden von Inferenzen pro Monat können einfach und kosteneffektiv unterstützt werden, alles in Ihrer eigenen Umgebung.
Warum Private AI
- Keine RegEx
- Verarbeitung von 70.000 Wörtern pro Sekunde
- Realzeit-Datenentfernung möglich
- Kein Zugriff durch Dritte
- Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO, HIPAA, CPRA und mehr.
Unübertroffene Genauigkeit
Private AI nutzt die neuesten Entwicklungen im maschinellen Lernen, um von Anfang an eine bemerkenswerte Genauigkeit zu erreichen. Lesen Sie in unserem technischen Whitepaper nach, wie wir im Vergleich zu unseren Mitbewerbern abschneiden.
Private AI
Bedeutender Cloud-Anbieter 2
Open-Source-Software 2
Open-Source-Software 1
Bedeutender Cloud-Anbieter 1
Bedeutender Cloud-Anbieter 3
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Probieren Sie es selbst mit Ihren eigenen Daten aus:
Die Integration von Private AI in unsere aktuelle Pipeline war äußerst einfach und erforderte nur wenige Zeilen Code, um eine datenschutzkonforme Verarbeitung sensibler Informationen unserer Benutzer gemäß DSGVO sicherzustellen. Es bietet hervorragenden Datenschutz und ermöglicht es uns, die strengen Datenschutzanforderungen des Finanzdienstleistungssektors zu erfüllen, ohne das Budget zu sprengen.
Damian Tran
CTO, Minerva AI