Kensho NERD è un sistema avanzato di apprendimento automatico progettato per estrarre e collegare entità—come aziende, persone, organizzazioni, eventi e luoghi—da testo non strutturato. Collegando queste entità a database completi come S&P Capital IQ e Wikimedia, NERD trasforma il testo grezzo in informazioni strutturate e azionabili, migliorando le capacità di ricerca e i processi decisionali. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Riconoscimento e Disambiguazione delle Entità: Identifica accuratamente le entità all'interno del testo e risolve le ambiguità, inclusi abbreviazioni, acronimi, alias e nomi storici. - Integrazione con Database: Collega le entità riconosciute ai database S&P Capital IQ e Wikimedia, fornendo un contesto arricchito e approfondimenti più profondi. - Elaborazione Consapevole del Contesto: Utilizza il testo circostante per migliorare la disambiguazione delle entità, aumentando l'accuratezza nei documenti complessi. - Accessibilità API: Offre un'API REST per un'integrazione senza soluzione di continuità in vari flussi di lavoro, supportando sia l'elaborazione in tempo reale che quella batch. - Scalabilità: Capace di elaborare milioni di pagine al giorno, adatto per operazioni su scala aziendale. Valore Primario e Problema Risolto: NERD affronta la sfida di derivare intuizioni significative da grandi quantità di dati di testo non strutturati. Automatizzando l'identificazione e il collegamento delle entità, semplifica i flussi di lavoro manuali, migliora la scoperta dei dati e consente alle organizzazioni di prendere decisioni informate basate su informazioni complete e strutturate.