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Feith 使用人工智能作为工具来分析、预测和分类 FOIA 内容，无需明确指示或编程。AI 可让您降低成本、提高可靠性、提高速度、增加数量并了解您的目标是什么。自然语言处理 Feith 多年来一直使用自然语言处理 (NLP) 来处理包含大量信息的大量文档。实施自然语言处理可让您的计算机理解口头或书面文本。除了使用适当的元数据集存储文档外，Feith 还利用实体提取。实体提取可捕获标准元数据无法捕获的内容，例如姓名、地点、组织、日期、州、犯罪或任何数量的主题。Feith 还可以从文本数据中识别关键信息。一旦识别，就可以将数据归类为预定义类别。如果这个过程是手动完成的，知识工作者就必须进入每个单独的文档并标记出所有正确的名称和地点。Feith 还可以利用关系提取将单词、短语或句子与其他单词、短语或句子关联起来。此 AI 功能可提取非结构化源中两个实体之间的关系。例如，如果特定代词与句子的某个部分相关。Feith 使用因果关系检测来识别原因或行为的底层网络。然后它可以从该原因或行为中获得洞察力。例如，如果有人写了一封包含术语“胃”的电子邮件，系统将能够将其与术语“解剖学”联系起来。系统分析句子结构并检测文本中存在关系的事实，根据这些关系对其置信度进行评分，并从其他数据集中提取其他概念。自然语言处理为用户提供了所有软件应该能够做到的标准事情的视觉表示，以降低成本、提高可靠性、提高速度、增加数量并了解您的目标是什么。结果是用户从系统中获得有价值的信息，而 FOIA 工作人员可以关联以前无法关联的数据。自动分类 用于分类和分类的 AI 教会计算机根据数据预测结果，以及如何根据该数据对文档进行分类或分类。例如，如果每个 1099 MISC 文档在页面底部都包含术语“1099 MISC”。Feith 的自动分类模块使用一种称为正则表达式和计算的功能，这意味着它将找到被搜索的确切单词或找到遵循给定模式的单词或短语。由于其格式，系统将确信该文件是 1099 MISC 文档。
人工智能（AI）
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